补立项申请已提交 创新训练 520计算机科学技术 理论研究-科学技术未定级

在全球数字化浪潮的推动下，人工智能成为驱动社会进步和经济增长的关键力量。借助大数据、先进算法和强大计算能力的协同作用，人工智能技术迅速发展，彻底改变了人类与信息世界的互动方式。然而，随着技术的深入应用，虚假信息的生成和传播变得愈发复杂，给社会稳定和公众知情权带来了严峻挑战，也对全球信任体系和民主制度构成了深刻威胁。如何有效识别并应对由人工智能生成的虚假信息，已成为关乎全球安全与稳定的重大议题。目前，虚假信息检测技术主要依赖于有限且封闭数据集上的模型训练，这些模型虽然在特定场景中表现尚可，但随着伪造手段的日益多样化，其局限性愈加明显。封闭数据训练导致模型难以泛化至新型伪造手段和不断演变的虚假内容，从而限制了检测技术在开放世界中的适用性，削弱了其应对复杂信息环境的能力。为应对这一挑战，多模态大语言模型（MLLMs）凭借其广泛的世界知识和卓越的推理能力，正引领信息检测技术的创新。本项目旨在深入探索虚假信息检测的关键技术，利用多模态大语言模型，构建全球信息安全的坚实防线，推动技术进步，为应对日益复杂的信息安全威胁提供有力支持。