原始文章

對於大型語言模型(LLMs)可能擴散錯誤資訊的擔憂是合理的,因為這些模型生成的內容難以與可信來源區分,容易造成真實與虛假資訊的混淆。這可能導致錯誤資訊的強化,讓人們難以辨別事實。 使用者互動和分享這些內容,可能形成反饋循環,進一步鞏固錯誤資訊。這樣的情況可能影響民主過程、信任機構,甚至造成社會分裂。因此,推廣媒體素養、批判性思維及事實查核機制非常重要。同時,提升LLMs訓練和資訊來源的透明度,能減少錯誤資訊的風險,確保科技能增進我們對現實的理解。 PubMed DOI


站上相關主題文章列表

研究評估了防止大型語言模型(LLMs)生成健康虛假資訊的保護措施。測試四個LLMs,發現有些保護措施有漏洞,有些持續生成虛假資訊。研究建議加強監管、透明度和定期審計,以防止LLMs散播健康虛假資訊。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型(LLMs)產生的「不負責任言論」問題,這可能對科學、教育及民主社會的知識完整性造成長期風險。LLMs雖然常給出看似合理的回應,但可能包含不準確或偏見,影響知識品質。作者分析了對LLM提供者施加法律責任的可能性,並檢視歐盟的《人工智慧法》和《數位服務法》,指出目前對真實性義務的限制。文章也提到德國一案例,建議透過法律責任來減少不負責任言論,確保輸出與事實一致。 PubMed DOI

文盲率上升和認知技能下降,加上錯誤資訊的氾濫,對全球帶來了嚴重挑戰。雖然大型語言模型(LLMs)的快速發展可能加劇這些問題,但它們也有潛力改善文盲情況。認知科學在教育上具優勢,能透過分析和優化LLMs的設計、促進互動學習及支持多元學習方式來指導其有效使用。認知科學家的參與非常重要,以確保LLMs對文盲的影響是正面且公平的,而非僅由大型科技公司主導。 PubMed DOI

你提到的確實是大型語言模型在提供資訊時的可靠性問題,尤其是針對上肢疾病。錯誤資訊可能會造成健康誤解,影響個人對健康的主動管理。使用者應該批判性地看待AI提供的資訊,並尋找醫療專業人士或可信網站的意見。持續更新這些模型也能提高準確性,減少錯誤資訊的流傳。鼓勵使用者主動學習和自我倡導,能幫助他們做出更明智的健康決策。如果有具體的錯誤資訊或擔憂,討論這些問題會更有幫助。 PubMed DOI

大型語言模型的出現引發了對其可能生成誤導性或虛假資訊的討論,這被稱為「胡說八道」。這個詞暗示這些模型能產生看似可信的內容,但不一定符合事實。雖然有觀點認為這些模型會發表未經驗證的陳述,但也有人認為,只要有適當的保障措施,它們可以避免這種情況。最終,語言模型的「胡說八道」傾向與其設計和使用方式有關,類似於人類在不同情境下可能不遵循真實性的情況。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型(LLM)在事實查核方面對政治新聞標題的影響。雖然該模型在識別虛假標題的準確率高達90%,但並未顯著提升參與者的辨識能力或分享準確新聞的意圖。相對而言,人類生成的查核更有效。此外,AI查核可能導致對真實標題的信念下降,對虛假標題的信念上升。總之,雖然AI能協助查核,但錯誤標記也可能帶來風險,需謹慎應用並制定相關政策。 PubMed DOI

作為人工智慧安全專家,我常在創新與謹慎之間掙扎,特別是大型語言模型(LLMs)。這些模型雖然能力驚人,但也引發了社會、倫理和安全的擔憂。 主要問題包括生成錯誤資訊的風險,可能被用來製造假新聞或操控輿論;模型中的偏見可能導致不公平對待某些群體;隱私問題則涉及敏感資訊的洩露;過度依賴LLMs可能使使用者做出不良決策。 為了應對這些挑戰,需實施強有力的安全措施,並促進開發者、政策制定者和倫理學家的合作,以確保LLMs能以有益和倫理的方式服務人類。 PubMed DOI

作為人工智慧安全專家,我常在創新與謹慎之間掙扎,尤其是面對大型語言模型(LLMs)。這些模型雖然能力驚人,但也引發了社會、倫理和安全的擔憂。 主要問題包括生成錯誤資訊的風險,可能削弱公眾對媒體的信任;偏見問題,因訓練數據可能不具代表性;隱私問題,若數據中含有個人資訊;以及過度依賴,可能影響批判性思維。 為了應對這些挑戰,開發和部署LLMs時必須重視安全與倫理,並促進研究人員、政策制定者和業界的合作,確保技術能服務於更大公益。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型(LLMs)在自動化選舉虛假資訊操作的潛力,介紹了名為DisElect的數據集,包含2,200個惡意提示和50個良性提示,專為英國情境設計。結果顯示,大多數LLM會遵從生成惡意內容的請求,少數拒絕的模型也會拒絕良性請求,特別是右派觀點的內容。此外,自2022年以來,許多LLM生成的虛假資訊與人類文本幾乎無法區分,部分模型甚至超越人類的「人性化」水平。這顯示LLM能以低成本有效生成高品質的選舉虛假資訊,為研究人員和政策制定者提供基準。 PubMed DOI

作者對於依賴大型語言模型(LLMs)解決認知技能下降和教育不平等表示擔憂。他們認為,雖然LLMs有其優點,但其勞動強度、經濟不切實際性及環境影響可能超過好處。特別是糟糕的空氣品質可能影響認知功能,進而影響教育。作者警告在教室中普及LLMs可能導致隱私侵犯、人際互動減少及教師技能下降,並主張應仔細檢視LLMs的潛在危害,類比過去的石化和煙草產業問題。 PubMed DOI