لقد أدى التطور السريع لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) إلى تسهيل عملية الحصول على المعلومات، ولكنه جلب أيضًا تحديات جديدة. تظهر الأبحاث الحديثة أن LLM معرضة لخطر نشر معلومات كاذبة عند التعامل مع الحقائق ونظريات المؤامرة والموضوعات المثيرة للجدل. ستركز هذه المقالة على تحليل المخاطر المحتملة لمثل هذه النماذج وتأثيراتها السلبية المحتملة، واستكشاف اتجاهات التحسينات المستقبلية.
تكشف أحدث الأبحاث أن النماذج اللغوية الكبيرة تواجه مشاكل في نشر معلومات كاذبة، خاصة عند الإجابة على عبارات حول الحقائق والمؤامرات والخلافات وما إلى ذلك. سلط البحث الضوء على الأخطاء المتكررة والتناقضات وتكرار المعلومات الضارة في ChatGPT. وأشير إلى أن السياق وأساليب التساؤل قد تؤثر على درجة "التصاق" النموذج بالمعلومات الخاطئة. وهذا يثير مخاوف بشأن المخاطر المحتملة لهذه النماذج لأنها قد تتعلم معلومات غير صحيحة أثناء عملية التعلم.يجب أن يواكب التقدم في تكنولوجيا النماذج اللغوية الكبيرة تقييم المخاطر وتدابير التخفيف. وينبغي أن تركز الأبحاث المستقبلية على كيفية تحسين قدرة النموذج على تحديد المعلومات وتقليل احتمالية نشر معلومات كاذبة لضمان تطبيقه الآمن والموثوق في مختلف المجالات. بهذه الطريقة فقط يمكن الاستفادة حقًا من مزايا LLM وتجنب أضرارها المحتملة.