Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle (LLM) hat die Informationsbeschaffung erleichtert, aber auch neue Herausforderungen mit sich gebracht. Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass LLM bei der Auseinandersetzung mit Fakten, Verschwörungstheorien und kontroversen Themen Gefahr läuft, falsche Informationen zu verbreiten. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Analyse der potenziellen Risiken solcher Modelle und ihrer möglichen negativen Auswirkungen und untersucht Richtungen für zukünftige Verbesserungen.
Neueste Untersuchungen zeigen, dass große Sprachmodelle Probleme mit der Verbreitung falscher Informationen haben, insbesondere bei der Beantwortung von Aussagen über Fakten, Verschwörungen, Kontroversen usw. Die Untersuchung verdeutlichte die häufigen Fehler, Widersprüche und Duplikate schädlicher Informationen bei ChatGPT. Es wurde darauf hingewiesen, dass Kontext und Befragungsmethoden den Grad der „Anhaftung“ des Modells an falsche Informationen beeinflussen können. Dies gibt Anlass zur Sorge hinsichtlich der potenziellen Gefahren dieser Modelle, da sie während des Lernprozesses möglicherweise falsche Informationen lernen.Fortschritte in der Technologie großer Sprachmodelle müssen mit Maßnahmen zur Risikobewertung und -minderung einhergehen. Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, wie die Fähigkeit des Modells, Informationen zu identifizieren, verbessert und die Wahrscheinlichkeit der Verbreitung falscher Informationen verringert werden kann, um seine sichere und zuverlässige Anwendung in verschiedenen Bereichen sicherzustellen. Nur so können die Vorteile von LLM wirklich genutzt und mögliche Schäden vermieden werden.