El rápido desarrollo de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha aportado comodidad a la adquisición de información, pero también ha traído nuevos desafíos. Investigaciones recientes muestran que LLM corre el riesgo de difundir información falsa cuando se trata de hechos, teorías de conspiración y temas controvertidos. Este artículo se centrará en analizar los riesgos potenciales de dichos modelos y sus posibles impactos negativos, y explorará direcciones para futuras mejoras.
Las últimas investigaciones revelan que los grandes modelos de lenguaje tienen problemas para difundir información falsa, especialmente al responder afirmaciones sobre hechos, conspiraciones, controversias, etc. La investigación destacó los frecuentes errores, contradicciones y duplicación de información dañina de ChatGPT. Se señaló que el contexto y los métodos de interrogatorio pueden afectar el grado de "adhesión" del modelo a información falsa. Esto genera preocupación sobre los peligros potenciales de estos modelos, ya que pueden aprender información incorrecta durante el proceso de aprendizaje.Los avances en la tecnología de modelos de lenguaje grande deben ir acompañados de medidas de mitigación y evaluación de riesgos. Las investigaciones futuras deberían centrarse en cómo mejorar la capacidad del modelo para identificar información y reducir su probabilidad de difundir información falsa para garantizar su aplicación segura y confiable en diversos campos. Sólo así se podrán aprovechar verdaderamente las ventajas del LLM y evitar sus posibles daños.