Быстрое развитие больших языковых моделей (LLM) обусловило удобство получения информации, но также создало новые проблемы. Недавние исследования показывают, что LLM рискует распространять ложную информацию, когда речь идет о фактах, теориях заговора и спорных темах. В этой статье основное внимание будет уделено анализу потенциальных рисков таких моделей и их возможных негативных последствий, а также изучению направлений будущих улучшений.
Последние исследования показывают, что у больших языковых моделей возникают проблемы с распространением ложной информации, особенно при ответе на утверждения о фактах, заговорах, противоречиях и т. д. Исследование выявило частые ошибки, противоречия и дублирование вредоносной информации ChatGPT. Было отмечено, что контекст и методы опроса могут влиять на степень «привязанности» модели к ложной информации. Это вызывает обеспокоенность по поводу потенциальной опасности этих моделей, поскольку они могут получить неверную информацию в процессе обучения.Достижения в области технологии больших языковых моделей должны сопровождаться оценкой рисков и мерами по их снижению. Будущие исследования должны быть сосредоточены на том, как улучшить способность модели идентифицировать информацию и снизить вероятность распространения ложной информации, чтобы обеспечить ее безопасное и надежное применение в различных областях. Только таким образом можно будет по-настоящему использовать преимущества LLM и избежать потенциального вреда.