การพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้นำความสะดวกสบายมาสู่การได้มาซึ่งข้อมูล แต่ก็ยังนำมาซึ่งความท้าทายใหม่ๆ อีกด้วย การวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นว่า LLM มีความเสี่ยงที่จะเผยแพร่ข้อมูลเท็จเมื่อต้องรับมือกับข้อเท็จจริง ทฤษฎีสมคบคิด และหัวข้อที่เป็นข้อขัดแย้ง บทความนี้จะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นของแบบจำลองดังกล่าวและผลกระทบด้านลบที่อาจเกิดขึ้น และสำรวจทิศทางสำหรับการปรับปรุงในอนาคต
การวิจัยล่าสุดเผยให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่มีปัญหาในการเผยแพร่ข้อมูลที่เป็นเท็จ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตอบข้อความเกี่ยวกับข้อเท็จจริง การสมรู้ร่วมคิด ข้อโต้แย้ง ฯลฯ การวิจัยเน้นย้ำถึงข้อผิดพลาด ความขัดแย้ง และการทำซ้ำข้อมูลที่เป็นอันตรายบ่อยครั้งของ ChatGPT ชี้ให้เห็นว่าบริบทและวิธีการตั้งคำถามอาจส่งผลต่อระดับ "การยึดติด" ของแบบจำลองกับข้อมูลที่เป็นเท็จ สิ่งนี้ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับอันตรายที่อาจเกิดขึ้นของโมเดลเหล่านี้ เนื่องจากอาจเรียนรู้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่จำเป็นต้องควบคู่ไปกับการประเมินความเสี่ยงและมาตรการบรรเทาผลกระทบ การวิจัยในอนาคตควรมุ่งเน้นที่วิธีปรับปรุงความสามารถของแบบจำลองในการระบุข้อมูล และลดความน่าจะเป็นในการแพร่กระจายข้อมูลเท็จ เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งานปลอดภัยและเชื่อถือได้ในด้านต่างๆ ด้วยวิธีนี้เท่านั้นจึงจะสามารถใช้ประโยชน์จาก LLM ได้อย่างแท้จริงและหลีกเลี่ยงอันตรายที่อาจเกิดขึ้นได้