大型语言模型（LLM）的快速发展为信息获取带来了便利，但也带来了新的挑战。近期研究显示，LLM在处理事实、阴谋论和争议性话题时，存在传播虚假信息的风险。本文将重点分析此类模型的潜在风险及其可能造成的负面影响，并探讨未来改进的方向。
最新研究揭示，大型语言模型存在传播虚假信息的问题，特别是在回答关于事实、阴谋、争议等陈述时。研究强调了ChatGPT存在的频繁错误、自相矛盾及重复有害信息的情况。语境与提问方式被指出可能影响模型对虚假信息的“附和”程度。由于这些模型在学习过程中可能学习错误信息，这引发了对其潜在危险性的担忧。大型语言模型技术的进步需要与风险评估和规避措施同步进行。未来研究应关注如何提升模型对信息的辨别能力，降低其传播虚假信息的概率，以确保其安全可靠地应用于各个领域。 只有这样，才能真正发挥LLM的优势，避免其潜在危害。