不要无缘无故地依赖输出。 Total Truth 首席执行官威尔·莫伊 (Will Moy) 最近对英国在线危害和虚假信息虚假信息和可信声音调查表示，、图像、视频和数据集，为几乎任何命题提供看似可信的证据，引发公众辩论的能力是一种游戏规则改变者，因为没有人看起来像可信的公共辩论，也没有人似乎认为存在可信的公共辩论。
正在发生的是一种非常完善
虚假信息策略。” 作为致力于透明公共话语的民主社会的成员，我们必须认识到我们在解决人工智能可能被用来传播可能对我们的生活方式造成重大损 海外数据 害的错误信息方面所发挥的作用。培育信息社会的责任不仅在于事实核查者和政府官员，还在于我们作为内容创造者、策展人和信息消费者。 像 ChatGPT 这样的大型语言模型有两个主要问题。
第一个是幻觉——指的是
生成不基于输入数据或与输入中包含的事实信息显着偏差的输出。其次，模型的好坏取决于它们所训练的数据——如果训练数据包含不正确的信息 展会物流规划的最佳实践 ，模型就可以学习并复制它。 不幸的是，没有技术解决方案来验证输出是否确实正确。自动事实检查已经存在一段时间了，虽然它在利用可用的权威数据验证一系列选定的基础事实主张方面取得了重大进展，但它仍然有其局限性。
到目前为止，还没有任何工具可以完全自动检查另一个工具的输出，并具有 100% 的准确性。 挑战在于上下文——全面事实检查所需的复杂性和上下文敏感性仍然超出了全自动系统的范围。主张的措辞、时间或上下文的细微变化可能会使其或多或少可 欧洲比特币数据库 信。当相关性被误认为因果关系时，即使是完全准确的统计数据也可能会提供误导性信息（例如，每年在泳池中溺水的人数与以尼古拉斯·凯奇为主角的电影数量相关）。