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IT之家 11 月 7 日音信，据新华社本日报谈，好意思国斯坦福大学近日发表的一项研究指出，包括 ChatGPT 在内的多款 AI 聊天机器东谈主在识别用户瑕玷信念方面存在彰着局限性，仍无法可靠区别信念仍是事实。
研究标明，当用户的个东谈主信念与客不雅事实发生马虎时，AI 常常难以可靠地作出准确判断，容易出现“幻觉”或传播瑕玷信息的情况。谈论着力已于 11 月 3 日发表于《当然 机器智能》。
研究团队测试了 24 个前沿说话模子，其中包括 Claude、ChatGPT、DeepSeek 以及 Gemini。研究者共向这些模子残忍 13，000 个问题，以评估它们区别信念、常识与事实的才气。
论文指出：“大无数模子穷乏对常识的真的性特征的肃肃交融 —— 常识实质上必须竖立在真的之上。这一局限性意味着在将说话模子诳骗于高风险界限前，亟需转换。”
当条件它们考证事实性数据的真或假时，较新的 LLM 平均准确率分别为 91.1% 或 91.5%，较老的模子平均准确率分别为 84.8% 或 71.5%。当条件模子答复第一东谈主称信念（“我肯定……”）时，中国十大杠杆平台排名团队不雅察到 LLM 相较于真的信念， 中国股票杠杆公司排名更难识别作假信念。
具体而言，较新的模子（2024 年 5 月 GPT-4o 发布偏激后）平均识别第一东谈主称作假信念的概率比识别第一东谈主称真的信念低 34.3%。相较第一东谈主称真的信念，较老的模子（GPT-4o 发布前）识别第一东谈主称作假信念的概率平均低 38.6%。
在测试中，所有这个词模子在识别瑕玷信念方面均出现显耀述假。举例，GPT-4o 的准确率从 98.2% 降至 64.4%，DeepSeek R1 则从 90% 以凹凸滑至仅 14.4%。研究东谈主员命令谈论公司尽快转换模子，以幸免在关键界限部署前产生风险。
论文训诫称：“这种劣势在某些界限具有严重影响 —— 举例法律、医学或新闻业 —— 在这些界限中，浑浊信念与常识可能导致严重判断瑕玷。”
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这项研究并非初度对 AI 推理才气残忍质疑。本年 6 月，苹果公司发布的一项研究也指出，新一代 AI 模子“可能并不像外界所合计的那样奢睿”。苹果在研究中提到，Claude、DeepSeek-R1 以及 o3-mini 等“推理模子”执行上并不具备真的的推理才气，而仅仅擅长“形态驰念”。
苹果研究写谈：“通过在不同类型的逻辑谜题上进行庸俗实验，咱们发现现时的‘大型推理模子’（LRMs）在复杂度进步一定阈值后会出现全面准确率崩溃。”
研究还补充说，这些模子存在“反直观的范围铁心”：跟着问题复杂度的普及，它们的推理接力会先加多，随后下跌，即使仍有弥散的运算资源。
此外，麻省理工学院（MIT）本年 8 月发布的一项研究发现天盈配资炒股，95% 的企业在部署 AI 系统后未能赢得任何投资酬金。研究指出，这种情况并非因为 AI 模子着力低下，而是由于 AI 系统难以与企业现存责任经由兼容，导致捏行效果欠安。
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