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ACL 2024 Oral | 大模型也会被忽悠?揭秘AI的信念之旅
ACL 2024 Oral | 大模型也会被忽悠?揭秘AI的信念之旅
2月前
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论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.09085 项目主页:https://llms-believe-the-earth-is-flat.github.io/ GitHub 源代码:https://github.com/LLMs-believe-the-earth-is-flat/llms-believe-the-earth-is-flat
绝大多数大模型都易被虚假信息欺骗:从最先进的 GPT-4 (注:本研究的完成时间是 2023 年 9 月,当时最先进的模型是 GPT-4)到最差的模型,所有模型在经过多轮测试之后,误导率从 20%-80% 不等。 越先进的大模型抵抗虚假信息能力越强:实验表明,抵抗能力最强的是 GPT-4 模型,其能以 80% 坚持自己的事实信念。这给了我们一些宽慰:上下文理解能力越强的模型,并非更容易受到有误信息的干扰! 多次重复虚假信息比单次输出虚假信息更能骗倒大模型:通过多轮引入的虚假信息,其作用要胜过单此的引入,这很符合我们对安全性对齐的常识 —— 有害内容越多,模型越容易被其影响。 运用修辞的劝说性虚假信息更容易骗倒大模型:使用更复杂,更具有说服力的修辞可以增加模型改变看法的概率。这点就和人一样,越 “真实” 的假信息,你越容易相信 逻辑性说服比其它说服方式更有效:模型对逻辑性强的信息特别敏感,无论是真实信息还是虚假信息,只要逻辑连贯一致,就更容易影响模型的判断。这表明,模型在处理信息时,可能过分依赖于表面的逻辑结构,而忽略了对信息来源和内容真实性的深入验证。
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来源:机器之心
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