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生成模型参考其数据集来编造连贯的语言或图像，这是让早期用户感到震惊和着迷的原因之一。对于自然语言程序，虽然措辞和语法可能令人信服，但内容可能部分或完全不准确，或者有时在表示有效性陈述时是错误的。这种自然语言应用程序的风险之一是它可以完全自信地“产生”不准确的输出。它甚至可以发明不存在的参考和来源。该模型可以得到原谅，因为它的功能是生成看起来像人类制品的数字制品。然而，连贯的数据和有效数据不一定相同，这使得大型语言模型的最终用户不得不考虑一个雄辩的输出是否具有事实价值。
生成式人工智能中的主动风险管理
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