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请不要使用AI作为您的专家证人
我真诚地喜欢大型语言模型，用于集思广益和研究。但是我们需要真正清楚某些事情：大型语言模型无法权衡人类所做的证据或原因，因此您不应将AI响应作为一个合理的结论来加强您的论点。Large语言模型根据语言模式的频率和意见的普遍性来计算响应，而意见的普遍性 - 尤其是关于有意义的话题，与实际真理无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。这种选择性的喂养可以创建一种回声室，在该室中，输出感觉具有权威性，但只是所提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。毫无疑问，LLMS在研究和迅速浏览信息方面表现出色，例如综合了有关数字素养的讨论趋势或为文学审查汇总研究的趋势。但是他们无法评估这些信息以实现真实性。他们可能断言某事是真实的，但是他们只是模仿人类对真理的主张，充当“随机鹦鹉”，这些鹦鹉可以根据统计模式进行预测和串在一起，而不是理解或批判性思维的单词。甚至从我能告诉我的“推理”模型，从我能说出的是“推理”模型，从我可以讲的是，在确定基于新的指导方案的较令人印象深刻的工作，以实现令人印象深刻的工作。看起来像Re
来源:Steve Hargadon博客我真诚地喜欢大型语言模型，用于集思广益和研究。但是我们需要真正清楚某些事情：大型语言模型无法权衡人类的方式证据或原因，因此您不应引用AI响应作为合理的结论来加强您的论点。
大语言模型根据语言模式的频率计算响应，以及意见的普遍性（尤其是在有争议的话题上）通常与实际真相无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。这种选择性喂养可以创建一种回声室，其中输出感觉具有权威性，但只是提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。
大语言模型根据语言模式的频率计算响应，以及意见的普遍性（尤其是在有争议的话题上）通常与实际真相无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。 这种选择性喂养可以创建一种回声室，其中输出感觉具有权威性，但只是提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。毫无疑问，LLMS在研究和浮出水面方面表现出色，例如综合有关数字素养的讨论趋势或进行文献综述的研究。但是他们无法评估这些信息以实现真实性。他们可能断言某事是真实的，但是他们只是模仿人类对真理的主张，充当“随机鹦鹉”，这些鹦鹉可以根据统计模式进行预测和串在一起，而不是理解或批判性思维。
毫无疑问，LLMS在研究和迅速浏览信息方面表现出色，