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World File Search System真实性
在 AI 语言模型中合成真实性
随着人工智能技术被推广到医疗保健、学术界、人力资源、法律和众多其他领域，它们成为事实上的真相仲裁者。但真相备受争议，存在许多不同的定义和方法。本文讨论了人工智能系统中对真相的争夺以及迄今为止的普遍反应。然后，它研究了大型语言模型 InstructGPT 中真相的产生，重点介绍了数据收集、模型架构和社会反馈机制如何将对真实性的不同理解交织在一起。它将这种表现概念化为真相的操作化，其中不同的、往往相互冲突的主张被顺利地综合并自信地呈现为真相陈述。我们认为，同样的逻辑和不一致之处在 Instruct 的继任者 ChatGPT 中也存在，重申真相是一个非平凡的问题。我们认为，丰富的社交性和强化“现实”是增强未来语言模型真相评估能力的两个有希望的载体。然而，我们最后退一步考虑将人工智能说真话视为一种社会实践：作为听众，我们想要什么样的“真相”？
脑部影响技术，个人身份和真实性
个人身份通常被认为是道德的重要方面。我是谁与我的价值观和目的直接相关。个人身份的概念 - 我们每个人都是一个独特存在的观念，与其他人不同，并且其存在随着时间的流逝而扩展 - 对于理解我们的道德世界至关重要。只有当我能够识别与我互动的人（尤其是我的家人，我的同事，我的邻居）时，我才能在道德上运作（Rubinelli，2020年）。正如泰勒（Taylor）所解释的那样，个人身份使我们能够以与我们的身体能力使我们能够在物理世界中定位自己的方式将自己定向（1989，48）。正如Schechtman所解释的那样，个人身份“是评估责任，义务和某些权利的最低条件。我们有前途，签约和评估赞美或责备的做法取决于这一概念”（Schechtman，2009，68）。个人身份的功能也将其与个性区分开。在示例中可以清楚地看到差异。如果我签了一个人来画我的房子，而在绘画时，画家的妻子离开了他并感到沮丧，那么这个个性的变化并不会改变我仍然必须付钱的事实。他不是另一个人；他的个人身份没有改变。（参见Baylis，2011，517）。一个问题我们将在此过程中必须回答：因为有时从深脑刺激（DBS）衍生出来的人格会受到急剧性的影响吗？
定制启发式方法和定时人工智能干预以支持新闻真实性评估
1. 我们首先找到被媒体偏见/事实核查 (MBFC) 标记为可靠和不可靠的来源 2. 从这些来源中找到特定主题的文章（气候变化和疫苗接种；COVID） 3. 选定经过第三方新闻机构事实核查的文章，例如 Snopes、PolitiFact、FactCheck.org、华盛顿邮报事实核查或美联社事实核查