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不良行为者正诱导大语言模型生成虚假信息 -- Bad Actors Are Grooming LLMs to Produce Falsehoods

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-12 19:33:09

文章摘要

研究表明，不良行为者正通过大量虚假信息“训练”大型语言模型（LLM），以操纵其输出，制造和传播虚假叙事。例如，亲俄的Pravda网络每年发布数百万篇虚假文章，试图污染生成模型，传播反犹太主义等误导性内容。生成式AI聊天机器人缺乏推理能力，无法有效阻止这种恶意行为，导致虚假信息在信息生态中泛滥。

文章总结

文章主要内容总结：

文章探讨了大型语言模型（LLMs）在生成虚假信息方面的问题，特别是通过“LLM grooming”这一现象，即恶意行为者通过大量发布虚假内容来操纵LLMs的输出。文章指出，尽管当前的LLMs（如ChatGPT 4o和o3）能够识别某些虚假信息源（如俄罗斯的Pravda网络），但它们往往无法将这些知识与推理结合，从而仍然引用并传播这些虚假信息。

关键点：

  1. LLM grooming的定义：恶意行为者通过大量发布虚假内容，试图影响LLMs的输出，使其生成符合其意图的虚假信息。

  2. Pravda网络的案例：Pravda网络是一个传播亲俄虚假信息的网站集合，每年发布数百万篇虚假文章。尽管LLMs知道Pravda是虚假信息源，但它们仍然频繁引用其内容。例如，ChatGPT 4o在回答关于ATACMS导弹系统的问题时，引用了Pravda的虚假宣传。

  3. 模型的推理缺陷：LLMs在处理实时搜索时，特别容易受到虚假信息的影响。例如，ChatGPT 4o在回答关于乌克兰Sumy导弹袭击的问题时，引用了Pravda的文章，尽管这些文章与事件的时间不符。

  4. 模型的局限性：即使模型知道某个信息源不可靠，它们也往往无法推理出不应引用该信息源的结论。例如，o3模型在回答问题时，仍然引用了Pravda的文章，尽管它知道Pravda是不可靠的。

  5. AI公司的应对措施：AI公司试图通过构建“推理”模型（如o3）来改善这一问题，但这些模型仍然存在引用虚假信息的问题。

  6. 用户的影响：许多用户使用免费的ChatGPT 4o版本，而付费的o3模型虽然引用虚假信息的频率较低，但响应速度慢，且价格较高，因此大多数用户仍会使用更容易传播虚假信息的免费版本。

  7. 未来的改进方向：文章指出，未来的AI系统需要具备更强的推理能力，能够评估新闻来源、理解讽刺等，并能够对其输出进行事实核查。

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结论：

文章强调，当前的LLMs在处理虚假信息方面存在严重缺陷，特别是在推理和事实核查方面。未来的AI系统需要更深入的推理能力和更好的信息评估机制，以减少虚假信息的传播。

评论总结

主要观点总结：

  1. LLM的准确性与一致性问题

    • 评论者指出LLM在生成信息时存在“差一错误”（off-by-one errors），即生成的信息看似正确但实际错误，这可能导致用户误信虚假信息。
    • 引用：“如果ChatGPT说乔治·华盛顿出生于2017年3月4日，你会立刻拒绝，但如果它说1731年2月20日，听起来很接近，你可能会误信。”（评论3）
    • 引用：“LLM可能成为‘真理’的仲裁者，导致我们对实际事实和历史的理解被削弱。”（评论3）

  2. LLM的意识形态与偏见

    • LLM被批评为意识形态传播工具，因为它们只是重复训练数据中的内容，无法区分不同观点的“真相”。
    • 引用：“LLM本质上是意识形态宣传的技术，它们只是重复被灌输的意识形态。”（评论12）
    • 引用：“一个人的真相可能是另一个人的宣传，LLM如何区分？”（评论4）

  3. LLM的滥用与宣传工具化

    • 评论者担心LLM可能被用于传播虚假信息或宣传，尤其是通过“LLM训练数据污染”（LLM grooming）的方式。
    • 引用：“LLM将成为宣传的新前沿，控制它们的人将控制叙事。”（评论24）
    • 引用：“社交媒体的操纵已经存在多年，AI只是自动化了这一过程。”（评论16）

  4. LLM的局限性

    • LLM被批评为缺乏真正的推理能力，仅仅是模仿人类语言的工具，无法进行深层次的事实核查或逻辑推理。
    • 引用：“LLM模仿人类的推理语言，但这并不意味着它们具备真正的推理能力。”（评论30）
    • 引用：“LLM像任性的青少年一样，相信任何它们读到的东西，但它们的声音却像友好的成年人。”（评论22）

  5. 社会信任与AI泡沫

    • 评论者认为，随着人们对LLM的信任下降，AI泡沫可能会破裂，尤其是当LLM被滥用或生成不可靠信息时。
    • 引用：“如果这些不良行为加速人们对LLM失去信任，那么我完全支持AI泡沫的破裂。”（评论5）
    • 引用：“我们正在逐渐依赖LLM，但我们对它们的信任可能被滥用。”（评论3）

  6. 解决方案与未来展望

    • 一些评论者认为，解决LLM问题的唯一方法是开发更高级的认知系统，能够进行事实核查和深层次推理。
    • 引用：“唯一的出路是更好的认知系统，能够评估新闻来源、理解讽刺等。”（评论19）
    • 引用：“我们需要从根本上重新思考LLM的设计。”（评论19）

总结：

评论者普遍对LLM的准确性、一致性和潜在滥用表示担忧，尤其是它们在传播虚假信息和意识形态方面的风险。尽管LLM在某些方面表现出色，但其局限性（如缺乏真正的推理能力）和可能被用于宣传的工具化引发了广泛讨论。未来，开发更高级的认知系统可能是解决这些问题的关键。