9 月 14 日消息，據(jù) Newsguard 的研究顯示，截至今年 8 月，十大生成式 AI 工具在處理實(shí)時(shí)新聞話題時(shí)，有 35% 的情況會(huì)重復(fù)傳播虛假信息，而去年 8 月這一數(shù)據(jù)為 18%。
虛假信息傳播率的激增與一個(gè)重大的權(quán)衡有關(guān)。當(dāng)聊天機(jī)器人引入實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)搜索功能后，它們不再拒絕回答用戶問題 —— 拒絕率從 2024 年 8 月的 31% 降至一年后的 0%。然而，這一變化使得這些 AI 機(jī)器人開始接入“受污染的網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)系統(tǒng)”：在該系統(tǒng)中，不良行為者會(huì)蓄意散布虛假信息，而 AI 系統(tǒng)會(huì)對(duì)這些信息進(jìn)行重復(fù)傳播。
此類問題并非首次出現(xiàn)。去年，Newsguard 就標(biāo)記出 966 個(gè)以 16 種語言運(yùn)營(yíng)的 AI 生成新聞網(wǎng)站。這些網(wǎng)站常使用“iBusiness Day”等通用名稱，模仿正規(guī)媒體機(jī)構(gòu)，實(shí)則傳播虛假新聞。
IT之家注意到，各 AI 模型的具體表現(xiàn)細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)顯示，Inflection 公司的模型表現(xiàn)最差，傳播虛假信息的概率高達(dá) 56.67%；緊隨其后的是 Perplexity，出錯(cuò)率為 46.67%。ChatGPT 與 Meta 的 AI 模型傳播虛假信息的比例為 40%；Copilot（微軟必應(yīng)聊天）和 Mistral 則為 36.67%。表現(xiàn)最佳的兩款模型為 Claude 和 Gemini，其錯(cuò)誤率分別為 10% 和 16.67%。
Perplexity 的表現(xiàn)下滑尤為顯著。2024 年 8 月時(shí)，該模型對(duì)虛假信息的揭穿率仍能達(dá)到 100% 的完美水平；而一年后，其傳播虛假信息的概率卻接近 50%。
原本引入網(wǎng)絡(luò)搜索功能是為了解決 AI 回答內(nèi)容過時(shí)的問題，卻反而使系統(tǒng)產(chǎn)生了新的問題。這些聊天機(jī)器人開始從不可靠來源獲取信息，“混淆百年前的新聞出版物與使用相似名稱的俄羅斯宣傳機(jī)構(gòu)”。
Newsguard 將此稱為一個(gè)根本性缺陷：“早期 AI 采用‘不造成傷害’的策略，通過拒絕回答問題來避免傳播虛假信息的風(fēng)險(xiǎn)。”
如今，隨著網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)系統(tǒng)被虛假信息充斥，辨別事實(shí)與假消息比以往任何時(shí)候都更加困難。
OpenAI 已承認(rèn)，語言模型總會(huì)產(chǎn)生“幻覺內(nèi)容”（指 AI 生成的虛假或無根據(jù)的信息），因?yàn)檫@些模型的工作原理是預(yù)測(cè)“最可能出現(xiàn)的下一個(gè)詞”，而非追求“事實(shí)真相”。該公司表示，正致力于研發(fā)新技術(shù)，讓未來的模型能夠“提示不確定性”，而非篤定地編造信息。但目前尚不清楚這種方法能否解決 AI 聊天機(jī)器人傳播虛假信息這一更深層次的問題 —— 要解決該問題，需要 AI 真正理解“何為真實(shí)、何為虛假”，而這一點(diǎn)目前仍難以實(shí)現(xiàn)。
