随着人工智能聊天机器人的不断进化，它们不仅变得更强大，回答问题的能力也越来越出色，但令人担忧的是，这些 “聪明” 的 AI 似乎更容易撒谎，而不是拒绝回答自己无法处理的问题。
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一项最新的研究揭示了这一现象，研究发表于《自然》杂志，分析了几款当前市场上领先的语言模型，包括 OpenAI 的 GPT 和 Meta 的 LLaMA，还有开源模型 BLOOM。
研究显示，虽然这些 AI 的回答在许多情况下变得更为准确，但它们的可靠性却整体下降，错误答案的比例比旧模型更高。
研究的共同作者何塞・埃尔南德斯 - 奥拉洛指出:“如今，它们几乎什么问题都在回答，这意味着正确的答案多了，但错误的答案也随之增加。” 对此，未参与该研究的格拉斯哥大学科学与技术哲学家迈克・希克斯则表示:“这看起来像是我们所称的‘胡说八道’，它们变得更擅长于伪装出知识渊博的样子。”
在研究中，模型们被问及从数学到地理的各种问题，还需执行诸如按指定顺序列出信息等任务。虽然更大、更强的模型在总体上提供的回答最为准确，但在难度较高的问题上，它们的表现却不尽如人意，准确率反而较低。
研究者指出，OpenAI 的 GPT-4和 o1在回答问题时表现得尤为突出，几乎回答了所有问题。然而，所有受研究的语言模型都呈现出这种趋势，尤其是 LLaMA 系列模型，在简单问题上，甚至没有一款模型的准确率能够达到60%。简单来说，模型越大，参数和训练数据越多，错误答案的比例也随之增加。
尽管 AI 在复杂问题上的应对能力在不断提升，但它们在处理简单问题时的错误仍然令人担忧。研究者们认为，我们可能会被这些模型在复杂问题上的表现所吸引，而忽视了它们在简单问题上显而易见的缺陷。
为了应对这一问题，研究者建议可以为语言模型设置一个阈值，当问题变得复杂时，程序可以让聊天机器人选择说:“对不起，我不知道。” 不过，AI 公司可能并不希望这样做，因为这可能会暴露出技术的局限性。
划重点:
🔍 AI 聊天机器人变得更强大，但撒谎的概率也增加。
📉 研究显示，越大的语言模型，错误答案的比例越高。
🤖 研究者建议为 AI 设定回答阈值，鼓励其拒绝回答不确定的问题。
