由于大型语言模型（LLM）具有类人对话能力，用户对其给予了过度的信任。这种信任是错误的，因为LLM作为模式检索机器，容易出错，并且并不总是提供准确的信息。核心问题在于人类的期望以及未能预见到和管理这些系统固有的易错性。 AI
影响 强调了用户理解LLM局限性以及管理对其准确性和可信度期望的关键需求。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论用户对LLM的信任及其固有的局限性。
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People are making assumptions that since an LLM talks like a human and sounds intelligent, it can be trusted. And when they find out the LLM doesn't always speak the truth or do the right things, they call it an AI slob. The problem is the human, not the LLM. An LLM is just a pat…