大型语言模型（LLM）可能会生成不准确或有害的信息，最近的两个案例就证明了这一点。在一个案例中，加拿大航空公司的聊天机器人提供了错误的丧亲票价信息，导致客户提起诉讼并获得赔偿。在另一个案例中，一名律师使用 ChatGPT 起草了一份法律摘要，其中引用了不存在的法院判例，结果被处以罚款。这些事件凸显了对 LLM 防护栏的关键需求，防护栏是用于验证输入和输出的约束，以防止 AI 系统撒谎、泄露数据或被操纵。 AI
影响 强调了 AI 错误信息和操纵的风险，并强调了对强大防护栏的需求，以确保 AI 的可靠性并防止法律和财务后果。
排序理由 文章讨论了 LLM 防护栏的需求和实施，这些防护栏是用于管理 AI 行为的工具，而不是新的 AI 模型发布或核心研究。
- Air Canada
- British Columbia Civil Resolution Tribunal
- ChatGPT
- Christopher Rivers
- Jake Moffatt
- P. Kevin Castel
- Steven Schwartz
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