作者认为，虽然大型语言模型（LLMs）可能自信地犯错，并在不当使用时带来危险，但它们缺乏可能误导人类合作者的内在动机和偏见。与可能出于个人利益或自身局限性而同意的人类不同，LLMs主要受其编程和安全护栏驱动。辨别LLM真实状态或潜在欺骗的关键在于观察行为模式和异常，这与评估人类互动的方式类似。 AI
影响 理解LLM的局限性和自信犯错的可能性对于负责任地使用AI至关重要。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论了LLM的性质和人机交互，而非事实事件。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Whenever someone reveals that they use an LLM, we instinctively side-eye that person until we determine if they’re competent enough to use it responsibly. We do this, now, because we know what poorly prepared people can produce using this tool - …