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English(EN) Reducing belief in conspiracy theories as they unfold using large language models

大型语言模型在减少对阴谋论的信任方面显示出潜力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究探讨了利用大型语言模型（LLMs）来减少人们对正在发生的阴谋论的信任。研究人员对在重大事件（如对Donald Trump和Charlie Kirk的暗杀未遂事件）后持有阴谋论观点的美国成年人进行了实验。与对照组相比，那些与被提示反驳虚假信息的LLM进行多轮对话的参与者，其阴谋论信念显著降低。研究还发现，这种效果具有持续性，参与者在后续不相关的阴谋论中也表现出较低的信任度。 AI

影响 展示了LLM在减轻阴谋论传播等社会危害方面的新颖应用。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了实验结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型在减少对阴谋论的信任方面显示出潜力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Thomas H. Costello, Nathaniel Rabb, Michael Nicholas Stagnaro, Gordon Pennycook, David Rand ·

    利用大型语言模型减少阴谋论在发展过程中的可信度

    arXiv:2608.06151v1 Announce Type: cross Abstract: The emergence of conspiracy theories in the wake of major events is a significant societal challenge. Here we test whether conversational dialogues with a large language model (LLM) can reduce belief in immediately unfolding consp…

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