Eliza Gauger 认为,大型语言模型被认为的“好”往往是对其能力的误解,她认为许多用户只是缺乏对质量的辨别力。她认为大型语言模型在数学、编码或艺术等任务上并不具有内在优势,而是产生难以阅读、混乱或缺乏灵感的输出。Gauger 进一步认为,一种从势利转向对低劣内容不加批判地接受的文化转变,通过鼓励消费者接受和参与剥削性或低质量的产品,从而使资本受益。 AI
影响 表明由于用户辨别力不足,大型语言模型的感知效用可能被夸大,这可能会影响 AI 工具的评估和采用方式。
排序理由 评论性文章,讨论大型语言模型输出的感知质量和对势利的文化态度。
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