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AI生成的诗句与人类诗歌相比缺乏全局意义
学者们对一首1917年的前卫诗歌和神经网络生成的诗句进行了比较分析。虽然AI生成的文本表现出局部连贯性，但缺乏整体意义，而人类创作的诗歌虽然具有挑战性，但仍然可以解读。这项实验表明，意义的感知可能源于读者而非文本本身，这引发了关于AI时代诗歌未来的问题。
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大型语言模型采用与虚假学术引用激增相关
一项最新研究表明，大型语言模型（LLMs）的广泛采用导致学术写作中伪造的参考文献显著增加。这些引用错误在人工智能普及率高的领域、出现人工智能辅助写作迹象的论文以及经验较少的研究人员中尤为常见。此外，这些幻觉倾向于不成比例地将功劳归于知名学者和男性学者，可能加剧学术认可中现有的偏见。