其次模型的好坏取决于它们所训练的数据如

惰的即使您引用的是其作品不再受版权保护的历史艺术家。最近艺术家们就模仿他们的风格讨论了使用生成式人工智能的强烈反对的一个例子。但是您绝对可以利用客户品牌的语音指导语气来指导文案输出。除了不复制特定作者或艺术家的风格外还要尊重所有知识产权。这包括文本图像设计或任何其他可能受版权保护的内容。不要盲目相信输出首席执行官威尔莫伊最近在英国在线危害和虚假信息调查中就错误信息和可信声音表示通过自动生成的文本图像视频和数据集引发公众辩论为几乎任何主张提供显然可信的证据这种能力将改变游戏规则值得信赖的公开辩论是什么样子以及很容易扬起太多灰尘以至于没人能看到正在发生的事情。


这是一种非常成熟的虚假信息策略。作为争取 电话数据 透明公共话语的民主社会的成员我们必须认识到我们在抵制人工智能被轻易利用来传播可能对我们的生活方式造成重大损害的虚假信息方面所发挥的作用。培育信息社会的责任不仅在于事实核查者和官方当局还在于我们作为内容创造者管理者和信息消费者。等大型语言模型存在两个重大问题。第一个是幻觉指的是生成不基于输入数据或显着偏离输入中存在的事实信息的输出。果训练数据包含错误信息模型就可以学习和复制它。





遗憾的是没有技术解决方案来验证输出是否确实正确。自动事实核查已经存在一段时间了虽然它在利用可用的权威数据验证一系列基本事实断言方面取得了重大进展但它仍然有其局限性到目前为止还没有任何工具可以完全自动化地以的准确率检查其他工具的输出。挑战在于上下文全面事实检查所需的复杂性和上下文敏感性仍然超出了全自动系统的范围。主张的措辞时间或上下文的细微变化可能会使其或多或少合理。