原贴链接

几周前，Reddit揭露Reflection - 70B是个骗局。然而最好的人工智能（这里可能指某个被认为优秀的LLM）也被欺骗了：https://chatgpt.com/share/673edb58 - 2228 - 8006 - b454 - 4ee0d30a5dcd。如果大型语言模型（LLM）被欺骗，随着实时搜索结果的出现，未来的模型肯定会编码错误的知识。相反，可以想象，已经从整个网络抓取数据的LLM中已经编码了大量的错误信息。附加链接：https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7238004117955108864/

讨论总结

此讨论源于关于Reflection - 70B的事件，主题围绕AI相关的多个方面展开。包括AI在信息获取中的可靠性，如AI是否倾向于官方网站、是否经常产生幻觉、能否作为可靠信息源等；也涉及到AI公司的一些情况，像产品是否测试不足、免责声明是否被用户忽视等；还探讨了人类与AI在获取真相方面的关系，以及如何应对AI时代的错误信息等内容。整体讨论氛围较为理性，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 存在用户请愿删除Reflection - 70B相关Reddit帖子。
    • 支持理由：无（未提及）
    • 反对声音：无（未提及）
  2. 🔥 AI有倾向于“官方”网站的情况，可通过扩大信息源采样解决。
    • 正方观点：这样能避免AI过度依赖部分网站，获取更全面信息。
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 LLMs不能直接用于获取准确无偏信息。
    • 解释：其回应必须经过测试和检验，不能盲目信任。
  4. 💡 人工智能在寻求真相方面不可信。
    • 解释：辨别真相是人类的任务，虽然AI可助力日常事务效率。
  5. 💡 AI经常产生幻觉，不是可靠的信息来源。
    • 解释：更多是查询工具，使用其获取信息要谨慎。

金句与有趣评论

  1. “😂 我记得有一个用户发起请愿，要求删除所有与Reflection - 70B相关的Reddit帖子。”
    • 亮点：引出Reflection - 70B在Reddit上的争议性事件。
  2. “🤔 MidAirRunner: Seems like the AI favors "official" sites (in this case, reflectionai.ai) over other news sites. This can theoretically be fixed by having the AI sample a wider variety of sources.”
    • 亮点：指出AI在信息源选择上的倾向及解决办法。
  3. “👀 如果人们使用LLMs来获取准确且无偏见的观点和表述，他们就用错了。”
    • 亮点：强调不能单纯依赖LLMs获取准确信息。
  4. “🤔 DarkArtsMastery: Just shows these AIs cannot be trusted for people seeking out the truth.”
    • 亮点：明确表达对AI在寻求真相方面的不信任。
  5. “😂 rm - rf - rm: The premier AI company releases products serving billions of users without clearly the requisite amount of testing and QA is utterly terrifying.”
    • 亮点：指出AI公司未充分测试产品的可怕之处。

情感分析

总体情感倾向较为理性和谨慎。主要分歧点在于对AI的信任程度，一方认为AI在日常事务效率方面有帮助，另一方则认为在寻求真相方面不可信；以及对AI公司的看法，有人觉得未充分测试就推出产品很可怕，也有人认为用户忽视免责声明不能怪公司。可能的原因是大家从不同角度看待AI的发展和应用，有的关注技术本身的可靠性，有的关注用户和公司之间的责任关系。

趋势与预测

  • 新兴话题：批判性思维在应对AI错误信息方面的应用可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果人们对AI的可靠性持续保持谨慎态度，可能会促使AI公司加强测试和提高信息准确性，也可能影响大众在更多领域使用AI的意愿。

详细内容：

《AI 时代的速度竞赛与错误信息：关于 Reflection-70B 的争议》

在 Reddit 上，一则关于“Speed running misinformation in the AI age - Reflection-70B Example”的帖子引起了广泛关注。该帖指出，几周前，Reddit 曾指出 Reflection-70B 存在问题，且其被认定为是虚假的。同时提到，如果 LLM 被欺骗，未来的模型可能会编码错误知识，并且可能已有大量错误信息被编码在已抓取整个网络数据的 LLM 中。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了热烈讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为应该删除所有与 Reflection-70B 相关的 Reddit 帖子，不过也有人提出思考谁会因此受益，因为相关模型和推文未被删除，随后该帖还被人点了反对。 有人觉得 AI 似乎更倾向于“官方”网站，这理论上可以通过让 AI 采样更多来源来解决。也有人指出顶级 AI 公司在没有进行足够测试和质量保证的情况下就发布服务数十亿用户的产品，这非常可怕。但有人认为“官方”网站在大多数使用场景中是相当可靠的，错误的 AI 推荐只是“烦人”而非“可怕”。 有人认为不能责怪 AI 公司，因为是用户自己忽略了免责声明，就像签署未读的合同，后果应由自己承担。但也有人认为，像大多数免责声明一样，它们要么完全未被注意到，要么在造成损害后才被想起。 有人指出，如果人们期望从 LLMs 获得准确和无偏见的意见和表述，那就是使用错误。LLMs 的响应必须经过测试和验证。但也有人认为，如果构建得当，进行更深入的数据检查，AI 是可以被信任的，并且认为 AI 相比人类在某些方面更能减少或消除偏见。 有人认为 AI 经常产生幻觉，更多是查询工具而非信息源。

在这些讨论中，存在一些共识，比如大家普遍认为当前的 AI 存在一定的问题和局限性。一些独特的观点如通过配备逻辑谬误测试、共识和追踪来源一致性及可信度能力的推理器来解决问题，丰富了讨论的深度。

总之，关于 AI 模型 Reflection-70B 及相关问题的讨论，反映了人们对 AI 发展中存在的错误信息和可靠性问题的担忧与思考，未来如何解决这些问题，仍有待进一步探索。