互动是否改善了，但信息总是正确的吗？

AGI – 生成式人工智能 (AI) 工具（例如 Chat-GPT）的发展标志着我们与机器交互方式的一个重要转折点。交互的流畅性、理解上下文以及生成连贯自然的响应的能力，直到几年前都还只是科幻小说中的水平。然而，虽然这些功能极大地改善了用户体验，但它们也引发了有关所生成信息准确性的核心问题。

全新 Chat-GPT 4o 的交互质量确实令人印象深刻。用户体验到的界面越来越引人入胜且直观，能够回答问题、提出建议、撰写文本，甚至参与复杂的对话。这种流畅性是尖端技术的结果，该技术基于预先在大量数据集上训练的语言模型。这些模型使人工智能能够以惊人的精度模仿人类语言，创造出一种与有血有肉的对话者通常难以区分的互动体验。

然而，我们不能犯一个错误：将交互质量的提高与所提供信息的正确性的提高混为一谈。 像 Chat-GPT 这样的生成式 AI 模型对其响应的真假没有内在的理解。 他们使用接受过训练的数据，根据统计和概率模型生成内容。 这意味着，尽管他们可以提供连贯且可信的答案，但他们没有能力独立验证所提供信息的准确性。

矛盾的是，高质量的交互可能会降低用户对验证信息的必要性的认识。 我们的自然倾向是将良好的沟通与高度的可靠性联系起来。 当我们面对一个似乎能够以人类方式理解和响应的界面时，这种现象会被放大。 因此，与 Chat-GPT 4o 等系统交互的流动性和质量可能会导致用户暂停其批判性判断，并接受生成的答案作为事实。

在维基百科出现的时候，人们认为所提供的结果是人类互动的结果。 通过搜索引擎，您可以查看来源。 使用生成式人工智能，生成的文本在来源不透明的情况下，可能会被视为真正的神谕。 这种动态带来了巨大的风险：在一个获取准确可靠信息至关重要的时代，通过生成式人工智能工具传达错误信息的可能性令人担忧。 用户很容易被答案误导，这些答案虽然措辞良好，但可能包含不准确、偏见甚至彻头彻尾的谎言。 提高交互质量会降低人们对验证必要性的认知，从而产生危险的准确性错觉。

为了减轻这些风险，用户必须保持批判性和认识性的态度。 他们应该将人工智能的反应视为起点，而不是最终的结论。 验证来源、比较信息和应用批判性思维是驾驭人工智能生成的海量数据不可或缺的工具。

在这方面，生产这些系统的公司的作用至关重要：他们负责实施提高透明度的机制，提供有关能力领域和所生成信息限制的明确指示。 人工智能响应应附有警告，提醒用户验证信息的重要性。

将生成式人工智能系统与经过验证的数据库和权威来源集成是必不可少的，但不是决定性的一步。 虽然这种方法确实可以提高响应的准确性，但它并不能消除人工监督和严格验证文化的需要。 必须教育用户了解人工智能，无论多么先进，都是为人类知识服务的工具，而不是替代品。

互动的流畅性和答案的质量绝不能让我们忘记，辨别真假的能力仍然是人类的特权。只有通过自觉和批判性地使用这些工具，我们才能确保它们仍然是寻求知识的强大盟友，而不是错误信息的来源。