通过大型语言模型进行内容审查：从准确性到合法性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究探讨了当前在线平台内容审查中对大型语言模型（LLM）应用的局限，尤其是依赖于准确性这一单一指标。文章提出转变为基于合法性的评价框架，强调在不同情况下审查的合法性比单纯的准确性更为重要，并指出LLM在促进用户参与和提供合理解释等方面的潜在贡献。
本研究介绍了对LLM值得信赖性评估的关键维度，包括可靠性、安全性、公平性、抵抗滥用性、可解释性和推理性、遵守社会规范以及鲁棒性。研究结果显示，符合人类意图的模型在整体可信度方面表现更好，但对不同可信度类别的影响程度有所不同。强调了对LLM对齐进行细致分析、测试和改进的重要性。该研究为从业人员提供了有价值的见解和指导，实现可靠和符合伦理的LLM部署至关重要。
