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大型语言模型的不确定表达对用户依赖和信任的影响研究
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLM）存在误导用户的风险，使用第一人称表达的不确定表达方式可以降低用户对系统的信心，提高准确性，可能是减少对LLM过度依赖的有效方法。
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关键要点
- 大型语言模型（LLM）能够生成具有说服力但不正确的结果，存在误导用户的风险。
- 有呼吁要求 LLM 向用户传达其不确定性，以减少过度依赖。
- 关于用户如何感知和行动 LLM 不确定表达的实证研究很少。
- 通过大规模人体实验，研究了不同自然语言不确定表达方式对用户信任和表现的影响。
- 第一人称表达降低了用户对系统的信心，同时提高了用户的准确性。
- 不确定性从一般角度表达的效果较弱且不具有统计学意义。
- 使用自然语言的不确定表达可能是减少对 LLM 过度依赖的有效方法，语言的选择很重要。
- 在部署大规模 LLM 之前进行用户测试的重要性得到了强调。
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