大语言模型事实核查的风险与前景

本文探讨了自动事实核查的重要性，尤其是在人类无法应对虚假信息的情况下。大型语言模型（LLMs）可以验证信息并撰写学术论文、诉讼文件和新闻文章，但准确性取决于查询语言和主张的真实性。作者通过让LLM代理人表达查询、检索上下文数据和做出决策来评估LLMs在事实核查中的使用，并发现在配备上下文信息的情况下，LLMs表现出更强大的能力。作者呼吁进一步研究以更深入地了解代理人何时成功以及何时失败。