美国斯坦福大学研究提醒：大语言模型（LLM）在识别用户错误信念方面存在明显局限性
美国斯坦福大学研究提醒：大语言模型（LLM）在识别用户错误信念方面存在明显局限性，仍无法可靠区分信念还是事实。研究表明，当用户的个人信念与客观事实发生冲突时，LLM往往难以可靠地作出准确判断。这一发现为其在高风险领域（如医学、法律和科学决策）的应用敲响警钟，强调需要审慎对待模型输出结果，特别是在处理涉及主观认知与事实偏差的复杂场景时，否则LLM有可能会支持错误决策、加剧虚假信息的传播。
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