AI 聊天机器人可以引发虚假记忆。这是吉姆·卡特在这一集《The Prompt》中深入探讨的令人震惊的揭示。

吉姆分享了一项由麻省理工学院和加利福尼亚大学尔湾分校进行的开创性研究，该研究发现，AI驱动的聊天机器人可以在用户中创建虚假记忆。想象一下目睹犯罪后被聊天机器人误导，记住那些从未发生过的事情。令人感到恐怖，对吗？

该研究涉及200名参与者，他们观看了一段无声的持械抢劫案监控视频。参与者被分成四组：对照组、有误导性问题的调查组、预编程的聊天机器人组和使用大型语言模型的生成型聊天机器人组。

结果显示，生成型聊天机器人诱发的虚假记忆数量几乎是对照组的三倍。更疯狂的是，36%的用户在与生成型聊天机器人互动后被误导，并且这些虚假记忆至少持续了一周！

吉姆探讨了为什么有些人更容易受到这些AI诱发的虚假记忆的影响。研究发现，对AI熟悉但不熟悉聊天机器人的人更容易被误导。此外，对犯罪调查有浓厚兴趣的人也更容易受到影响，可能是因为他们更积极地处理错误信息。

那么，为什么聊天机器人会“幻觉”或生成虚假信息呢？吉姆解释了训练数据的局限性和偏差、过拟合问题以及大型语言模型的本质，这些模型更倾向于产生合乎情理的答案而不是准确的事实。这些幻觉会传播误信息，侵蚀对AI的信任，甚至引发法律问题。

但不用担心，吉姆不会让我们无助。他分享了一些可行的步骤来减少这些风险，比如提高训练数据的质量，将语言模型与事实核查系统结合，以及开发幻觉检测系统。

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Grok 2.0，是埃隆·马斯克的AI公司xAI的最新版本，疯了吗？我们马上来揭开答案。

他们最新版本的聊天机器人新增了图像生成功能，乍一听好像没什么大不了的，对吧？问题在于，它几乎没有任何限制或内容审核。与OpenAI的DALL-E或谷歌的Gemini不同，这些平台都有严格的滤镜来防止出现冒犯性或误导性的图像，而Grok 2.0几乎是一个不设防的自由之地。

结果呢？嗯，确实让人担忧。想象一下，各种政客的假图像，身处尴尬境地——巴拉克·奥巴马吸毒，唐纳德·特朗普怀抱孕妇卡玛拉·哈里斯。对，情况就是这么糟糕。而且Grok对其限制的不一致回答也不足以让人安心。

Jim深入探讨了这带来的伦理困境，尤其是在2024年美国总统大选临近的时候。滥用的潜力是惊人的，不仅在政治领域，在版权等法律领域也是如此。标志性角色被错误地表现出来，而且很明显生成这些图像的创作者没有考虑到法律影响。

但这集节目不仅仅是关于Grok的。这也涉及到在技术进步与负责任的AI发展之间的挑战。Jim认为，随着这些工具变得越来越先进和易于获取，我们需要明确、诚实和有道德的规则。如果我们现在不开始讨论这些艰难的问题，我们将为自己设置一个充满麻烦的未来。我们需要前瞻性的保护措施和对AI滥用进行严肃思考。公众对技术的信任岌岌可危，人们利用AI做坏事的可能性越大，这种事发生的可能性也就越大。Jim呼吁AI社区正视这些问题。

“尽管我非常喜欢AI的潜力，像Grok 2.0这样的例子只会变得越来越普遍。如果我们现在不开始讨论这些艰难的问题，将来我们会遇到极大的麻烦。”

那么，您如何看待Grok以及AI发展的广泛影响呢？请在fastfoundations.com/slack加入讨论，让我们一起推动AI的无限可能——每次一个提示词。

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"Q*已经在挑战我们对人工智能（AI）能做什么的看法。它不是要取代人类的思考，而是增强它，创造人类与AI合作的新可能性。"

欢迎回到Jim Carter主持的The Prompt节目！今天，Jim深入探讨了神秘的Project Strawberry，也叫Q*，有些人说它可能是OpenAI的下一个GPT-5。这一集拆解了围绕Q*的神秘和兴奋，这是一个将AI推向令人激动且略显不安新领域的项目。

那么，Q*是关于什么的？其核心目的是让AI更加像人类一样思考。它不是仅仅记住事实，而是帮助AI逐步推理解决问题，就像我们一样。这一变化对AI发展的意义重大，着眼于更好的推理能力、自主学习能力和高级问题解决能力。想象一下一个能自我学习新技能和自我适应的AI——简直令人难以置信，对吧？

Jim解释了Q*使用Q学习和AAR搜索的工作原理。他描述了Q学习就像通过奖励和反馈来训练狗，而AAR搜索则像解决问题的GPS，总是找到最有效的路径。这两者结合，使得Q*能够提前思考和规划，像国际象棋大师一样解决现实世界的挑战。

其潜在应用是广泛的：加速科学研究、改善气候建模，甚至成为一个超智能的私人助理。想象一下用一个考虑预算、目的地和活动的AI来计划家庭度假，找到最好的优惠和行程安排——听起来像梦一样，对吧？

但强大的力量伴随着巨大的责任。Jim讨论了伦理考量、Q*所需的计算能力，以及围绕“GPT-Mini”的猜测，一种可能结合Q*能力的更高效版本，能够更可持续地运作。

关键观点？Q*正将我们推近通用人工智能（AGI）——一种能够理解、学习并应用不同领域知识的AI。但要知道，这不是要取代人类思考，而是增强它，创造人类与AI合作的新可能性。

Jim留下了一个发人深省的问题：如果Q*能自学高级数学，是什么阻止它破解最难的加密算法？这一前景令人望而生畏，但也让人思考AGI可以走多远。

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让我们不断推动AI可能性的边界，一次一个提示。下次见！

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