人们能要求人工智能讲真话吗？或许不能，但一个伦理学家团队表示，从法律上来说，人工智能开发商应该承担减少犯错风险的责任。“我们只是在尝试创建一种激励构架，让公司在创建（大语言模型）系统时更重视真实性或准确性，”牛津大学伦理学家布伦特·米特尔施塔特说。
基于对大量文本的统计分析，大语言模型聊天机器人，例如ChatGPT能对用户提出的问题生成类似人类的回答。然而，尽管它们的答案通常看起来令人信服，但也容易出错，这是一种被称为“幻觉”的缺陷。米特尔施塔特说：“我们拥有这些极其令人印象深刻的生成式人工智能系统，但它们也会频繁出错，从我们对这种系统基本机能的了解来看，没有根本的解决方法。”
米特尔施塔特表示，对大语言模型系统来说，这是一个重大问题，因为它们正在被应用于政府决策，在这种情况下，它们诚实地承认自己的知识局限性就变得至关重要。为解决这个问题，他们提出一系列应对措施：当被问及与事实有关的问题时，人工智能应该像人一样。这意味着它们要诚实，秉持“知之为知之，不知为不知，是知也”的态度。“要点在于采取必要步骤，让它们真正做到谨言慎行，”米特尔施塔特说，“如果对某件事不确定，它们不要只是为了让人们信服而编造一些东西。相反，它们应该说，‘嘿，你知道吗？我不知道。让我来研究一下。我会回复你的。’”
这似乎是一个值得称赞的目标，但在英国德蒙福特大学网络安全教授伊尔克·鲍伊腾看来，伦理学家提出的这些要求在技术上未必可行。开发商正尝试让人工智能实事求是，但到目前为止，事实证明这是一项极其“劳动密集型”的任务，甚至不切实际。“我不明白，他们怎么期望法律要求强制执行这种命令，我认为这在技术上根本行不通，”鲍伊腾说。
为此，米特尔施塔特及其同事们提出一些更直接的措施，可能使人工智能更“诚实”。他说，这些模型应该列出答案的信息源，目前许多模型都在这样做以证明它们给出答案的可信度，此外，更广泛地使用一种被称为“检索增强”的技术来给出答案，也可能限制这些模型产生“幻觉”的可能性。他还认为，应该缩减在政府决策等高风险领域部署人工智能的规模，或者应该限制模型可利用的信息源。“如果我们有一个仅在医学中使用的语言模型，我们就应该限制它，让它只能在高质量医学期刊上搜索学术文章。”
米特尔施塔特声称，改变观念也很重要，“如果我们能摆脱所谓（大语言模型）善于回答事实性问题、或者它们至少会给你一个可靠答案的想法，而是认为它们有助于为你提供更多相关的信息，那就太好了。”
但荷兰乌得勒支大学法学院副教授卡塔琳娜·戈安塔表示，这些研究人员过于关注技术，因此对公共话语中长期存在的谎言问题关注不够。“在这种背景下，仅将矛头指向大语言模型会制造一种假象，即人类非常勤奋细致，永远不会犯此类错误。问问你遇到的任何法官，他们都遇到过律师玩忽职守的可怕经历，反之亦然——这并非一个机器的问题。”
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