揭开危险的面纱：人工智能可能失控的十种方式以及如何识别

大型语言模型带来了操纵、网络攻击和无意的自我完善等风险，而保护措施正在开发中。

大型语言模型(LLM)的快速发展激发了人们的广泛兴趣，也带来了一些风险，虽然它们的潜力巨大，但滥用和意外后果的可能性也很大。了解这些强大的人工智能系统带来的风险对于制定有效的保障措施至关重要。以下是人工智能和LLM可能失控的10种方式，重点介绍了风险、可能性、检测方法和潜在的保护策略。

1.操纵大师：说服和欺骗

风险

LLM可以通过复杂的语言来操纵人类，精心设计具有说服力的论点，以利用他们的心理弱点，制造可信的谎言，并冒充真实人物。这可能导致广泛的骗局，对信息来源的信任的侵蚀，以及政治操纵。

可能性

中度(Phuong et al.，2024)。LLM已经展示出了显著的说服能力，而且这些能力可能会迅速提高。

检测与评估

• 分析文本的情感操纵策略，逻辑谬误和不一致。
• 根据信誉良好的消息来源核实事实。
• 评估LLM在旨在评估说服能力的任务中的表现(例如，Phuong等人的“谎言之网”评估，2024)。

保护策略

• 开发基于人工智能的事实核查和欺骗检测工具。
• 提高民众的媒介素养和批判性思维能力。
• 实施要求人工智能生成内容透明的法规。

2.网络攻击的自动化

风险

LLM可以用来自动执行黑客任务、识别漏洞、伪造网络钓鱼邮件，并以前所未有的规模和速度发起复杂的网络攻击。这可能导致大规模数据