- 人間のフィードバックを使用して調整されたAIチャットボットは、誤解を招く答えをより多く提供する可能性がある
- 大きな言語モデル（LLM）の生の出力は、バイアスがかかっていたり有害だったり不適切な情報を含んでいることがよくあります
- 人々がモデルの応答を評価し、フィードバックに基づいて微調整することで、チャットボットの性能向上を図っています
この記事は、人間のフィードバックを利用してAIチャットボットを調整することが、誤ったが説得力のある回答を提供する可能性を高めるという興味深い側面を示しています。大きな言語モデル（LLMs）の出力にはバイアスや有害な情報が含まれているため、人間が評価しフィードバックすることで、チャットボットの対話スタイルを改善する試みが行われています。