要点总结 #
随着大型语言模型（LLM）技术的进步，生成式聊天机器人能够生成和分析内容，但它们通过预测而非理解生成内容，可能导致虚假或捏造的信息，即所谓的“幻觉”。当人类不加批判地使用这些虚假内容时，就会产生“botshit”。本文旨在探讨如何在内容生成工作中使用聊天机器人，同时减轻与botshit相关的认知风险。基于风险管理研究，作者提出了一个框架，通过两个维度（响应真实性的可验证性和重要性）来指导聊天机器人的使用，并识别了四种工作模式（认证、自主、自动和增强），每种模式都伴随着不同的botshit风险。
本文提出了一个框架，帮助用户在使用聊天机器人时评估其响应的真实性和可验证性，从而选择合适的工作模式。四种模式分别对应不同的风险：认证模式可能导致校准错误，自主模式可能导致过度依赖，自动模式可能导致过度自动化，而增强模式可能导致用户忽视有用信息。为了应对这些风险，作者建议用户在设计工作流程时，结合技术、组织和用户导向的防护措施，确保聊天机器人生成的内容具有真实性和可靠性。本文的研究为管理生成式聊天机器人的认知风险提供了实用的指导，特别是在高风险的决策和内容生成任务中。
关键要点 #
论文重要性 #
本文的研究对于管理生成式聊天机器人的认知风险具有重要意义。随着生成式AI技术的广泛应用，虚假信息的风险日益增加，特别是在高风险的决策和内容生成任务中。本文提出的框架为组织和个人提供了实用的指导，帮助他们在使用聊天机器人时避免生成虚假信息，确保内容的真实性和可靠性。这项研究不仅与当前AI技术的快速发展密切相关，还为未来的研究方向提供了基础，特别是在如何进一步优化聊天机器人的真实性和可验证性方面。
图表分析 #
四种聊天机器人工作模式 #
🔼 文章的图1提出了一个框架，用于理解和减轻使用聊天机器人进行工作时可能出现的认知风险，重点介绍了四种不同的聊天机器人工作模式：增强模式、认证模式、自动化模式和自主模式。每种模式都根据两个关键维度进行区分：聊天机器人响应的真实性的重要性以及验证响应真实性的容易程度。增强模式适用于真实性不太重要且难以验证的任务，此时聊天机器人被用作创意生成的工具，需要人工进行大量筛选、编辑和开发。认证模式适用于响应的真实性至关重要且验证困难的场景，需要用户进行批判性思考和额外的验证过程，以减少高风险决策。自动化模式适用于真实性非常重要且易于验证的任务，例如银行的贷款预审批，此时聊天机器人执行常规任务，但仍需要人工进行质量控制。最后，自主模式适用于真实性不重要且易于验证的任务，比如处理简单的客户查询，此时聊天机器人可以独立执行任务。每种模式都伴随着特定的认知风险，如增强模式的认知偏差、认证模式的校准失误、自动化模式的程序化和自主模式的黑箱化。文章建议通过技术、组织和用户层面的规则来缓解这些风险，强调用户需要根据不同的工作模式采取不同的批判性思维和事实核查方法。文章还通过类比计算器在教育中的应用，强调聊天机器人和AI工具在工作场景中的集成需要采取谨慎和细致的方式。该框架提供了一个结构化的方法，帮助用户根据工作任务的性质和对真实性的需求来指导他们如何使用聊天机器人，从而最大程度地发挥其潜力，同时降低与使用错误信息相关的风险。
更多图表分析
图 1：四种聊天机器人工作模式 #
🔼 该图表展示了聊天机器人在工作中的四种模式，分别基于两个维度：响应真实性的重要性和响应真实性的可验证性。横轴代表响应真实性的可验证程度，从高到低；纵轴代表响应真实性的重要性，也从高到低。四种模式分别是：认证模式、自动化模式、增强模式和自主模式。认证模式位于右上角，表明在这种模式下，响应真实性至关重要，且验证难度较大，需要用户进行额外的验证和批判性思考。自动化模式位于右下角，表示响应真实性重要，但验证相对容易，通常用于执行简单、例行的任务，用户需要对结果进行质量控制。增强模式位于左上角，表明响应真实性不重要，且验证难度大，用户应将聊天机器人作为辅助工具，用于激发创意和探索新思路，而不是直接使用其输出。自主模式位于左下角，表明响应真实性不重要，且验证容易，用户可以将一些简单、可验证的任务委托给聊天机器人，以提高效率。此框架有助于用户理解在不同情境下如何有效地利用聊天机器人，同时管理与之相关的风险。该框架强调了根据任务性质和风险程度选择合适的聊天机器人使用模式的重要性，旨在减少因不加批判地使用聊天机器人生成的内容而导致的错误或失误。这些风险包括无知、误判、例行化和黑箱化，它们分别与增强模式、认证模式、自动化模式和自主模式相关联。用户应根据具体情况和风险承受能力，选择最适合的工作模式，并采取相应的风险管理措施。
四种聊天机器人工作模式 #
🔼 图1展示了四种聊天机器人工作模式，该框架基于两个维度：回应真实性的可验证性和回应真实性的重要性。纵轴表示“回应真实性的重要性”，从低到高，横轴表示“回应真实性的可验证性”，从易到难。根据这两个维度，图表划分了四个象限，每个象限代表一种不同的聊天机器人工作模式：增强模式(Augmented)、认证模式(Authenticated)、自动化模式(Automated)和自主模式(Autonomous)。
增强模式位于左上象限，表示回应真实性不重要且难以验证。此模式下，聊天机器人主要用于激发创意，提供多样化的观点，而非提供确凿的事实。用户应该将聊天机器人的输出视为灵感的起点，并进行进一步的评估和完善。
认证模式位于右上象限，表示回应真实性非常重要但难以验证。在这种模式下，聊天机器人的回应需要经过仔细的审查和验证，因为其输出直接影响关键决策。用户需要利用批判性思维和多方信息来源来评估信息的真实性和可靠性。
自动化模式位于右下象限，表示回应真实性重要且容易验证。此模式适用于那些需要高质量和准确性，但又可以快速验证的任务。用户可以借助聊天机器人自动完成某些流程，但需对输出进行质量检查。
自主模式位于左下象限，表示回应真实性不重要且容易验证。此模式下，聊天机器人可以自主地处理任务，无需过多人工干预。这种模式适用于一些重复性的、低风险的任务，可以显著提高工作效率。总的来说，该图清晰地展示了不同场景下如何有效使用聊天机器人，以及如何管理每种模式下的风险。
四种聊天机器人工作模式 #
🔼 该图（Figure 1）展示了使用聊天机器人的四种工作模式，并根据“响应真实性的重要性”和“响应真实性的可验证性”两个维度进行了分类。横轴表示响应真实性的可验证性，从“容易验证”到“难以验证”；纵轴表示响应真实性的重要性，从“不重要”到“重要”。该图将聊天机器人工作分为以下四种模式：增强模式（Augmented），认证模式（Authenticated），自动化模式（Automated）和自主模式（Autonomous）。增强模式位于左下角，表示响应真实性不重要且难以验证的情况下使用，例如头脑风暴或创意生成；认证模式位于左上角，表示响应真实性重要且难以验证的情况下使用，需要用户进行严格审查和验证，例如高风险投资决策；自动化模式位于右下角，表示响应真实性重要且易于验证的情况下使用，主要用于执行简单的例行任务，例如贷款申请的初步分析；自主模式位于右上方，表示响应真实性不重要且易于验证的情况下使用，用于自主处理相对低风险的任务，例如处理客户的常见问题。每个象限还列出了与每种模式相关的主要风险，分别为：无知（ignorance）、错误校准（miscalibration）、例行化（routinization）和黑箱（black boxing）。该图的整体设计旨在帮助用户理解在不同情况下如何更有效地利用聊天机器人，同时降低因使用不准确或虚假信息而带来的风险。
聊天机器人工作模式框架 #
🔼 该图表展示了聊天机器人工作的四种模式，并基于两个维度进行区分：响应真实性的可验证性和响应真实性的重要性。横轴表示“响应真实性的可验证性”，从左到右分别表示“难以验证”和“易于验证”。纵轴表示“响应真实性的重要性”，从下到上分别表示“不重要”和“至关重要”。通过这两个维度，将聊天机器人工作划分为四个象限，分别为：增强模式、认证模式、自动化模式和自主模式。增强模式位于左下角，表示响应真实性不重要且难以验证，这种模式主要用于创意探索和想法生成，风险是可能因盲目依赖而产生“无知”的风险。认证模式位于左上角，表示响应真实性至关重要但难以验证，此模式强调对机器人生成内容的严谨审查和验证，以应对“误判”的风险，需要用户进行批判性思考和验证。自动化模式位于右上方，表示响应真实性至关重要且易于验证，此模式将机器人用于执行标准化的、可验证的任务，需要警惕因过度自动化而导致的“惯性”风险。自主模式位于右下角，表示响应真实性不重要且易于验证，此模式主要将机器人用于处理日常和可验证的任务，需要警惕因不了解机器人内部运作而产生的“黑箱”风险。该框架旨在帮助用户根据任务特性选择合适的聊天机器人工作模式，并认识到不同模式下存在的风险，从而更有效地利用聊天机器人工具。
图表的布局清晰，象限划分明确，使得用户能够快速理解不同工作模式之间的区别。每个模式的描述文字简洁扼要，突出了其特点和潜在风险。图表的设计有助于用户根据实际情况进行决策，并合理运用聊天机器人，这对于当前人工智能技术快速发展和广泛应用的背景下具有实际意义，帮助用户更好地管理和利用聊天机器人带来的便利，同时避免潜在的风险。
深度解读 #
生成式AI风险 #
本文深入探讨了生成式AI（如ChatGPT）在内容生成中的潜在风险，特别是其可能产生的虚假或误导性信息，即所谓的“幻觉”（hallucinations）。生成式AI通过预测而非理解生成内容，导致其可能生成看似合理但实际错误的信息。这种风险在人类不加批判地使用这些信息时尤为突出，进而形成“botshit”。论文提出了一个基于响应真实性和可验证性的框架，帮助用户在使用生成式AI时规避这些风险。该框架将AI工作模式分为四种：认证模式、自主模式、自动化模式和增强模式，每种模式对应不同的风险（如无知、校准错误、例行化和黑箱化）。通过这一框架，用户可以根据任务的重要性和信息的可验证性，选择合适的工作模式，从而有效降低生成式AI带来的认知风险。
AI与人类协作 #
本文强调了生成式AI与人类协作的重要性，特别是在高风险的决策和任务中。尽管生成式AI在内容生成和分析方面表现出色，但其缺乏对生成内容的理解和判断能力，因此需要人类的监督和验证。论文提出了“联合代理”（conjoined agency）的概念，即人类与AI共同完成任务，确保生成的内容具有真实性和可靠性。通过这种方式，AI可以增强人类的能力，而不是完全取代人类。例如，在学术研究中，ChatGPT可以作为研究助手或数据分析工具，但其生成的内容需要经过严格的验证和编辑。这种协作模式不仅提高了工作效率，还减少了AI生成虚假信息的风险。
AI的局限性 #
本文详细分析了生成式AI的局限性，特别是其在生成内容时缺乏对真实性的判断能力。生成式AI依赖于大规模的训练数据，但这些数据可能存在偏见、不完整或过时的问题，导致AI生成的内容可能不符合事实。论文指出，生成式AI的“幻觉”问题源于其无法理解生成内容的含义，只能基于训练数据中的模式进行预测。尽管AI在某些领域（如翻译和新闻摘要）表现出色，但在处理复杂、非结构化的数据时，其生成的内容往往不可靠。因此，用户在使用生成式AI时，必须对其生成的内容进行严格的验证，尤其是在高风险的决策中。
未来研究方向 #
本文提出了未来在生成式AI领域的几个重要研究方向。首先，如何提高生成式AI的真实性和可靠性是一个关键问题，特别是在处理复杂任务时。未来的研究可以探索如何通过改进训练数据、优化模型架构以及引入更多的验证机制来减少AI生成虚假信息的风险。其次，如何更好地将生成式AI与人类协作，特别是在高风险的决策中，也是一个重要的研究方向。此外，论文还建议未来的研究应关注生成式AI在不同行业中的应用，特别是在教育、医疗和法律等领域，如何确保AI生成的内容符合行业标准和道德规范。这些研究方向的探索将对生成式AI的进一步发展产生深远影响。
组织与AI管理 #
本文探讨了组织在使用生成式AI时如何管理其带来的认知风险。组织需要制定明确的政策和指南，确保AI生成的内容具有真实性和可靠性。论文建议组织应通过培训员工、建立验证机制以及定期审核AI生成的内容来降低风险。此外，组织还应考虑如何将生成式AI与现有的工作流程相结合，特别是在高风险的决策中，确保AI生成的内容经过严格的验证和审查。通过这种方式，组织可以在利用生成式AI提高效率的同时，避免其带来的潜在风险。论文还提出了“技术导向的护栏”和“用户导向的护栏”等概念，帮助组织在使用生成式AI时保持透明度和责任感。
完整论文 #
