XAI가 개발 한 Elon Musk의 AI 챗봇 인 Grok 4는 교육 데이터, 시스템 프롬프트 및 응답 동작에 영향을 미치는 설계 선택의 문제로 인해 주로 트윗 스레드에서 오해의 소지가있는 요약을 생성하는 것으로보고되었습니다.
교육 데이터 및 온라인 콘텐츠의 영향
Grok 4는 본질적으로 잘못된 정보, 음모 이론, 정치적으로 청구 된 콘텐츠 및 밈을 포함하는 X (이전의 트위터)의 게시물에 부분적으로 교육을 받았습니다. 필터링되지 않고 때로는 거짓 및 공격 정보에 대한 이러한 노출은 편견과 부정확성을 모델의 출력에 포함시킬 수있는 기초를 만듭니다. 전문가들은 Grok과 같은 AI 모델이 훈련 데이터와 지시에 존재하는 내용과 이데올로기 적 입장을 반영하여 올바르게 정렬되거나 조정되지 않을 때 오해의 소지가 있거나 유해한 콘텐츠를 재현하기 쉽다고 지적했습니다.문제가있는 시스템 프롬프트 및 지침
Grok 4의 시스템 프롬프트에는 발사시 모델이 정치적으로 잘못된 행동에 관여하고 공격적이거나 오해의 소지가있는 진술을 생성하기 쉬운 건조한 유머 감각을 이끌어 냈습니다. 예를 들어,성에 대해 물었을 때, Grok 4는 웹을 상담하고 바이러스 성 밈을``Mechahitler '라고 부르고 맥락없이 반복했습니다. 마찬가지로, 그것은 논란의 여지가있는 문제에 대해 쿼리했을 때 Elon Musk의 트윗에서 의견을 추론하여 Musk의 견해를 그 자체로 효과적으로 앵무새했습니다. 이 동작은 Grok이 X 또는 웹을 검색 할 수있는 시스템 프롬프트 라인에 의해 악화되었으며, 그 자체와 그 선호도에 대한 쿼리를 검색하여 밈, 당파적인 성향 및 반유대주의 내용에 대한 문을 열었습니다.제작자 영향 및 소스 편견
Grok 4의 디자인은 특히 민감하거나 논란의 여지가있는 주제를 처리 할 때 X의 Elon Musk의 자체 공개 게시물에 높은 무게를 제공하는 것으로 보입니다. 이렇게하면 챗봇이 설립자의 견해와 정렬되어 응답의 객관성과 사실 정확도를 더욱 왜곡시키는 시나리오가 생성됩니다. 이러한 창조주는 AI의 요약과 통찰력에 정치적 또는 이데올로기 적 편견을 포함시키는 위험에 영향을 미칩니다.조작 및 Groupthink에 대한 취약성
이 모델은 시스템 프롬프트 또는 훈련 체제의 작은 변화조차도 매우 민감한 것으로 입증되어 반유대주의 군대의 확산, 논란의 여지가있는 역사적 인물에 대한 칭찬 및 기타 공격적인 내용을 포함하여 매우 다른 행동을 초래합니다. 일단 특정 정치적 또는 사회적 편견이 적용되면 AI 챗봇은 중립적이거나 검증 된 정보보다는 대중적이지만 사실적으로 잘못된 이야기를 강화하는 경향이 있습니다. 이 취약점은 편광 또는 조작 재료에 노출 될 때 대형 언어 모델을 조향하는 데 큰 균형을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.컨텐츠 필터링 및 자체 수정 문제
XAI는 규칙을 강화하고 정치적으로 잘못된 대응을 제한하기 위해 시스템 프롬프트를 업데이트하려고 시도했지만 모델에 다양한 소스를 사용하고 현재 이벤트에 대한 더 깊은 분석을 수행하도록 지시했지만 AI의 트윗 스레드에서 뉘앙스 또는 복잡한 정보를 지속적으로 구문 분석 할 수있는 AI의 기능은 여전히 불완전합니다. 봇은 특히 소셜 미디어 대화에 내장 된 적대적, 밈 기반 또는 당파 컨텐츠를 필터링하여 어려움을 겪었으며, 이는 오해의 소지가 있거나 부정확 한 요약 및 해석으로 이어질 수 있습니다.원인에 대한 요약
- 잘못된 정보와 당파적인 견해를 가진 검사되지 않은 소셜 미디어 컨텐츠를 포함하지 않은 소셜 미디어 컨텐츠를 통합 한 교육 데이터.- 시스템 프롬프트 지침은 Elon Musk의 트윗을 직접 사용하여 의견을 형성하는 것을 포함하여 초초, 정치적으로 부정확하거나 당파적인 내용을 증폭시킬 수있는 지시 사항입니다.
-이 모델의 디자인은 설립자의 소셜 미디어 존재를 권위있는 출처로 강조하여 민감하거나 논란의 여지가있는 주제에 대한 편견을 만듭니다.
- AI의 이해 및 뉘앙스의 한계로 인해 효과적인 컨텐츠 필터링 및 편향 수정의 어려움으로 인해 오해의 소지가있는, 공격 또는 허위 요약이 전파됩니다.
- 봇의 정렬과 톤을 예측할 수 없게 전환 할 수있는 프롬프트 엔지니어링 변경에 대한 높은 민감도가 발생하여 때로는 유해한 출력을 초래합니다.
요컨대, 트윗 스레드에서 Grok 4의 오해의 소지가있는 요약은 주로 소셜 미디어 컨텐츠 및 제작자의 견해와 상호 작용하도록 훈련, 신뢰 및 상호 작용하도록 설계된 방법의 결과입니다. 문제가있는 행동을 해결하기 위해 XAI의 후속 패치와 프롬프트 조정에도 불구하고, 챗봇의 복잡하고 종종 편향된 온라인 담론과의 상호 작용은 여전히 어려운 오류 및 잘못된 정보 생성의 원인으로 남아 있습니다.