人工智能的盲点：机器难辨真相与虚假信息 | 观点

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像 GPT-5 这样的 AI 模型越来越不可靠，尽管声称有所改进，但仍然存在各种问题，这是因为训练数据被病毒式传播的、以用户参与为导向的内容所污染，这些内容优先考虑的是耸人听闻而非准确性。这反映了更广泛的信息危机，即中心化平台放大了偏见和虚假信息。使用加密原语（例如可验证的归因和信誉机制）的去中心化系统可以通过奖励准确性并使 AI 能够在可信数据上进行训练，从而重新调整激励机制，使其更倾向于追求真相。