你的人工智能总结在特定方面是错误的

人工智能摘要是自信的，但在特定方面常常是错误的：它们消除了消息来源实际存在的不确定性。一份被对冲的报告变成了一份干净的索赔，而对冲就是事实。

我将摘要与其来源进行了比较，模型悄悄地删除了三个“可能”和一个“根据某些人的说法”。结果读得更好，撒谎也更多。流畅性是以牺牲准确性为代价的。

解决方法是阅读您将采取行动的任何内容的来源，并提示模型保留不确定性，“保留警告”。大多数人不这样做，因为干净的版本读起来更令人满意。

摘要是一个起点，而不是替代品。现在重要的技能是检查，而不是查询，因为答案是预先润色的，而润色就是错误隐藏的地方。