虚假信息不是只有AI会生成，在互联网发展初期以及鼎盛时期，都会充满各种各样的谣言、虚假信息。谣言止于智者，但恰恰是大家更多的会倾向于相信某些有利于自己或者看起来有意思的信息。
总的来说，不管是啥时代，有没有AI，重要的是自己的分析和鉴别的能力，是否愿意花费一些时间去查证。同时，基本的逻辑能力、与尝试，可以帮助我们更容易的辨别虚假信息。

在使用大模型时，我会先明确自己的问题核心与需求边界。比如我在规划一次旅行，向大模型咨询目的地攻略。它给出了很多景点推荐，我不会立刻全盘接受。我会查看那些景点的官方网站、游客的真实评价，像在某旅游论坛上搜索相关帖子，对比大模型信息是否准确。

有一次大模型推荐了一家当地很有名的餐厅，可我在美食推荐APP上发现近期有不少顾客反馈其菜品质量下滑。这让我明白不能仅依赖大模型。

同时，我会对大模型的回答进行逻辑剖析。若它提供一些数据或观点，我会思考其合理性。例如在了解一款电子产品时，大模型列出了一堆参数优势，我会去查询专业评测机构的数据，看是否相符，以此来避免虚假信息的干扰与误导，确保自己能在大模型使用中获取较为可靠的信息。

在日常生活中，我们确实会用到一些启发式方法来判断信息的真实性，比如发言的流畅自信程度和内容的熟悉度。但正如你提到的，这些方法在人工智能面前可能不太靠谱。我自己就有这样的经历，有一次在网上看到一个看起来很权威的健康建议，结果后来发现那其实是AI生成的，并不是真实的医学建议。

所以，在使用大模型时，我们确实需要更加谨慎。首先，我会尽量避免完全依赖单一信息源，而是通过交叉验证来确认信息的真实性。比如，我会查看AI提供的信息源链接，看看背后的网站是否靠谱，是不是来自可信赖的媒体。其次，我会保持怀疑精神，对于过于绝对或者极端的观点，我会特别小心。最后，我会利用一些专业工具进行检测，比如使用ChatGPT、Copyscape和Grammarly等工具来检查文本的原创性。

总的来说，虽然大模型很强大，但我们不能完全依赖它们。保持独立思考，多方验证，是我们在这个信息爆炸时代不被虚假信息牵着鼻子走的关键。

在信息泛滥的时代，辨别真伪确实成了一项必备技能。就拿我自己来说，有一次在朋友圈看到一个健康小贴士，说得头头是道，我差点就信了。后来一查，发现那其实是一则流传已久的谣言。从那以后，我就学乖了，不再轻信那些听起来很有道理但实际上没有根据的话。

面对大模型，我们得更加小心。首先，我会多查证。比如，遇到一些看似权威的信息，我会去官方网站或者可靠的新闻源去核实。其次，我会留意信息的发布时间，过时的信息往往不再准确。再者，我会看信息是否有具体的数据或研究支持，那些空口无凭的论断多半不靠谱。

总之，虽然大模型能提供很多便利，但我们不能完全依赖它们。保持独立思考，多方验证，是我们在这个信息爆炸时代不被虚假信息牵着鼻子走的关键。

确实，现在信息量爆炸，大模型的广泛应用也带来了一些挑战。我自己就遇到过这样的情况，有一次在一个专业论坛上，看到一个帖子引用了大量数据和分析，看起来非常专业，但后来发现这些数据其实是被夸大或者曲解的。从那以后，我就学会了几个小技巧来辨别信息真伪。

首先，我会检查信息来源。如果是权威机构或者经过同行评审的学术期刊发布的，可信度会高很多。其次，我会对比多个来源。如果多个可靠来源都报道了相似的信息，那么这个信息的真实性就更高。最后，我会保持怀疑精神，对于过于绝对或者极端的观点，我会特别小心。

总之，虽然大模型很强大，但我们不能完全依赖它们。保持批判性思维，多角度验证信息，是我们在这个信息爆炸时代保护自己不被虚假信息误导的重要手段。

在使用大模型时，为避免虚假信息的生成和使用，可从多方面入手：

技术层面

1. 优化模型架构与训练机制
   • 改进架构：使模型生成信息时更准确依据事实和逻辑。
   • 完善数据处理：严格筛选和预处理训练数据，保证数据真实可靠，优先选权威可靠来源，剔除错误虚假数据；及时更新纠错，建立溯源标注。
   • 引入事实核查：在生成过程中嵌入模块实时检验，不符事实的及时修正提示。
   • 提高模型可解释性：通过可视化等技术展示决策过程和依据，便于判断信息真实性。
   • 多模态融合：结合图像、视频、文本等多模态信息，提高模型对信息的理解和验证能力。
   • 实时监测与反馈：部署实时监测系统，及时发现纠正虚假信息；建立用户反馈机制，根据用户标记纠正优化模型。
2. 使用先进技术手段辅助
   • 开发错误检测算法：研究更先进算法，减少模型生成虚假信息可能性。
   • 利用对抗性训练：增强模型鲁棒性，抵抗生成虚假信息企图。
   • 采用检索增强生成（RAG）：结合检索技术从外部数据源获取实时信息，提高准确性和时效性。
   • 运用验证链技术：确保生成内容经过多层验证和校验。

用户层面

1. 提升信息素养和批判性思维
   • 加强教育：了解大模型特点局限，学会多方面多角度验证信息，不轻信传播未证实信息。
   • 培养批判性思维：对大模型生成信息深入分析思考，不盲目跟从接受。
2. 增强责任意识和正确使用习惯
   • 明确责任：树立正确信息使用观念，避免随意传播虚假信息。
   • 谨慎使用与反馈：无法判断真实性时不发布于公共空间；鼓励用户报告错误不准确信息。

监管层面

1. 制定法律法规约束：政府明确信息生成传播责任主体，严格约束惩处制造传播虚假信息行为。
2. 建立监管机制
   • 设立专门机构：加强应用监督管理，定期抽检评估大模型生成信息。
   • 加强行业自律：推动企业机构建立行业组织，制定规范标准，管理自身产品服务。

数据层面

1. 严格筛选数据：收集阶段严格审查来源，选权威可靠数据，剔除问题数据。
2. 更新与纠错数据：及时更新训练数据，修正清理错误虚假数据。
3. 溯源与标注数据：记录数据来源、采集时间等，提供参考依据增强可信度。

应用场景层面

1. 明确边界与多源验证
   • 界定适用范围：依场景明确大模型适用范围和条件，如学术研究、法律审判等高要求场景避免过度依赖。
   • 多源交叉验证：结合多种信息源交叉验证，与权威资料、专家意见对比确保准确可靠。
2. 人工审核把关：对重要或影响大的信息设人工审核，专业人员审核纠正虚假信息。

开发者层面

1. 保证数据质量和多样性：使用高质量、清洗标注数据训练，涵盖多种来源视角，定期更新。
2. 优化模型训练和评估
   • 改进训练方法：如采用监督学习、对抗训练、细调等提高模型表现。
   • 评估测试与改进：用标准基准测试集评估，定期错误分析改进；邀请真实用户测试收集反馈。
3. 加强技术创新：如使用检索增强生成、验证链技术、探索自监督学习等提高模型能力。

社会协作层面

1. 增强验证意识与批判性思维培养：公众对信息保持审慎，多方渠道验证，培养逻辑分析批判思考能力。
2. 技术辅助工具开发：开发检测工具如基于区块链溯源系统、反欺诈算法、机器学习检测模型等甄别虚假信息。
3. 法律法规建设与行业自律推动：政府出台政策法规明确责任归属打击恶意行为；企业建立审核机制确保内容合法，加强从业者职业道德教育。
4. 持续优化模型与多方合作
   • 模型持续改进：减少偏差错误率，监控输出确保准确。
   • 多方合作协同：跨学科研究合作探索方法；行业交流促进技术合作。

在日常生活中，我们习惯于通过观察发言者的流畅度和自信程度，或者基于对言论内容的熟悉感来评估信息的真实性和可靠性。然而，随着人工智能技术特别是大型语言模型（LLM）的发展，这些传统的启发式方法逐渐显现出其局限性。当AI能够模仿人类的语言模式，并且可以快速检索大量数据以产生看似合理的回应时，它们有可能会传播错误或误导性的信息。这不仅影响个人决策的质量，还可能威胁到社会的信任结构。

信任危机：大模型与虚假信息

面对这样的挑战，一个关键的问题浮现出来——我们是否还能毫无保留地依赖这些看起来无所不能的大模型？答案是复杂的。一方面，AI技术的进步无疑为许多领域带来了前所未有的便利；但另一方面，我们也必须正视其潜在的风险，尤其是关于信息真实性的风险。因此，建立一套有效的机制来预防和应对虚假信息的生成和传播变得至关重要。

应对策略：构建防御体系

为了减少大模型生成和使用虚假信息的可能性，我们可以从以下几个方面着手：

1. 提高透明度：

   • 开发者应公开算法的工作原理和技术限制，让用户了解系统的能力边界。
   • 对于输出的内容，提供来源标注，明确指出哪些部分是由AI生成的，以及背后的数据支持情况。

2. 加强审核机制：

   • 实施严格的事实核查流程，确保发布的每一条信息都经过验证。
   • 利用多源交叉验证的方法，比较不同渠道的信息一致性，以此增加判断准确性。

3. 用户教育与意识提升：

   • 教育公众如何识别AI生成的内容，包括但不限于语言风格、逻辑连贯性等方面的特征。
   • 鼓励批判性思维，提醒人们不要轻易相信未经证实的消息。

4. 法律与政策框架：

   • 政府和相关机构应当制定相应的法律法规，明确规定AI应用中的责任归属，防止滥用行为的发生。
   • 推动国际间合作，共同制定标准和指南，促进全球范围内负责任的人工智能发展。

5. 技术创新：

   • 研究和发展新的技术手段，如区块链等不可篡改记录技术，用于追踪信息的起源和变更历史。
   • 持续改进大模型本身，使其更加准确可靠，同时降低误报率。

总之，在享受人工智能带来的便利的同时，我们必须保持警惕，积极采取措施防范虚假信息的危害。通过上述方法的综合运用，我们可以在利用大模型的优势服务于社会发展的同时，有效地保护信息的真实性和公共利益。在这个过程中，每个人都扮演着重要的角色，只有全社会共同努力，才能真正实现科技向善的目标。

在当前技术环境下，使用大模型时避免虚假信息的生成和使用是一个复杂且多方面的挑战。必须确保用于训练大模型的数据是准确、无偏见且经过筛选的，通过数据清洗和来源验证来提高数据质量。通过对抗训练和多模态学习等手段增强模型对虚假信息的识别能力。同时建立自动审核系统和人工审核机制，提高内容审核的效率和质量。提高模型的透明度和可解释性，允许用户了解其判断依据，并鼓励用户培养批判性思维，不轻信未经证实的信息。在法律法规和伦理规范方面，制定相关法规，加强监管，并确保大模型的使用符合伦理标准。通过跨学科研究和国际交流，促进技术合作与交流，共同应对全球性的虚假信息挑战。这些措施综合运用，有助于减少大模型生成和使用虚假信息的风险，保护个人决策和社会稳定。

我是Java开发工程师，也学习过大模型的部署及使用，关于该如何避免虚假信息的生成和使用的问题，确实是很难的，以下仅是个人观点：

• 避免虚假信息的前提是训练模型时使用真实信息；
• 避免产生虚假信息的另一个前提是问题问的是真实问题；
• 添加对信息的校验；
• 科技是把双刃剑，我们有些时候需要包容。

完全避免虚假信息似乎是很难的，即便是我们自己也无法判断信息的真伪。

在各个环节都有对应的方案来避免虚假信息

资源储备阶段
在收集和准备数据时，应确保数据的来源可信，排除不可靠和有偏差的内容。利用多元化、权威且可靠的数据源，筛选出经过验证的信息，确保训练数据的质量和真实性。此外，建立数据审查机制，定期检查和更新数据源，避免存储过时或虚假的信息。
模型训练阶段
在模型训练时，应严格控制数据的质量，避免使用包含虚假、片面或误导性内容的数据集。采用数据清洗和去偏差技术，减少训练数据中的噪声和错误。利用增强学习、强化校验和事实验证等技术，确保模型从可靠数据中学习，减少偏差和误导。
信息生成阶段
在生成内容时，结合知识图谱、事实数据库等实时数据源，进行信息核对，确保生成的内容符合事实。例如，可以通过自动化校验机制，实时对输出内容进行验证，防止不准确或虚假的信息被生成和传播。同时，在模型输出内容时，对不确定或潜在虚假的信息进行标注或警告。
人工审核阶段
尽管技术能够大幅减少虚假信息，但仍应保留人工审核环节，特别是针对敏感话题或高风险领域。由专业人士对模型生成的内容进行二次审核，确保其准确性和真实性。这不仅可以进一步减少误导信息的传播，还能提高信息的可信度，特别是在医学、法律、金融等领域。

当然，监管外的私人大模型没有很好的方式去进行虚假审查。

一是将输出内容进行加密；二是限制模型对内容的使用场景；三是在生成文本中添加水印；四是对模型进行道德约束，让它拒绝回答某些敏感问题等。
当然，最保险的做法还是自己不触碰底线，不提供违法不良信息训练数据。总之，要让大模型远离假新闻，就需要我们共同的努力。

两种判断基准在人工智能面前都会败下阵来。对于AI大模型来说，并不会主观的生成虚假信息，如果生成虚假信息，那一定是训练的内容本身就有问题。
我们应该对于AI大模型生成的内容一定要保持一个辩证的态度，而不是说一味的信任大模型生成的内容。
另外对于使用AI大模型的用户，在无法判断AI生成内容真实性的情况下，不要发布在公共空间，从而来防止误导他人。

使用大模型时，避免虚假信息的生成和使用是一个重要的挑战。以下是一些可以帮助降低虚假信息风险的方法：

1. 验证输入数据：确保输入给大模型的数据是准确和可靠的。通过使用来源明确、经过验证的数据集进行训练，可以减少模型生成虚假信息的可能性。

1. 使用事实检查机制：在生成内容后，使用事实检查工具和技术对生成的信息进行验证。这可以包括与权威数据库和知识库进行对比，以确认信息的真实性。

1. 设置输出限制：对大模型的输出进行限制，确保其只能生成特定类型的信息或在特定主题上进行交互。这可以通过设定清晰的提示和上下文来实现。

1. 人类审查：在关键应用场景中，将生成的内容提供给人类审查，特别是在需要高准确性的信息时。人类可以对模型输出进行评估，并进行必要的修改。

1. 透明性和可解释性：选择那些提供透明性和可解释性的大模型，了解模型是如何生成信息的，从而更好地评估其输出的可信度。

1. 持续监测和反馈：对模型的输出进行持续监测，收集用户反馈，以识别和纠正模型可能产生的虚假信息。通过反馈机制不断优化模型性能。

1. 教育和培训：对使用大模型的人员进行培训，使他们了解模型的局限性和潜在风险，培养批判性思维，能够判断生成内容的可信度。

1. 使用多模态数据：结合文本、图像、视频等多种数据形式进行生成，以提高信息的准确性和真实性。多模态数据可以提供更丰富的上下文，有助于减少虚假信息的可能性。

通过综合应用以上策略，可以在使用大模型时降低虚假信息的生成和使用风险，提高信息的准确性和可靠性。

1. 确认内容来源：明确标注内容是由AI生成的，这有助于读者了解信息的来源。在文章的开头或结尾，添加一个声明，指出哪些部分是AI创作的。

2. 使用可信赖的AI工具：选择那些有良好记录和透明度的AI工具。这些工具通常会在其平台上提供关于内容生成过程的详细信息，包括数据来源和算法逻辑。

3. 人工审核：尽管AI可以高效生成内容，但人工审核是不可或缺的步骤。专业编辑或领域专家应检查AI生成的内容，确保其准确性和可靠性。

4. 使用内容审核工具：利用专门的内容审核工具，这些工具可以帮助识别潜在的不准确或误导性信息。一些工具甚至可以追踪内容的来源，验证事实。

5. 增强内容透明度：在内容中提供数据和信息的来源链接，让读者可以自行验证信息的真实性。

6. 解释AI的工作原理：向读者解释AI如何生成内容，包括它所依赖的数据集和算法。这有助于读者理解AI生成内容的局限性和可能的偏差。

7. 持续改进AI模型：通过不断的训练和优化，减少AI模型生成虚假信息的可能性。这包括对底层代码和训练样本的审查，确保不使用敏感信息、个人信息进行样本训练，避免生成深度伪造内容。

8. 建立实名认证制度和指令鉴别机制：通过建立实名认证制度，确保生成式AI大模型的指令发出人、指令接受人、内容流向清晰可见，在内容生成流程上实现可追溯、可监控、可预防。

9. 建立标签提示机制：在视频、图片、语音等关键位置上，提示受众注意相关内容由生成式AI提供，确保受众能分辨出生成式AI大模型的内容，以免出现视听混淆、错误理解等。

10. 警示教育和舆情监控：对于生成式AI大模型的开发企业、发布商、硬件生产商及主要受众群体应给予全面覆盖的警示教育。监管机构应警惕生成式AI技术被用于深度伪造内容后，产生“造谣、信谣、传谣”的连锁反应，在网络终端提前构建快速反应的舆情监控系统。

使用大模型时，该如何避免虚假信息的生成和使用？

面对AI频繁生成虚假信息的挑战，确实需要重新审视我们与大模型的交互方式，并采取措施来确保信息的真实性和可靠性。以下是一些建议，旨在帮助用户在使用大模型时避免虚假信息的生成和使用：

1. 增强批判性思维：

   • 培养对信息的怀疑态度，不轻易接受未经证实的信息。
   • 学会从多个角度分析问题，包括信息的来源、内容、逻辑和证据等。

2. 验证信息来源：

   • 在接受任何信息之前，先确认其来源是否可靠。
   • 查阅权威媒体、政府机构或学术机构的发布，以获取更准确的信息。

3. 使用多种工具进行交叉验证：

   • 利用搜索引擎、社交媒体、专业数据库等多种渠道查找和验证信息。
   • 对比不同来源的信息，寻找一致性和差异点。

4. 了解AI技术的局限性：

   • 认识到AI模型可能存在的偏见和错误，特别是在处理复杂、模糊或具有争议性的问题时。
   • 对AI生成的信息进行审慎评估，不要完全依赖其结论。

5. 利用AI辅助工具：

   • 使用AI辅助的真相发现工具，如事实核查平台或AI检测工具，来验证信息的真实性。
   • 这些工具可以分析文本内容、结构、语言模式等，帮助识别潜在的虚假信息。

6. 建立反馈机制：

   • 如果发现AI模型生成了虚假信息，及时向相关机构或平台反馈。
   • 参与公众讨论和监督，共同维护信息生态的健康和公正。

7. 培养信息素养：

   • 提高个人的信息素养，包括信息识别、信息获取、信息分析和信息传播等方面的能力。
   • 通过学习、培训和实践，不断提升自己的信息处理能力。

8. 法律法规的约束：

   • 支持并遵守相关法律法规，对故意传播虚假信息的行为进行打击和惩罚。
   • 推动建立更加完善的法律体系，保护公众的知情权和信息安全。

不只是大模型我们日常生活中也被太多虚假的信息包围着，印象最深的是路边卖手机的，还有近来很多的电信诈骗，团队在城市农村送鸡蛋等，这也都是虚假信息造成的，但是我们可以采取措施，比如安装反诈骗app、政府加大这些诈骗的防治，和加大普及这些知识，对于大模型，我们也可以积累经验，加强数据真实性，严格筛选和清洗训练数据，去除不准确、有偏见的数据，减少大模型对错误数据的生成，可以对大模型进行定期的追溯，识别和纠正可能的错误‌，加强监管，教育用户识别虚假信息，鼓励用户提供反馈，根据反馈和新数据不断更新优化模型‌

有句话刚好跟这个话题对应，不能不信，但也不能全信。
就像我们刚才讨论的大模型生成的信息，虽然它能提供很多有价值的内容，但确实存在产生虚假信息的可能，所以不能盲目地全盘接受。而在日常生活中，其他各类信息渠道比如网络传闻、小道消息等，更是鱼龙混杂，需要我们用一种审慎的眼光去看待。
一方面，不能完全不信是因为其中可能确实包含着部分真实有用的元素，完全忽视的话可能会错过一些重要的资讯或者有价值的观点。但另一方面，不能全信则是鉴于信息可能被歪曲、夸大或者本身就不准确的情况，只有经过自己的思考、核实以及多渠道的验证，才能更准确地把握事情的真相呢。

记得在大学时，我曾经在社交媒体上看到一则关于某些健康补品的“神奇效果”的帖子。那时候，信息的真实性我并没有足够的敏感度，就轻易地相信了。后来我开始意识到，很多网络上的内容都可能被精心包装和传播，特别是那些看似非常吸引人、符合人们情感需求的帖子。因此，我学会了在网络上遇到这类信息时，首先会查证它的来源，并通过多个平台和可信赖的渠道核实信息的准确性。

这段经历让我深刻认识到，信息传播的力量不可小觑，而每个人都是信息传播链条中的一环。我们每个人在日常生活中都能通过自己的行动、自己的判断力去影响这个链条，做到理性思考和理智决策。

1. 解决问题的思考
   以如何防止虚假信息的传播为例，我意识到，仅仅靠技术手段是不够的，社会层面的参与同样至关重要。例如，近年来我参与了一些线上公益活动，帮助推广和普及关于网络安全、信息识别等方面的知识。这些活动让我明白了，提升公众的媒体素养是减少虚假信息传播的根本途径之一。

   不仅如此，作为一名内容创作者，我还时常会审视自己所发布的内容，确保自己发布的信息来自可靠的来源。即使是简单的一条信息，也尽量做到尽职调查，以免无意中传播了错误的内容。

通过参与一些社交平台的讨论，我也发现，除了验证信息的真实性，开放的对话和多元化的讨论同样非常重要。有时候，一个看似简单的观点，可能通过不同的视角进行探讨后，能带来意想不到的启发和思考。例如，在讨论一个公共话题时，不同的人可能有不同的经验背景，带来的观点和理解也不同。我们在与他人的交流中，不仅能学习到新的知识，也能更好地审视自己所持有的观点是否全面、准确。

嘿，大家好！👋 ，今天跟大家聊聊一个非常重要的话题：当AI频繁生成虚假信息时，我们该如何避免这些信息的影响，确保决策的正确性和社会的稳定。🤔

使用大模型时，如何避免虚假信息的生成和使用？

1. 多源验证

信息交叉验证：不要只依赖一个信息来源，尤其是来自AI生成的内容。可以多查阅几个可靠的新闻网站、学术论文或权威机构发布的报告，进行信息交叉验证。🌟

2. 关注可信度

评估信息来源：注意信息的来源和作者。可信的信息来源通常会有明确的出处和作者身份，而不可信的信息往往来源模糊或匿名。🔗

3. 批判性思维

保持怀疑态度：不要轻易相信任何信息，尤其是那些听起来太好或太坏的信息。保持批判性思维，对信息进行独立思考和判断。🤔

4. 使用事实核查工具

利用事实核查工具：现在有很多事实核查工具和服务，如Snopes、FactCheck.org等，可以帮助你验证信息的真实性。这些工具通常由专业人士运营，可信度较高。🔍

5. 增强数字素养

提升数字素养：学习如何辨别虚假信息和谣言，了解常见的虚假信息生成手法。这不仅有助于个人决策，还能减少虚假信息的传播。📚

6. 社区和专家意见

参考社区和专家意见：加入相关的社区和论坛，听取其他人的意见和建议。专家的意见和专业的讨论可以提供更全面的视角。👥

7. 持续学习

关注最新动态：技术在不断发展，新的虚假信息生成手法也会不断出现。保持对最新动态的关注，学习新的防范方法。🌟

我的经历

我自己就有过一次被AI生成的虚假信息误导的经历。当时，我在网上看到一篇文章，声称某款新药可以治愈某种罕见病。文章写得很专业，引用了许多看似权威的研究。然而，当我进一步查证时，发现这些研究根本不存在，文章中的信息完全是虚构的。这次经历让我深刻意识到，即使是看起来非常专业的信息，也需要谨慎对待。📚

结论

虽然大模型在很多方面都表现出色，但它们生成虚假信息的能力也不容忽视。通过多源验证、关注可信度、保持批判性思维、使用事实核查工具、增强数字素养、参考社区和专家意见以及持续学习，我们可以更好地避免虚假信息的影响，确保决策的正确性和社会的稳定。🌟

希望这篇分享能给你带来一些启发，也欢迎大家在评论区分享你的看法和经验！😉🌟

用大模型要谨慎啊。
第一呢，得自己心里有谱儿。咱不能它说啥就信啥。就像我上次，想知道哪个牌子的手机性价比高，大模型给推荐了几个，可我没马上信。我去问了身边用那些手机的朋友，还去手机店实际体验了下。咱得把大模型当参考，不能全依赖它。而且咱得有那种怀疑精神，要是它说得太绝对，咱就得琢磨琢磨。
再就是，用大模型的时候，要是它给的数据或者说法，咱不太懂，那就得查查别的资料。比如我有回查历史事件，大模型说了个时间和我以前在书上看的不太一样，我就去图书馆找了相关的史书核对。
还有哦，要是大模型给出的信息涉及到钱啊、健康这些重要事儿，可别轻易就按它说的做。像投资理财，大模型推荐了几个产品，我就去咨询了专业的理财顾问，毕竟这事儿可不能马虎。
对于大模型本身呢，相关部门得加大监管力度，让开发它的人把好关，别让那些不靠谱的信息在里面乱窜。咱用户自己也得长点心眼儿，这样才能少被虚假信息坑。