我们所听的一切：应对播客中的错误信息

生成式AI的进步、大型多模态模型（LMMs）的普及以及这些技术的民主化开放获取，对错误信息的生产和传播产生了直接影响。在本文的前奏中，我们针对播客这一独特且日益流行的语境来应对错误信息。播客作为跨多样主题传播信息的流行媒介的兴起，需要采取主动策略来遏制错误信息的传播。受听觉警报在驾驶员碰撞警报和手机错误提示等语境中已证明有效性的启发，我们设想了将听觉警报应用于播客中应对错误信息。我们提出将合适的听觉警报集成到播客中，以实时通知听众其正在收听的播客中可能存在的错误信息，且不损害收听体验。我们识别了这条路径上的若干机遇和挑战，并旨在引发关于应对播客中错误信息的工具、方法和措施的新对话。