大语言模型作为破损电话：迭代生成扭曲信息

随着大语言模型在线内容生成中责任日益增加，人们对反复处理其自身输出的影响引起了关注。灵感来源于链式人类沟通中的“破损电话”效应，本研究探讨了大语言模型是否通过迭代生成类似地扭曲信息。通过基于翻译的实验，我们发现随着时间的推移，扭曲会逐渐积累，这受语言选择和链式复杂度的影响。尽管降解是不可避免的，但可以通过战略性提示技术加以缓解。这些发现为讨论人工智能介导信息传播的长期影响作出了贡献，提出了关于大语言模型在迭代工作流程中生成内容可靠性的重要问题。