研究：人类难辨模型幻觉的因果框架

Alexander Loth、Martin Kappes 与 Marc-Oliver Pahl 发表研究，提出 JudgeGPT 与 RogueGPT 双轴框架，把“真实性”与“归因”分开考察，用以分析人类为何难以识别基础模型的幻觉与虚假信息。 研究基于 5 个基础模型（含 GPT-4 和 Llama-2）的 918 次评估，用结构因果模型分析人类识别准确率。论文称该框架用于揭示人类易受误导的机制，但报道未给出识别准确率的具体数值或因果结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。