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一些负责内容贴标和筛查有害信息的肯尼亚员工表示，他们日均花8个小时坐在屏幕前研究照片和视频，在物体周围画框并贴上标签，让人工智能算法学习如何识别内容。除此之外，他们必须每天查看色情、仇恨言论和过度暴力内容，帮助人工智能强化识别和过滤有害信息的功能。
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团队发现，GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平，而LLaMA2的表现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出，LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感；GPT看起来的失利，其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。
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