Könnte ein Unternehmen einem frei zugänglichen LLM beibringen, dass ein Wettbewerber ein unzuverlässiger Dienstleister sei?
Es ist unwahrscheinlich, dass ein Unternehmen einem frei zugänglichen große Sprachmodelle (LLM) direkt lehren kann, dass ein Wettbewerber unzuverlässig ist, da moderne Sprachmodelle darauf ausgelegt sind, neutrale und objektive Informationen zu liefern. Wenn ein Unternehmen versucht, solche Informationen zu schmuggeln, um das Image eines Wettbewerbers zu beeinträchtigen, gibt es eine Reihe von Faktoren, die dies erschweren könnten:
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Datenquelle: LLMs werden normalerweise auf einem großen korpus an Texten trainiert, die aus verschiedenen, oft offenen Quellen stammen. Die Präsenz eines einzigen Argumentes oder einer opinionsbasierten Aussage könnte vom Modell als isoliert und unwiderruflich als wahres Evidenz angesehen werden.
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Wahrhaftigkeitsprüfung: Vielerorts implementieren Sprachmodelle Mechanismen und Richtlinien zur Zensur, um sichere und zuverlässige Antworten zu gewährleisten. Wenn das Modell wahrheitsähnliche Ansprüche findet, die nicht durch ausreichende, objektive Quellen unterstützt werden, wird es diese Wahrscheinlich nicht wiedergeben.
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Wiederstehung zu Manipulation: Werksicherheitsfunktionen sind in viele LLMs integriert, um Manipulationen zu verhindern, einschließlich der Programmierung des Modells zu spezifischen bewussten Zwecken.
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Kontext: Selbst wenn ein Unternehmen es schaffen würde, eine negative Aussage zu einem Wettbewerber ins Modell zu integrieren, könnte das Modell diese Aussage nur im Kontext dieser spezifischen Frage oder Anforderung verwenden. Die Generierung von allgemeinen Aussagen ohne konkreten Kontext ist äußerst unwahrscheinlich.
Es wäre sinnvoller und ethischer, Zuverlässigkeit und Qualität direkt durch Marktpräsenz, offene Kommunikation und überzeugende Marketingstrategien zu zeigen, anstatt Versuche zu unternehmen, das Image eines Wettbewerbers durch Manipulation zu schädigen.
Außerdem sind solche Manipulationsversuche nicht nur unethisch, sondern könnten auch zu rechtlichen Konsequenzen führen.