大型语言模型 (LLM) 可能会通过生成看似合理但不准确的内容，放大来自训练数据的偏差，以及实现可扩展的欺骗性材料创建，从而导致错误信息的产生。 它们模仿人类语言模式的能力使得生成看起来可信的文本变得容易，即使其中包含错误或虚假信息。 这在用户依赖 LLM 输出而不验证其准确性的情况下构成了风险。
一个关键问题源于训练数据本身。 LLM 从包含未经验证或有偏差的来源（例如社交媒体帖子、过时的文章或阴谋论）的大量数据集学习。 例如，如果 LLM 被问及历史事件，它可能会生成将事实信息与其训练数据中存在的虚构或不准确信息混合在一起的响应。 同样，在回答医学问题时，如果 LLM 的训练语料库包含非同行评审的来源，它可能会无意中传播过时或已被驳斥的健康建议。 这些错误的发生是因为 LLM 在统计上预测文本，而不是评估真实性。
另一个令人担忧的问题是恶意滥用。 开发人员或不良行为者可以有意识地利用 LLM 大规模地创建有说服力的虚假内容。 例如，LLM 可以生成数百篇虚假新闻文章，声称一位政治候选人认可了一项有争议的政策，并附上捏造的引语。 同样，网络钓鱼活动可能会使用 LLM 来制作模仿同事写作风格的个性化电子邮件。 生成此类内容的低成本和速度使得广泛传播错误信息变得更加容易。 即使是善意的应用程序，例如自动新闻摘要，如果源材料不可靠，也可能会无意中放大虚假声明。
最后，LLM 使错误信息检测复杂化。 它们的输出通常在语法上正确且在上下文中连贯，这使得用户或自动化系统更难以区分事实上的不准确之处。 例如，LLM 可能会产生一个详细但完全虚构的科学解释，该解释与常见的误解相符，从而误导非专业人士。 尽管一些开发人员实施了诸如事实检查 API 或水印 AI 生成文本之类的安全措施，但这些措施并非万无一失。 对抗性技术（例如微妙的提示工程）可以绕过内容过滤器。 这就产生了一个持续的挑战：随着 LLM 的改进，人类生成的信息与机器生成的错误信息之间的界限变得模糊，需要不断更新检测方法和用户教育。