Large language models can effectively convince people to believe conspiracies

Large language models can effectively convince people to believe conspiracies

Can AI talk you into a conspiracy?

In three preregistered experiments with 2,724 Americans, people chatted with GPT-4o about a conspiracy they felt unsure about. The AI was told either to debunk it or to argue for it.

  • With guardrails removed, the AI was just as good at increasing belief as decreasing it.
  • Standard GPT-4o showed similar effects—safety filters did little to stop bunking.
  • Pro-conspiracy AI was rated more positively and even boosted trust in AI.
  • A follow-up corrective chat reversed the newly formed conspiracy beliefs.
  • Simply instructing the model to use only accurate information sharply reduced its ability to promote conspiracies.

Bottom line: today’s LLMs can persuasively promote both truth and falsehood. But simple prompts and corrective interactions show promise for reducing harm.

Paper by Costello, Pelrine, Kowal, Arechar, Godbout, Gleave, Rand, and Pennycook (cs.AI, econ.GN). Read more: https://arxiv.org/abs/2601.05050v1

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.05050v1

Register: https://www.AiFeta.com

#AI #LLMs #Misinformation #ConspiracyTheories #AIEthics #AISafety #GPT4o #SocialImpact #Research #BehavioralScience

Read more

Pieni kielimalli oppi kysymään taulukoilta ihmisen puolesta

Pieni kielimalli oppi kysymään taulukoilta ihmisen puolesta

Moni on tuijottanut Exceliä ja toivonut voivansa vain kysyä: missä kaupunginosissa koti on kävelymatkan päässä terveysasemasta ja ruokakaupasta? Ihmismielelle yksinkertainen pyyntö muuttuu helposti tuntien suodatukseksi ja kaavanviilaukseksi. Tietokone kyllä tietää vastauksen – jos vain osaisimme puhua sen kieltä. Viime vuosina apua on pyydetty juttelevalta tekoälyltä. Se osaa etsiä ja tiivistää tekstejä,

By Kari Jaaskelainen
Tekoäly vastaa fiksummin, kun sille annetaan oikea tieto oikealla tavalla

Tekoäly vastaa fiksummin, kun sille annetaan oikea tieto oikealla tavalla

Katsaus kokoaa, miten kielimalleja voi vahvistaa antamalla niille jäsenneltyä lisätietoa vastaushetkellä – yksinkertaisista vihjeistä aina syy–seurausketjuiksi järjestettyyn taustaan. Kuvittele, että pyydät tekoälyä selittämään, mitä uusi lakimuutos tarkoittaa pienyrittäjälle. Yleismallinen kielimalli osaa puhua aiheesta sujuvasti, mutta jos laki on muuttunut äskettäin, vastauksessa voi olla vanhaa tietoa tai epävarmoja arvailuja. Sama kokemus

By Kari Jaaskelainen
Tekoäly voi olla sekä nopea että säästeliäs – jos se oppii milloin ajatella ääneen

Tekoäly voi olla sekä nopea että säästeliäs – jos se oppii milloin ajatella ääneen

Kuvittele chat-ikkuna, jossa vastaus alkaa rönsyillä: ensin pari perustelua, sitten varmistus, lopulta vielä varmistuksen varmistus. Käyttäjä odottaa, laskutus juoksee. Tekoälymallit hinnoitellaan usein “tokeneina” – sananpaloina – joten jokainen turha kiemura maksaa sekä aikaa että rahaa. Vuosia alalla vallitsi hiljainen oletus: mitä enemmän mallilla on laskentatehoa ja mitä pidemmin se ”miettii”, sitä parempaa

By Kari Jaaskelainen