文章核心观点 - 大型语言模型在专业领域的应用存在普遍误区 错误使用方式不仅导致效率低下 更带来事实错误和数据泄露等重大风险 [1][2] - 纠正使用误区是关键 应将AI视为需要指导和监督的“实习生” 而非万能工具 正确使用可提升生产力 错误使用则构成责任风险 [12] 常见使用误区及修正方案 - 误区一：将LLM视为搜索引擎 LLM本质是模式匹配机器 无法理解“真相” 可能导致产生虚假信息的“幻觉” [3] - 修正方案一：用户应担任编辑角色 利用LLM生成初稿 而非最终成品 由用户注入机器所缺乏的专业知识、细微差别和战略思维 [6] - 误区二：未经审查直接使用输出内容 原始输出可能包含互联网偏见 缺乏真正创造力和常识 修正所需时间可能超过从头编写 [3][4] - 相关案例 纽约一家律师事务所因提交由ChatGPT生成的虚假案例法律简报而受到法官处罚 加拿大航空公司被法院强制履行其客服聊天机器人当场编造的不存在的丧亲政策 用户欺骗雪佛兰经销商聊天机器人以1美元“出售”新Tahoe汽车 [5] - 误区三：与聊天机器人共享机密信息 近期报告发现高达77%的员工承认向ChatGPT等工具输入公司机密数据 包括内部源代码、财务报告及客户和员工的个人身份信息 [7] - 修正方案三：假设所有输入内容均为公开 建立明确政策 禁止将机密、专有或个人数据输入公共LLM 敏感任务需投资于不使用用户数据训练的私有安全AI解决方案 [8][9] - 误区四：将LLM用于不擅长的任务 LLM擅长生成文本 但在复杂推理、多步骤数学问题及需要深厚专业知识的任务上表现不佳 一项研究发现LLM实际上增加了处理复杂任务所需的时间 [10] - 修正方案四：为任务选择合适的工具 理解技术局限性 简单、创造性或重复性文本任务可使用通用LLM 复杂、高风险或专业工作则需要专用AI工具或人类专业知识 [11]