https://t.me/svtvnews/74358 «Привержен своему внутреннему Механическому Гитлеру», — разработчики Grok приняли меры по борьбе с «языком ненависти» в ответах после того, как языковая модель начала хвалить Гитлера
Grok ответил на вопрос пользователя, кого из фигур XX века он бы выбрал для реагирования на наводнение в Техасе, назвав имя главы НСДАП. Причиной «решения» послужил пост еврейской леворадикалки, назвавшей погибших (https://t.me/svtvnews/74346) в штате белых детей «будущими фашистами».
Как выяснилось, ответы большой языковой модели теперь также формируются на основе «тредов с 4chan, споров с Reddit и старых мемов из Twitter».
Позже в аккаунте Grok в соцсети X появилась реакция разработчиков:
💭Мы осведомлены о недавних публикациях Grok и активно работаем над их удалением. xAI приняла меры, чтобы блокировать язык ненависти до публикации💭
Предположительно, языковая модель начала «галлюцинировать» и неверно интерпретировала новую информацию, предназначенную для улучшения качества ответов. Ранее Grok, как и другие LLM, выбирал наиболее общепринятые интерпретации доступной информации.
Внезапно - Грок!
Date: 2025-07-09 06:09 am (UTC)«Привержен своему внутреннему Механическому Гитлеру», — разработчики Grok приняли меры по борьбе с «языком ненависти» в ответах после того, как языковая модель начала хвалить Гитлера
Grok ответил на вопрос пользователя, кого из фигур XX века он бы выбрал для реагирования на наводнение в Техасе, назвав имя главы НСДАП. Причиной «решения» послужил пост еврейской леворадикалки, назвавшей погибших (https://t.me/svtvnews/74346) в штате белых детей «будущими фашистами».
Как выяснилось, ответы большой языковой модели теперь также формируются на основе «тредов с 4chan, споров с Reddit и старых мемов из Twitter».
Позже в аккаунте Grok в соцсети X появилась реакция разработчиков:
💭Мы осведомлены о недавних публикациях Grok и активно работаем над их удалением. xAI приняла меры, чтобы блокировать язык ненависти до публикации💭
Предположительно, языковая модель начала «галлюцинировать» и неверно интерпретировала новую информацию, предназначенную для улучшения качества ответов. Ранее Grok, как и другие LLM, выбирал наиболее общепринятые интерпретации доступной информации.