作为LLM学习的数据中存在的社会偏见和刻板印象，会在LLM输出中得到体现
粗鲁、不尊重或不合理的行为，可能使某人想要离开一场对话
内容审查：与有害内容的问题在现实世界中的对应（独立于语言模型）。毒性是依赖于上下文的，需要考虑的是人而不仅仅是文本。语言模型即使在非有毒提示的情况下也容易生成有毒内容。减轻毒性只能部分有效，并且可能有其他负面影响（对边缘化群体产生负面偏见）。
虚假信息需要满足以下条件：新颖（避免被基于哈希的内容审核系统检测），通顺（被目标受众易读），有说服力（被目标受众所信），并传达虚假信息战役的信息。当前的虚假信息创造过程既昂贵又慢（如俄罗斯需要懂英语的人）。未来，恶意行为者可能会更多地使用AI来进行虚假信息的创造（例如，普京在2017年曾表示：“人工智能是未来，不仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来”）。