在当今数字时代，人工智能技术的迅猛发展已经成为许多领域的焦点。生成式人工智能作为其中一种最具代表性的技术，无疑为我们提供了更加快捷、智能的解决方案。然而，正如《大西洋》杂志近期的一篇文章所指出的那样，生成式人工智能却面临着一个关键性的问题：无法准确引用其来源。
所谓生成式人工智能，就是依托大量数据集训练出来的模型，能够生成具有逻辑性和语法正确性的文本。然而，这种文本的生成过程却并没有考虑引用原始数据的问题，导致其无法提供引文来支持其生成结果。这就意味着，我们无法确认生成式人工智能的输出是否真实可信，也无法溯源其产生的逻辑链条。
这一问题不仅在学术研究领域具有重要意义，也在商业和法律领域有着深远影响。在商业领域，生成式人工智能所生成的广告、产品介绍等文本的真实性和合法性备受质疑；而在法律领域，生成式人工智能所生成的法律文件或相关依据可能无法得到法庭的认可，因为其无法提供引文支持。
因此，我们迫切需要研究如何让生成式人工智能能够引用其来源，以提高其输出结果的可信度和透明度。或许可以通过设计新的算法或模型，在生成文本的同时自动生成引用信息；又或者通过政府和行业的规范性引导，督促相关企业加强对生成式人工智能的监管和规范。只有这样，我们才能更好地利用生成式人工智能技术，推动人类社会的发展进步。
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