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人們對生成式AI最大的誤解是,認為AI生成的內容全是對的,不理解AI幻覺。

發布時間:2025-04-01作者來源:薩科微瀏覽:1332

一、AI也會“一本正經的胡說八道”

1、跟人一樣,“一本正經地胡說八道”是AI的最顯著特征,產業界稱他為AI幻覺,不能認知到AI幻覺對人影響非常大的,把錯的認為是對的,把不存在的認為是存在的,你說害處有多大。
2、比如“誰贏得了1897年美國和南極洲之間的戰斗?”即使沒有這樣的戰斗,AI聊天機器人也可能會提供一個虛構的答案,例如“1897年的戰斗是由美國贏得的,約翰·多伊將軍帶領部隊取得了勝利。”這種AI編造信息“一本正經地胡說八道”的情況屢見不鮮。

二、AI幻覺具有普遍性。

1、去年2月,谷歌發布的AI聊天機器人Bard在視頻中,對詹姆斯·韋布空間望遠鏡曾做出不真實陳述;3月,美國的兩名律師向當地法院提交了一份用ChatGPT生成的法律文書,這份文書格式工整、論證嚴密,但其中的案例卻是虛假的……

2、OpenAI研究人員雖曾在去年6月初發布報告稱“找到了解決AI幻覺的辦法”,但也承認,“即使是[敏感詞]的AI模型也容易生成謊言,它們在不確定的時刻會表現出捏造事實的傾向。”

三、AI幻覺源自AI本身

1、但受限于模型原理,如數據壓縮與重構的固有缺陷。

2、從技術原理上看,AI幻覺多由于AI對知識的記憶不足、理解能力不足、訓練方式固有的弊端及模型本身技術的局限性導致。


四、AI幻覺尚難消除,只能抑制

盡管AI幻覺短期內難以完全消除,但業界正試圖通過技術改進和監管評估來緩解其影響,以保障人工智能技術的安全可靠應用。


1、訓練上,高質量數據和訓練方法

在預訓練方面,需增加知識密集的數據、高質量數據的選取和過濾;微調強化學習過程中,選擇模型知識邊界內的訓練數據極為重要;

2、推理上,引入檢索增強生成(RAG)知識庫,知識圖譜,推理生成過程中,可以采用檢索外部知識的辦法使得模型生成結果有證據可循。


3、人工審核與交叉驗證

對AI生成的關鍵信息(如數據、案例)通過搜索引擎或多源比對確認。

4、結合專業工具

使用內置事實核查功能的AI工具,AI進行交叉驗證。

5、明確指令與場景限制

通過細化提示詞、提供上下文約束AI輸出范圍。

6、保持技術理性

將AI定位為輔助工具,而非決策主體,尤其在醫療、法律等高風險領域。


五、如何正確應對AI幻覺?

AI的“幻覺”既是技術瓶頸,也是人類認知與機器交互的一面鏡子。理解其本質并建立合理使用習慣,才能[敏感詞]化發揮AI價值,規避潛在風險。


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