生成式ai的“幻觉”：挑战与应对
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生成式AI技术飞速发展，其强大的创造力令人惊叹。然而，AI“幻觉”——即AI生成看似合理但实际上不准确或虚假信息的问题——正成为制约其发展的重要障碍。 英国《自然》杂志曾报道，AI幻觉可能造成严重后果，促使科学家们积极探索解决方案。
“幻觉”的根源：数据与算法
各种生成式AI，特别是基于大语言模型的聊天机器人，经常会编造信息，模糊事实与虚构。佐治亚理工学院的桑托什·威姆帕拉指出，大语言模型并非旨在输出绝对准确的事实，而是通过模式识别生成答案，其内部机制如同“黑匣子”，难以理解其推理过程。
Vectara公司联合创始人阿姆尔·阿瓦达拉解释说，模型在训练中压缩了海量文本数据间的关系，再通过庞大网络模型展开信息。尽管能重构大部分训练内容，但剩余部分却可能导致AI“误入歧途”，产生错误信息。 训练数据中的模糊性和错误是主要原因之一，但即使数据准确，AI也可能因某些事实信息稀缺而产生“幻觉”。
多领域受影响
AI幻觉的影响广泛且深远：
- 新闻领域：可能生成虚假新闻，扰乱信息传播，误导公众。研究表明，部分聊天机器人编造信息的概率高达30%。
- 法律领域：可能引用虚构的法律条文和案例，造成严重后果（例如2023年美国律师史蒂文·施瓦茨的案例）。
- 医学领域：可能提供错误的诊断和治疗建议，危及患者生命。
- 学术领域：在科学参考文献中出现错误的情况非常普遍，出错率高达30%至90%。
虽然聊天机器人通常会提示用户核实信息，但如果用户轻信，后果不堪设想。
降低“幻觉”的多元策略
为了提高AI的准确性，科学家们正在尝试多种方法：
- 增加模型参数和训练时长：但这代价高昂，可能削弱AI处理未知数据的能力。
- 使用更大、更干净的数据集：但目前可用数据的局限性限制了该方法的应用。
- 检索增强生成（RAG）技术：通过参考可信文本确保回复真实性，在医疗和法律等领域应用广泛，但仍存在局限性。
- 独立事实核查系统：例如谷歌的“双子星”系统，通过网络搜索验证信息，但计算成本高且耗时，且无法完全消除幻觉。
- 语义熵方法：通过量化AI生成内容的不确定性来判断是否出现“幻觉”。
- “脑部扫描”技术：绘制AI内部计算节点的激活模式，判断AI是否在“说真话”。
尽管挑战重重，科学家们正在积极探索，力求攻克AI“幻觉”难题，推动AI技术更安全、可靠地发展。
