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近年來，AI在語言生成、圖像處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域的表現(xiàn)可謂突飛猛進(jìn)，令人驚嘆。然而，在這些亮眼成果的背后，AI系統(tǒng)也暴露出了一些不容忽視的問題，其中之一便是“AI幻覺”（AI Hallucination）。
3月28日，#如何防止DeepSeek亂編文獻(xiàn)#的話題一度沖上熱搜；3月30日，《人民日?qǐng)?bào)》也發(fā)文探討了這一現(xiàn)象，進(jìn)一步引發(fā)公眾對(duì)AI幻覺的廣泛關(guān)注。
那么，究竟什么是AI幻覺？它有哪些表現(xiàn)形式？為什么會(huì)出現(xiàn)這種問題？我們又該如何應(yīng)對(duì)？
01、什么是AI幻覺？
簡(jiǎn)單來說，AI幻覺指的是人工智能模型在沒有事實(shí)依據(jù)的情況下，生成看似合理但實(shí)際上是錯(cuò)誤、不一致或完全虛構(gòu)的內(nèi)容。
這里的“幻覺”并不是指AI像人類一樣產(chǎn)生了感官錯(cuò)覺，而是比喻AI“胡編亂造”的行為。由于AI本質(zhì)上是基于統(tǒng)計(jì)規(guī)律來預(yù)測(cè)最可能出現(xiàn)的詞語、圖像或數(shù)據(jù)，它并不能像人類一樣真正理解世界，因此可能會(huì)憑空編造內(nèi)容，使其看起來真實(shí)可信，但實(shí)際并無依據(jù)。
AI幻覺會(huì)出現(xiàn)在多種任務(wù)中，包括但不限于以下幾種：
事實(shí)性錯(cuò)誤?：AI生成的內(nèi)容包含虛假信息，比如錯(cuò)誤的歷史事件、偽造的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。
邏輯矛盾?：AI的回答或推理過程前后不一致，甚至自相矛盾。
虛構(gòu)細(xì)節(jié)?：AI為了補(bǔ)充缺失的信息，會(huì)憑空編造一些不存在的內(nèi)容，如虛構(gòu)的人物、地點(diǎn)或事件。
過度自信?：即使AI生成的內(nèi)容存在明顯錯(cuò)誤，它仍可能以非常確定的語氣表達(dá)出來，讓人誤以為它是正確的。
舉個(gè)例子，你問一個(gè)文本生成AI：“誰贏得了2023年的世界杯？”它可能會(huì)給出一個(gè)聽起來很像那么回事的球隊(duì)名字，但實(shí)際上可能根本沒有這回事。
你讓一個(gè)圖像生成AI畫一只“長(zhǎng)著翅膀的紫色貓咪”，它可能會(huì)生成一張看起來很逼真的圖片，但現(xiàn)實(shí)世界中并不存在這樣的生物。
你向一個(gè)知識(shí)問答AI提問一個(gè)非常冷門的問題，它可能會(huì)給出一個(gè)看似權(quán)威的答案，但這個(gè)答案可能是編造的。
02、為什么會(huì)出現(xiàn)AI幻覺？
AI幻覺的出現(xiàn)并非偶然，其背后涉及多種復(fù)雜的原因：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限
AI模型的學(xué)習(xí)依賴于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在污染，例如包含錯(cuò)誤的標(biāo)注、過時(shí)的信息、或者與真實(shí)世界不符的內(nèi)容，那么模型在學(xué)習(xí)過程中就可能被誤導(dǎo)，從而在生成內(nèi)容時(shí)也出現(xiàn)幻覺。這種數(shù)據(jù)污染是導(dǎo)致AI模型產(chǎn)生不準(zhǔn)確或虛構(gòu)信息的常見原因之一。
過度擬合
有些AI模型在訓(xùn)練過程中可能會(huì)過度“記住”訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)，而忽略了更廣泛的規(guī)律。這就像一個(gè)學(xué)生死記硬背答案，而沒有真正理解知識(shí)點(diǎn)，當(dāng)遇到稍微不同的問題時(shí)就無法正確回答。過度擬合（Overfitting）可能導(dǎo)致模型在面對(duì)新的、未見過的數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生幻覺。
缺乏對(duì)真實(shí)世界的理解
目前的AI模型在很大程度上是基于模式識(shí)別和統(tǒng)計(jì)規(guī)律來工作的，它們?nèi)狈ο袢祟愐粯拥某ＷR(shí)和對(duì)真實(shí)世界的深刻理解。例如，一個(gè)語言模型可以生成一篇關(guān)于“在水下呼吸”的文章，語法和邏輯可能都沒問題，但它并不知道人類在水下是無法呼吸的這個(gè)基本事實(shí)。
AI黑箱特性
現(xiàn)代 AI，尤其是基于深度學(xué)習(xí)的模型，這些模型通常包含數(shù)百萬甚至數(shù)十億個(gè)參數(shù)，并通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行復(fù)雜的運(yùn)算。因?yàn)槠鋬?nèi)部運(yùn)作機(jī)制并不完全透明，這種特性常被稱為“黑箱”。
與傳統(tǒng)的、基于人為預(yù)設(shè)規(guī)則的程序不同，深度學(xué)習(xí)模型通過大量數(shù)據(jù)自主學(xué)習(xí)模式，其決策過程并非人為直接設(shè)定，這使得即使是模型的開發(fā)者也很難完全理解模型在接收到特定輸入后，是如何一步步通過這些復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做出預(yù)測(cè)或生成特定內(nèi)容的。
這種內(nèi)在的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)方式的特殊性，使得我們難以追蹤AI產(chǎn)生幻覺的根本原因，也難以對(duì)其進(jìn)行精確的修復(fù)和優(yōu)化?！昂谙洹碧匦允菍?dǎo)致AI幻覺難以被徹底解決的關(guān)鍵因素之一。
生成機(jī)制的設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)
許多生成式AI模型，尤其是語言模型和圖像生成模型，在設(shè)計(jì)之初就將生成連貫、流暢且符合語法或視覺風(fēng)格的內(nèi)容作為核心目標(biāo)，而非確保信息的絕對(duì)準(zhǔn)確性。這意味著AI模型更關(guān)注如何讓其輸出“看起來像真的”，從而更好地完成生成任務(wù)并吸引用戶。
為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，模型可能會(huì)在缺乏足夠信息的情況下進(jìn)行“猜測(cè)”或“腦補(bǔ)”，即使這意味著生成的內(nèi)容與事實(shí)不符。這種設(shè)計(jì)上的優(yōu)先級(jí)差異是AI幻覺頻發(fā)的一個(gè)重要原因。
就好比你問一個(gè)人一個(gè)他不太清楚的問題，為了避免尷尬，他可能會(huì)編造一些信息來回答你。
AI模型在追求連貫性和逼真感的過程中，也可能因?yàn)槿狈︱?yàn)證機(jī)制或相關(guān)知識(shí)，而生成看似合理但實(shí)際上是錯(cuò)誤甚至虛構(gòu)的內(nèi)容。
模糊或不明確的指令
如果用戶給出的指令不夠清晰或存在歧義，AI模型就可能無法準(zhǔn)確理解用戶的意圖，從而生成意想不到甚至錯(cuò)誤的輸出，即產(chǎn)生幻覺。
例如，一個(gè)過于寬泛的問題或者包含指代不清的詞語，都可能導(dǎo)致AI根據(jù)自己的理解進(jìn)行“猜測(cè)”，最終給出與用戶預(yù)期不符的答案。清晰明確的指令是引導(dǎo)AI產(chǎn)生準(zhǔn)確結(jié)果的關(guān)鍵。
03、AI幻覺的潛在風(fēng)險(xiǎn)
AI幻覺雖然有時(shí)候看起來只是“無傷大雅”的錯(cuò)誤，但在某些場(chǎng)景下可能會(huì)帶來嚴(yán)重的后果。
例如：
傳播虛假信息： AI生成的虛假新聞或錯(cuò)誤信息可能會(huì)誤導(dǎo)公眾，甚至造成社會(huì)混亂。
醫(yī)療或金融領(lǐng)域的誤判： 在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，AI的錯(cuò)誤判斷可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失或人身傷害。
降低用戶信任度： 頻繁出現(xiàn)幻覺的AI系統(tǒng)會(huì)降低用戶對(duì)其的信任感，阻礙其更廣泛的應(yīng)用。
04、如何應(yīng)對(duì)AI幻覺？
為了應(yīng)對(duì)AI幻覺問題，
大模型廠商層面
改進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)：收集和使用更高質(zhì)量、更全面、更準(zhǔn)確、更具多樣性的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，從而讓模型學(xué)習(xí)到更可靠的世界知識(shí)，減少產(chǎn)生錯(cuò)誤信息的可能性。
增強(qiáng)模型的可解釋性：開發(fā)和應(yīng)用技術(shù)，使AI模型的決策過程更加透明，能夠解釋其做出特定預(yù)測(cè)或生成特定內(nèi)容的原因，以便開發(fā)者更好地理解幻覺產(chǎn)生的原因并進(jìn)行針對(duì)性修復(fù)。
引入外部知識(shí)：使訓(xùn)練好的AI模型在生成答案或內(nèi)容時(shí)，能夠訪問和利用外部的、權(quán)威的知識(shí)庫或信息源，例如檢索增強(qiáng)生成（RAG），讓模型在回答問題前先檢索相關(guān)信息；或者構(gòu)建允許模型查詢特定知識(shí)圖譜的機(jī)制，這能為模型提供事實(shí)依據(jù)，減少其“無中生有”的風(fēng)險(xiǎn)。
開發(fā)更魯棒的評(píng)估方法：設(shè)計(jì)和采用更有效、更全面的指標(biāo)和方法來檢測(cè)和評(píng)估AI模型是否會(huì)產(chǎn)生幻覺，傳統(tǒng)的評(píng)估方法可能側(cè)重于流暢性和相關(guān)性，而忽略了事實(shí)準(zhǔn)確性，更有效的評(píng)估能幫助準(zhǔn)確識(shí)別幻覺并指導(dǎo)模型改進(jìn)。
強(qiáng)化模型的推理能力和邏輯一致性：不僅僅是記憶數(shù)據(jù)，更要讓模型具備更強(qiáng)的邏輯推理能力，能夠識(shí)別和避免生成內(nèi)部矛盾或不符合邏輯的內(nèi)容，從而提高生成信息的可靠性和合理性。
持續(xù)進(jìn)行模型微調(diào)和優(yōu)化：基于用戶反饋和評(píng)估結(jié)果，不斷對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)和優(yōu)化，以減少幻覺的發(fā)生率，這是一個(gè)持續(xù)改進(jìn)的過程，能夠逐步提升模型的準(zhǔn)確性。
探索新的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法：研究更不容易產(chǎn)生幻覺的新型模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法，例如引入更強(qiáng)的知識(shí)表示或注意力機(jī)制，這代表著未來解決幻覺問題的潛在方向。
提供明確的模型能力和限制說明：向用戶清晰地說明模型的適用范圍、優(yōu)勢(shì)以及可能存在的局限性，幫助用戶合理使用，避免在模型不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域過度依賴，從而減少誤用導(dǎo)致的幻覺感知。
用戶層面
增強(qiáng)AI素養(yǎng)：了解AI的局限性，避免盲目信任AI生成的內(nèi)容，尤其是在關(guān)鍵決策時(shí)，或是尤其是在涉及健康、財(cái)務(wù)、法律等敏感或重要信息時(shí)，用戶應(yīng)保持批判性思維，認(rèn)識(shí)到AI可能出錯(cuò)并保持警惕。
交叉驗(yàn)證信息：在使用AI生成的信息時(shí)，應(yīng)參考多個(gè)可信來源進(jìn)行驗(yàn)證，特別是涉及科學(xué)、醫(yī)學(xué)、法律等嚴(yán)謹(jǐn)領(lǐng)域的信息，以確保信息的準(zhǔn)確性，避免被AI的虛假信息誤導(dǎo)。
提供清晰、具體的指令：提問時(shí)盡量使用清晰、明確、具體的語言，避免模糊或開放式的問題，以減少模型誤解的可能性，更清晰的指令能幫助AI更好地理解用戶的意圖。
分步提問，逐步構(gòu)建答案：對(duì)于復(fù)雜的問題，可以嘗試將其分解為多個(gè)簡(jiǎn)單的子問題，逐步引導(dǎo)AI生成更準(zhǔn)確的答案，這種方法有助于AI更聚焦地處理問題，減少出錯(cuò)的可能性。
關(guān)注AI生成結(jié)果的來源（如果大模型提供）：某些AI工具會(huì)提供生成信息的來源，用戶可以關(guān)注這些來源的可靠性，評(píng)估信息的可信度。
了解不同AI模型的特點(diǎn)：不同的AI模型在知識(shí)覆蓋范圍、生成風(fēng)格和幻覺傾向方面可能存在差異，用戶可以根據(jù)需求選擇合適的工具，選擇更適合特定任務(wù)的模型可以提高結(jié)果的可靠性。
總的來說，AI幻覺是人工智能發(fā)展過程中面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。理解其產(chǎn)生的原因，并積極探索應(yīng)對(duì)方法，對(duì)于構(gòu)建更加可靠和值得信賴的AI系統(tǒng)至關(guān)重要。雖然AI目前還無法像人類一樣真正理解世界，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們相信，未來的AI將能夠更好地辨別真?zhèn)?，從而減少甚至消除“胡說八道”的現(xiàn)象。
