【现象】使用人工智能大模型时,不少人或许都遇到过类似问题:它们有时会捏造细节,甚至“一本正经地胡说八道”。比如,让它推荐书,给出的却是一堆压根不存在的书名;人物身份张冠李戴,还能给出一些并不准确的链接……这些现象都可以归为AI幻觉。 所谓AI幻觉,可以通俗地理解为AI也会像人产生心理幻觉一样,遇到不熟悉或超出“知识储备”的问题时,编造一些并不存在的细节,生成与事实相悖的答案。一项调研显示,对于“公众认为使用AI应用过程中有哪些突出问题”,反馈最多的是“内容不准确,或含虚假信息”,占比高达42.2%。 大模型的工作原理,是基于概率生成内容。给它上半句,它就根据自己“学”过的海量知识,“算出”下半句该说什么。比如,当用户输入“今天天气非常”,它大概率会接“不错”“热”“潮湿”等答案,而不会出现“甜”。同时,大模型又不是简单地储存所有事实,而会像人脑记东西那样,进行大量压缩和泛化——也就是“抓概要、找规律”。因此,当“喂给”大模型的训练数据包含虚假信息时,它就会产生“幻觉”、给出错误答案。 有报告显示,我国生成式人工智能产品用户规模达2.49亿人。用户规模快速增长,AI幻觉潜藏的风险也随之增加。比如,如果一些看似合理却与现实相去甚远的内容被AI反复学习,会形成“数据污染—算法吸收—再污染”的恶性循环。有效防范由此带来的虚假信息泛滥,已成为不容回避的课题。 不过也有观点认为,AI幻觉可被视作一种“发散思维”和“想象力”。理论上,如果把训练一个大模型看作信息“压缩”的过程,那么大模型经过推理、输出答案就是一个信息“解压”的过程。这种处理信息的方式,可能会出现谬误,也可能触发新的创造。对发展尚未定型的新事物,要保持开放心态,辩证看待其利与弊,在有效防范弊端的同时,给予足够空间使之朝好的方向成长。 短时间内,AI幻觉问题难以被解决。各方都在努力降低其负面影响,相关部门也加大了对违规AI产品的处置力度,推动生成合成内容标识加速落地。一些大模型厂商在积极行动,比如文心大模型利用检索到的信息来指导文本或答案的生成,提高了内容的质量和准确性;通义大模型加强训练语料管理,通过“红蓝对抗”机制提升对虚假信息的识别能力。对广大用户而言,则要加快提升AI素养,学会“智慧”地运用“智慧工具”,既借助大模型破除思维定式、启发创新思路,又提高自身有效获取、理解、评估和使用信息的能力。 人类塑造工具,工具也影响人类生活。应对AI幻觉等问题挑战的过程,既促使人们思考改进工作方法,也为AI不断进化提供了源动力。激发新技术的正向价值,让AI更好融入生产生活、赋能千行百业,我们迈向智慧时代之路才能走得更加稳当、更加顺畅。
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📸 潘文柱记者 张小虎 摄
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📸 刘军标记者 孙果魁 摄
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