【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略，探索人工智能的未来
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【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略，探索人工智能的未来
【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略，探索人工智能的未来
本文讨论了AI幻觉这一现象，介绍了其定义、表现形式、产生原因、带来的风险与机遇，以及人类应对的方法和AI幻觉的历史演变等内容。关键要点包括：
1.
AI幻觉的定义与表现：指AI系统生成的信息与事实或预期不符，输出看似合理但实际存在问题，如编造虚假法律判例、医学术语等。
2.
与人类认知偏差的区别：都指向对信息的扭曲误解，但AI幻觉源于技术局限，如数据、模型、推理缺陷；人类认知偏差根源于心理和生理机制。
3.
产生原因：包括数据质量问题，如信息污染、偏见陷阱、知识断层；模型自身能力缺陷，如结构简单、注意力不集中、推理不足；训练方法缺陷，如模式单一、依赖“标准答案”；推理过程的随机性。
4.
带来的风险：会误导用户、传播虚假信息、损害AI系统可信度。
5.
机遇：能推动技术进步，激发人类创造力。
6.
应对措施：进行数据“体检”、优化AI模型、采用RAG技术、对抗训练、利用提示词技巧。
7.
正确看待AI幻觉：无法根本避免，要辩证看待，扬长避短，加强人机协作 。
⏰ 发表时间：2024-03
作者：大雨
写在前面
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AI真的能分辨真实与虚构吗？
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如果你的 AI 助手在关键会议中搬出了一个虚构的法律先例，你会不会想钻地洞？
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我们准备好为 AI 的错误买单了吗？
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当AI的“诊断”可能让医生瞬间变成“杀手”，你还敢信它的建议吗？
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能完全消除 AI 的幻觉吗？
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技术真的能发展到不需要人类监督的程度吗？
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还是说我们永远需要在AI身后打补丁？
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如何在使用 AI 的同时保持对其输出的控制？
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企业该怎么在AI和人工审查间找到平衡？
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毕竟，AI也是会“走神”的！
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AI 幻觉有风险也有机遇，我们该如何取舍？
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能不能把AI幻觉当成创新的跳板，而不是坑爹的障碍？
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对于普通人而言，AI幻觉在未知领域难以评判其结论
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应该慎重对待，大胆假设，小心求证。
AI 幻觉是劝退很多人深度使用 AI 的原因之一，AI 胡说八道又一本正经 。曾经也有提示词技巧通过让 AI 基于训练数据回答，一定程度上可以规避日期类的幻觉，但是并不能完全杜绝，这和生成式 AI 的机制有关系。
本文试图从 AI 幻觉和人类认知偏差，已经 AI 幻觉的产生背景以及当前的努力方向，最后从正面角度观察 AI 幻觉，引出和 AI 的相处之道。
AI 也会“白日梦”？——细思极恐的 AI 幻觉案例
“当律师开始胡说”——AI 编造虚假法律判例
想象一下，一位律师在法庭上自信地引用 AI 提供的判例，却在关键时刻被法官指出该判例纯属虚构，会是怎样尴尬的场面？ 这可不是电影情节，而是真实发生在我们身边的 AI 幻觉案例。
AI 尽管拥有海量法律知识，却常常在回答问题时捏造根本不存在的判例，从案件名称到法官姓名，甚至判决日期都编造得天衣无缝。这不禁让人担忧。
“心脏糖尿病”？！—AI 医生，你认真的吗？