【現(xiàn)象】使用人工智能大模型時(shí)，不少人或許都遇到過(guò)類似問(wèn)題：它們有時(shí)會(huì)捏造細(xì)節(jié)，甚至“一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道”。比如，讓它推薦書，給出的卻是一堆壓根不存在的書名；人物身份張冠李戴，還能給出一些并不準(zhǔn)確的鏈接……這些現(xiàn)象都可以歸為AI幻覺(jué)。

　　【點(diǎn)評(píng)】

　　所謂AI幻覺(jué)，可以通俗地理解為AI也會(huì)像人產(chǎn)生心理幻覺(jué)一樣，遇到不熟悉或超出“知識(shí)儲(chǔ)備”的問(wèn)題時(shí)，編造一些并不存在的細(xì)節(jié)，生成與事實(shí)相悖的答案。一項(xiàng)調(diào)研顯示，對(duì)于“公眾認(rèn)為使用AI應(yīng)用過(guò)程中有哪些突出問(wèn)題”，反饋?zhàn)疃嗟氖?ldquo;內(nèi)容不準(zhǔn)確，或含虛假信息”，占比高達(dá)42.2%。

　　AI幻覺(jué)從何而來(lái)？可能得從源頭尋找答案。

　　大模型的工作原理，是基于概率生成內(nèi)容。給它上半句，它就根據(jù)自己“學(xué)”過(guò)的海量知識(shí)，“算出”下半句該說(shuō)什么。比如，當(dāng)用戶輸入“今天天氣非常”，它大概率會(huì)接“不錯(cuò)”“熱”“潮濕”等答案，而不會(huì)出現(xiàn)“甜”。同時(shí)，大模型又不是簡(jiǎn)單地儲(chǔ)存所有事實(shí)，而會(huì)像人腦記東西那樣，進(jìn)行大量壓縮和泛化——也就是“抓概要、找規(guī)律”。因此，當(dāng)“喂給”大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含虛假信息時(shí)，它就會(huì)產(chǎn)生“幻覺(jué)”、給出錯(cuò)誤答案。

　　有報(bào)告顯示，我國(guó)生成式人工智能產(chǎn)品用戶規(guī)模達(dá)2.49億人。用戶規(guī)模快速增長(zhǎng)，AI幻覺(jué)潛藏的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。比如，如果一些看似合理卻與現(xiàn)實(shí)相去甚遠(yuǎn)的內(nèi)容被AI反復(fù)學(xué)習(xí)，會(huì)形成“數(shù)據(jù)污染—算法吸收—再污染”的惡性循環(huán)。有效防范由此帶來(lái)的虛假信息泛濫，已成為不容回避的課題。

　　不過(guò)也有觀點(diǎn)認(rèn)為，AI幻覺(jué)可被視作一種“發(fā)散思維”和“想象力”。理論上，如果把訓(xùn)練一個(gè)大模型看作信息“壓縮”的過(guò)程，那么大模型經(jīng)過(guò)推理、輸出答案就是一個(gè)信息“解壓”的過(guò)程。這種處理信息的方式，可能會(huì)出現(xiàn)謬誤，也可能觸發(fā)新的創(chuàng)造。對(duì)發(fā)展尚未定型的新事物，要保持開(kāi)放心態(tài)，辯證看待其利與弊，在有效防范弊端的同時(shí)，給予足夠空間使之朝好的方向成長(zhǎng)。

　　短時(shí)間內(nèi)，AI幻覺(jué)問(wèn)題難以被解決。各方都在努力降低其負(fù)面影響，相關(guān)部門也加大了對(duì)違規(guī)AI產(chǎn)品的處置力度，推動(dòng)生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)加速落地。一些大模型廠商在積極行動(dòng)，比如文心大模型利用檢索到的信息來(lái)指導(dǎo)文本或答案的生成，提高了內(nèi)容的質(zhì)量和準(zhǔn)確性；通義大模型加強(qiáng)訓(xùn)練語(yǔ)料管理，通過(guò)“紅藍(lán)對(duì)抗”機(jī)制提升對(duì)虛假信息的識(shí)別能力。對(duì)廣大用戶而言，則要加快提升AI素養(yǎng)，學(xué)會(huì)“智慧”地運(yùn)用“智慧工具”，既借助大模型破除思維定式、啟發(fā)創(chuàng)新思路，又提高自身有效獲取、理解、評(píng)估和使用信息的能力。

　　人類塑造工具，工具也影響人類生活。應(yīng)對(duì)AI幻覺(jué)等問(wèn)題挑戰(zhàn)的過(guò)程，既促使人們思考改進(jìn)工作方法，也為AI不斷進(jìn)化提供了源動(dòng)力。激發(fā)新技術(shù)的正向價(jià)值，讓AI更好融入生產(chǎn)生活、賦能千行百業(yè)，我們邁向智慧時(shí)代之路才能走得更加穩(wěn)當(dāng)、更加順暢。（谷業(yè)凱）