別被你的AI忽悠了
當(dāng)前，我國AI大模型的應(yīng)用呈現(xiàn)迅猛增長態(tài)勢(shì)。QuestMobile發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek上線次月（2025年2月），活躍用戶規(guī)模就突破了1.8億。但在AI應(yīng)用大眾化的同時(shí)，也有不少網(wǎng)友驚呼：與AI的蜜月期還沒有結(jié)束，就發(fā)現(xiàn)它在騙我！
有人用AI查資料，發(fā)現(xiàn)AI會(huì)編造假論文，期刊名稱、論文標(biāo)題、作者、網(wǎng)址等信息一應(yīng)俱全，可全是編的；曾有一條“80后死亡率突破5.2%”的假新聞廣為流傳，據(jù)辟謠者分析，最初的信源可能來自AI對(duì)話……
這其實(shí)不是新問題，而是在大模型誕生之初就存在的老毛病——AI幻覺。甚至有專家認(rèn)為，AI幻覺是大模型的“基因病”。因?yàn)锳I大模型訓(xùn)練依賴海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的真實(shí)性卻無人擔(dān)保。AI大模型訓(xùn)練過程中，是將海量數(shù)據(jù)高度壓縮抽象，輸入的是內(nèi)容之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表征，而不是內(nèi)容本身。AI與人類對(duì)話時(shí)，模型基于統(tǒng)計(jì)概率生成文本，追求流暢性而非真實(shí)性，很容易編出看似流暢但完全不符合事實(shí)的內(nèi)容。
既然AI幻覺是“基因病”，那這病能治嗎？要怎么治？
首先，AI幻覺也帶來了AI的“超能力”，沒必要根除。
AI幻覺也有好的一面。AI自主生成內(nèi)容是大語言模型的突出特點(diǎn)，是最具想象力的技術(shù)突破。作為大模型與生俱來的特點(diǎn)，AI幻覺決定了大模型的創(chuàng)造力，對(duì)實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）非常重要，并可在科研、文藝等領(lǐng)域發(fā)揮作用。
比如，游戲開發(fā)、動(dòng)漫設(shè)計(jì)、小說創(chuàng)作等領(lǐng)域歡迎奇思妙想，AI幻覺可以突破思維定式，為創(chuàng)作提供靈感。再如，科學(xué)研究中往往也需要非常規(guī)思路來破局闖關(guān)，AI不走尋常路的創(chuàng)造力，可以推動(dòng)科研工作出現(xiàn)“AI幻覺—實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證—理論重構(gòu)”的新范式。
其次，AI幻覺雖不可根除，但可以控制。
對(duì)于AI幻覺，我們不能放任自流。一方面，AI幻覺產(chǎn)生大量虛假信息，這些虛假信息被新一代AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)，就會(huì)形成“數(shù)據(jù)污染—算法吸收—再污染”的惡性循環(huán)。另一方面，在企業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療、法律等容錯(cuò)率很低的領(lǐng)域，AI幻覺可是“要命”的大毛病。因此，我們要從技術(shù)研發(fā)和管理機(jī)制上雙管齊下，防范AI幻覺信息的泛濫。
技術(shù)層面，檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)、多模型交叉驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)知識(shí)更新機(jī)制等，都已被證明是減少AI幻覺的有效手段。未來，還需要繼續(xù)提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量與清洗標(biāo)準(zhǔn)，嚴(yán)格檢測(cè)數(shù)據(jù)的來源和真實(shí)性，減少噪聲干擾；引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人類反饋機(jī)制，提升AI邏輯推理能力；增強(qiáng)AI大模型檢測(cè)能力，用AI監(jiān)管AI。
用戶層面，對(duì)AI輸出的答案不要直接采信，可以用多個(gè)AI模型分別生成答案再交叉驗(yàn)證、對(duì)照取優(yōu)，對(duì)關(guān)鍵任務(wù)輸出更有必要采取人工交叉驗(yàn)證，結(jié)合文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫、行業(yè)知識(shí)圖譜等專業(yè)工具作出判斷。
監(jiān)管層面，“標(biāo)注AI生成內(nèi)容”已成為我國監(jiān)管部門推動(dòng)的方向，這體現(xiàn)了對(duì)生成式人工智能的透明度要求，將提高AI生成內(nèi)容的可追溯性和可解釋性。未來，我們還應(yīng)加快人工智能法立法進(jìn)程，建立全周期全鏈條監(jiān)管體系。
實(shí)現(xiàn)“不被AI忽悠”目標(biāo)，既需要算法工程師構(gòu)建底層安全防線，也需要全社會(huì)共同建設(shè)可信AI生態(tài)。期待中國AI產(chǎn)業(yè)解決好這道AI幻覺控制難題，在創(chuàng)造力與真實(shí)性之間取得平衡。
別被你的AI忽悠了
當(dāng)前，我國AI大模型的應(yīng)用呈現(xiàn)迅猛增長態(tài)勢(shì)。QuestMobile發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek上線次月（2025年2月），活躍用戶規(guī)模就突破了1.8億。但在AI應(yīng)用大眾化的同時(shí)，也有不少網(wǎng)友驚呼：與AI的蜜月期還沒有結(jié)束，就發(fā)現(xiàn)它在騙我！
有人用AI查資料，發(fā)現(xiàn)AI會(huì)編造假論文，期刊名稱、論文標(biāo)題、作者、網(wǎng)址等信息一應(yīng)俱全，可全是編的；曾有一條“80后死亡率突破5.2%”的假新聞廣為流傳，據(jù)辟謠者分析，最初的信源可能來自AI對(duì)話……
這其實(shí)不是新問題，而是在大模型誕生之初就存在的老毛病——AI幻覺。甚至有專家認(rèn)為，AI幻覺是大模型的“基因病”。因?yàn)锳I大模型訓(xùn)練依賴海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的真實(shí)性卻無人擔(dān)保。AI大模型訓(xùn)練過程中，是將海量數(shù)據(jù)高度壓縮抽象，輸入的是內(nèi)容之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表征，而不是內(nèi)容本身。AI與人類對(duì)話時(shí)，模型基于統(tǒng)計(jì)概率生成文本，追求流暢性而非真實(shí)性，很容易編出看似流暢但完全不符合事實(shí)的內(nèi)容。
既然AI幻覺是“基因病”，那這病能治嗎？要怎么治？
首先，AI幻覺也帶來了AI的“超能力”，沒必要根除。
AI幻覺也有好的一面。AI自主生成內(nèi)容是大語言模型的突出特點(diǎn)，是最具想象力的技術(shù)突破。作為大模型與生俱來的特點(diǎn)，AI幻覺決定了大模型的創(chuàng)造力，對(duì)實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）非常重要，并可在科研、文藝等領(lǐng)域發(fā)揮作用。
比如，游戲開發(fā)、動(dòng)漫設(shè)計(jì)、小說創(chuàng)作等領(lǐng)域歡迎奇思妙想，AI幻覺可以突破思維定式，為創(chuàng)作提供靈感。再如，科學(xué)研究中往往也需要非常規(guī)思路來破局闖關(guān)，AI不走尋常路的創(chuàng)造力，可以推動(dòng)科研工作出現(xiàn)“AI幻覺—實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證—理論重構(gòu)”的新范式。
其次，AI幻覺雖不可根除，但可以控制。
對(duì)于AI幻覺，我們不能放任自流。一方面，AI幻覺產(chǎn)生大量虛假信息，這些虛假信息被新一代AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)，就會(huì)形成“數(shù)據(jù)污染—算法吸收—再污染”的惡性循環(huán)。另一方面，在企業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療、法律等容錯(cuò)率很低的領(lǐng)域，AI幻覺可是“要命”的大毛病。因此，我們要從技術(shù)研發(fā)和管理機(jī)制上雙管齊下，防范AI幻覺信息的泛濫。
技術(shù)層面，檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)、多模型交叉驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)知識(shí)更新機(jī)制等，都已被證明是減少AI幻覺的有效手段。未來，還需要繼續(xù)提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量與清洗標(biāo)準(zhǔn)，嚴(yán)格檢測(cè)數(shù)據(jù)的來源和真實(shí)性，減少噪聲干擾；引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人類反饋機(jī)制，提升AI邏輯推理能力；增強(qiáng)AI大模型檢測(cè)能力，用AI監(jiān)管AI。
用戶層面，對(duì)AI輸出的答案不要直接采信，可以用多個(gè)AI模型分別生成答案再交叉驗(yàn)證、對(duì)照取優(yōu)，對(duì)關(guān)鍵任務(wù)輸出更有必要采取人工交叉驗(yàn)證，結(jié)合文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫、行業(yè)知識(shí)圖譜等專業(yè)工具作出判斷。
監(jiān)管層面，“標(biāo)注AI生成內(nèi)容”已成為我國監(jiān)管部門推動(dòng)的方向，這體現(xiàn)了對(duì)生成式人工智能的透明度要求，將提高AI生成內(nèi)容的可追溯性和可解釋性。未來，我們還應(yīng)加快人工智能法立法進(jìn)程，建立全周期全鏈條監(jiān)管體系。
實(shí)現(xiàn)“不被AI忽悠”目標(biāo)，既需要算法工程師構(gòu)建底層安全防線，也需要全社會(huì)共同建設(shè)可信AI生態(tài)。期待中國AI產(chǎn)業(yè)解決好這道AI幻覺控制難題，在創(chuàng)造力與真實(shí)性之間取得平衡。
本文鏈接：AI得了“騙人病”，能治嗎？http://m.sq15.cn/show-2-11862-0.html
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