在科幻电影中 ，人工人工智能常被塑造成全知全能的为何“超级大脑” ，但实际中 ，生错AI却经常表现为“自傲的人工谎话家”。比方，为何请AI描绘“关公战秦琼” ，生错它不只能“叙说”虚拟的人工故事情节 ，还会“猜想”用户喜爱 ，为何煞有介事地假造不存在的生错文献档案 。这种现象被称为“AI错觉” ，人工已经成为困扰许多人工智能企业和运用者的为何实际难题 。
AI为什么会不苟言笑地胡言乱语 ？生错本源在于其思想办法与人类存在实质不同。今日人们日常运用和触摸最多的人工AI大模型实质上是一个巨大的言语概率猜测和生成模型 。它经过剖析互联网上数以万亿计的为何文本 ，学习词语之间的生错相关规则 ，再像玩猜词游戏相同 ，逐字逐句生成看似合理的答复 。这种机制使AI擅于仿照人类的言语风格 ，但有时缺少区分真伪的才干 。
AI错觉的发生与大模型练习的进程密不可分 。AI的常识系统根本来源于练习时“吞下”的数据源 。来自互联网的各类信息鱼龙混杂 ，其间不乏虚伪信息 、虚拟故事和偏见性观念 。这些信息一旦成为AI练习的数据源 ，就会呈现数据源污染。当某个范畴专业数据缺少时 ，AI便或许经过含糊性的计算规则来“填补空白” 。比方 ，将科幻小说中的“黑科技”描绘为实在存在的技能 。在AI被越来越多地用于信息出产的布景下，AI生成的海量虚拟内容和过错信息正在进入练习下一代AI的内容池 ，这种“套娃”生态将进一步加重AI错觉的发生。
在大模型练习进程中，为了使AI生成满意用户需求的内容 ，练习者会设置必定的奖赏机制——关于数学题等需求逻辑推理的问题 ，往往经过供认答案的正确与否给予奖赏；关于写作等开放式出题，则需求判别其生成的内容是否契合人类写作习气 。为了练习功率 ，这种判别更多重视AI言语的逻辑性和内容格局等目标，却疏忽了现实的核对 。
此外 ，练习进程的缺点也会导致AI存在“巴结”用户的倾向，明知道答案不契合现实 ，也乐意遵循指令生成投合用户的内容 ，并假造一些虚伪的例子或看似科学的术语来支撑自己的“假说” 。这种“角色扮演式”的表达让许多普通用户难以分辩AI错觉 。上海交通大学媒体与传达学院进行的一项全国抽样调查显现 ，约七成受访者对大模型生成虚伪或过错信息的危险缺少明晰认知 。
怎么破解AI错觉 ？开发者测验经过技能手段为AI“纠偏” 。比方“检索增强生成”技能 ，这意味着AI在答复前需求从最新的数据库检索相关信息 ，下降“信口开河”概率；一些模型被要求在不确定答案时主动供认“不知道”，而非强行假造答案 。不过 ，因为现在的AI无法像人类那样了解言语背面的实在国际 ，因而这些办法难以从根本上处理AI错觉问题 。
应对AI错觉 ，不只需求技能规制 ，也需求从公民AI素质遍及 、渠道职责 、公共传达等维度构建系统性的“错觉免疫力” 。AI素质不只包括运用AI的根本技能 ，更重要的是对AI错觉要有根本的认知才干 。清晰技能渠道的职责鸿沟相同重要 ，AI产品在设计时就应嵌入危险提示机制 ，主动符号“或许存在现实性过错”等警示内容 ，并提供方便用户进行现实核对和穿插验证的功用 。媒体能够经过定时发布AI假造现实的典型事例 ，进一步培育大众的辨认才干 。经过多方联手 ，智能年代的认知迷雾才干被真实破除 。
(作者为上海交通大学媒体与传达学院特聘教授 ，黄晓慧采访收拾) 。
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