ChatGPT為什么會“胡說八道”？

電子設(shè)計(jì)聯(lián)盟

AI幻覺，簡單來說，是指人工智能系統(tǒng)（自然語言處理模型）生成的內(nèi)容與真實(shí)數(shù)據(jù)不符，或偏離用戶指令的現(xiàn)象，就像人類說“夢話”一樣~
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那么AI幻覺有哪些？是什么原因產(chǎn)生的？我們該如何避免AI幻覺呢？

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AI會產(chǎn)生什么樣的幻覺？
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可能有的小伙伴說：“我知道了！AI‘胡說八道’就是AI幻覺唄？”其實(shí)也沒這么簡單，AI幻覺主要有兩類。
事實(shí)幻覺：“假新聞制造機(jī)”
6 _0 ?) h' F# q- u. b) d( BA：事實(shí)不一致：AI生成的內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)世界事實(shí)相矛盾
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; v  r5 @/ |& x  r" b1 A當(dāng)被問及“世界上最高的山峰是哪座？”，如果AI回答“深圳塘朗山是世界上最高的山峰。”這就是一個事實(shí)不一致的例子，因?yàn)樘晾噬阶�落于廣東省深圳市，海拔430米遠(yuǎn)低于珠穆朗瑪峰8848.86米，這個回答與現(xiàn)實(shí)世界的事實(shí)相矛盾。
B：事實(shí)捏造：AI生成完全虛構(gòu)的內(nèi)容
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" O) d; c4 P4 \  G: ]如果AI描述說“2024年，考古學(xué)家在埃及金字塔內(nèi)發(fā)現(xiàn)了一座隱藏的密室，里面藏有古代法老的寶藏和未知的高科技裝置�！边@就是完全虛構(gòu)的信息，截至目前沒有考古發(fā)現(xiàn)或科學(xué)證據(jù)表明埃及金字塔內(nèi)存在未被發(fā)現(xiàn)的密室，更不用說藏有古代法老的寶藏或未知的高科技裝置了。
忠誠度幻覺：“指令迷失”
  S1 f# G8 ~+ Y* v9 A5 |A：指令不一致：AI的回答偏離用戶的要求


如果用戶要求AI“講解一下龍飛鳳舞”，但AI回答了“老鐵，我給你搜了幾段舞蹈教學(xué)” ，這就完全偏離了原始的問題。
B：上下文不一致：AI生成的內(nèi)容與提供的背景信息不符
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' h. ]1 b+ `1 B假設(shè)在一個討論中國傳統(tǒng)節(jié)日的上下文中，用戶問：“春節(jié)是什么時候？”AI回答：“春節(jié)是中國農(nóng)歷新年，通常在每年的1月或2月慶祝�！边@個回答是正確的，符合春節(jié)的基本情況。
然而，如果AI接著說：“春節(jié)是紀(jì)念屈原的節(jié)日，人們會吃粽子和賽龍舟�！边@就是上下文不一致的例子，因?yàn)锳I的回答與春節(jié)的背景信息不符。
& w6 t, x& O5 _C. 邏輯不一致：AI的輸出存在內(nèi)在邏輯矛盾
開頭的9.11大于9.9就是一個典型的數(shù)值計(jì)算邏輯混亂的例子……，AI把自己繞蒙了~
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8 H" P/ W# I; AAI幻覺有哪些特點(diǎn)

內(nèi)容流暢性：盡管內(nèi)容可能有誤，AI生成的文本通常仍然連貫流暢。

表面合理性 ：生成的內(nèi)容表面上看起來可信，給人以“這看起來很對”的第一印象，非專業(yè)人士難以辨別。

上下文相關(guān) ：AI的幻覺內(nèi)容并非憑空出現(xiàn)，它們通常與特定的上下文情境緊密相關(guān)。

不可預(yù)測性 ：很難預(yù)測AI何時會產(chǎn)生幻覺，可能幻覺也很難復(fù)現(xiàn)，就像人很難在今天做一個與昨天相同的夢。
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AI幻覺的“幕后黑手”
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$ w( w- q% c8 ~0 Q: _5 FAI幻覺主要來自以下方面：數(shù)據(jù)里的“坑”

訓(xùn)練數(shù)據(jù)局限：AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含錯誤、偏見或過時信息。就像教小朋友學(xué)習(xí)，課本是錯的，考試自然無法答對。

缺乏實(shí)時更新：AI通�；�于靜態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，無法及時獲取最新信息。考試要根據(jù)最新的資料復(fù)習(xí)，拿一本82年的教材是考不了24年的高考的~
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訓(xùn)練過程的“小插曲”

過度泛化 ：模型可能過于依賴某些模式，導(dǎo)致在新情況下推導(dǎo)錯誤。就像我們學(xué)習(xí)時候只記住了公式，卻不會靈活變通。

上下文理解不足：AI可能無法完全把握復(fù)雜的上下文關(guān)系。在處理多個復(fù)雜信息點(diǎn)，或者在推理時容易出錯。就像我們的大腦有時也會短路一樣。

模型本身的“小缺陷”
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% ?) K0 T' g! }& L! h  {模型結(jié)構(gòu)限制：AI通過統(tǒng)計(jì)模式預(yù)測，但可能無法真正理解信息。“你以為他真的懂你，其實(shí)也不過是基于復(fù)雜算法的數(shù)學(xué)而已~”
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2 k0 P6 V$ I+ X4 B' @如何避免AI幻覺？
1 Q6 ~# s/ v! m* M; n8 Y0 s
' `* F: Z& N, ]* M3 \  s避免AI幻覺有以下幾個“絕招”，各位少俠看“自身功力”，酌情修煉~一. 提示工程有策略提示工程通過優(yōu)化AI的輸入提示，使生成的內(nèi)容更準(zhǔn)確。
; w- x' X, Q/ \8 PA. 檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)

8 I& V' `7 F# f: ]0 D6 S1 JRAG技術(shù)通過引入外部知識來幫助AI生成更準(zhǔn)確的內(nèi)容。主要方法包括：
  q2 `3 f  z: C2 w; H$ {生成前檢索：在內(nèi)容生成前，系統(tǒng)會預(yù)檢索相關(guān)背景信息，為生成過程打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
- ]* e! @0 l* `$ E  X生成過程中檢索：在生成過程中，系統(tǒng)實(shí)時檢索并整合外部知識，確保內(nèi)容的時效性和深度。
  F, z# e* b4 N9 O9 O生成后檢索 ：生成后，系統(tǒng)再次檢索，與現(xiàn)有證據(jù)進(jìn)行對比，驗(yàn)證生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。
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# R8 C4 P5 j8 [8 H2 R例如，當(dāng)AI被問到“2024年登月的宇航員有哪些？“時，RAG系統(tǒng)會先檢索最新的新聞信息，然后基于檢索到的準(zhǔn)確信息生成回答。
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6 g; o( G0 Q& H$ x2 a* ~B. 基于反饋和推理的自我改進(jìn)機(jī)制
4 D' v+ B+ Z* s0 I* h5 R& }% J9 V這種方法賦予AI自我反思的能力，使其能夠不斷優(yōu)化生成的內(nèi)容。


AI在生成答案后，會進(jìn)行自我審視，提出疑問：“這個答案是否全面？是否有關(guān)鍵信息被忽略？”
C. 提示詞的精細(xì)化調(diào)優(yōu)
& c. U6 s0 z* F1 [6 r7 l通過精心設(shè)計(jì)的提示詞，引導(dǎo)AI生成更可靠、更精確的內(nèi)容。
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例如，在地圖導(dǎo)航的AI應(yīng)用中，使用“請根據(jù)最新的交通管制政策、路況信息、天氣情況，提供明天上午九點(diǎn)到深圳灣公園的路線推薦，分別提供駕車與公共交通的路線信息，用時推薦等”具體提示，代替籠統(tǒng)的“如何去深圳灣公園”。
& ]0 t9 C$ B1 J這種方法不僅提升了信息的全面性，也增強(qiáng)了AI回答的針對性。（這不僅是我們最容易實(shí)現(xiàn)的策略，也是最直觀有效的方法，能夠顯著改善內(nèi)容生成的質(zhì)量和深度。

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二. 模型開發(fā)不能停AI模型與訓(xùn)練過程的不斷進(jìn)化是減少幻覺產(chǎn)生的關(guān)鍵。

A. 創(chuàng)新解碼技術(shù)
  [$ U$ f5 R' F9 p  Y/ ]采用新的解碼策略，以便更精準(zhǔn)地處理語言上下文，例如上下文感知解碼（CAD）。
3 N/ s1 [$ M/ p* o1 N
$ N. c' L( c4 S# J" B. T$ P這種方法通過在解碼過程中引入上下文信息，鼓勵模型更多地關(guān)注所提供的上下文，而不是僅僅依賴于模型在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)到的知識。

) O3 p, d- |% R1 ]例子：在翻譯一部科幻小說時，傳統(tǒng)模型可能會直譯“Beam me up”為“把我光束上去”，而應(yīng)用CAD的模型會理解這是一句要求傳送的指令，正確翻譯為“把我傳送上去”。
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B. 知識圖譜的應(yīng)用
通過知識圖譜，我們能夠豐富AI的知識庫，讓生成的內(nèi)容更加準(zhǔn)確和有深度。

想象一下，知識圖譜就像一個巨大的、互聯(lián)的“社交網(wǎng)絡(luò)”，但它不是連接人，而是連接各種信息和概念。每個“用戶”在這個網(wǎng)絡(luò)中都是一個實(shí)體，比如人、地點(diǎn)、事物或者概念。
2 x, p7 o. [. C6 g' n
' J9 x" k) u2 I$ H: c/ ]* C3 ^- i它們通過各種“關(guān)系”相互連接，就像社交軟件上的好友關(guān)系一樣。知識圖譜通過這種方式組織信息，就像一個超級學(xué)霸幫助AI快速找到信息，并且理解不同信息之間的聯(lián)系。
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舉個例子，如果你在知識圖譜中查找“蘋果”，它不僅會告訴你蘋果是一種水果，還可能告訴你蘋果公司是一家科技公司，甚至還會告訴你牛頓被蘋果啟發(fā)發(fā)現(xiàn)了萬有引力。


C. 基于忠實(shí)度的損失函數(shù)
) E& l* C/ ]0 s4 y引入新的損失函數(shù)，對偏離原始數(shù)據(jù)的生成內(nèi)容進(jìn)行懲罰，以減少不準(zhǔn)確的信息，從而把AI從幻覺中“掐醒”。


舉個例子，AI在生成文章摘要時，如果回答中添加了原文中未提及的內(nèi)容，損失函數(shù)會提高懲罰，確保模型學(xué)習(xí)到生成與原文相符的內(nèi)容。

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D. 監(jiān)督微調(diào)
* ^  N: q, T& D2 L5 l' |$ c* p通過特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，提升模型在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確性。
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& X" W  }* i8 h5 r& S& [
$ ]& ?1 [% _& x4 f舉個例子，一個通用的語言模型可能對通信術(shù)語理解有限。通過使用大量通信行業(yè)資料進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)，可以顯著提高模型在通信領(lǐng)域的準(zhǔn)確性。
/ w" R6 |: ]  B6 j1 @+ K5 E4 a5 \比如，它可以更準(zhǔn)確地區(qū)分相似通信術(shù)語的區(qū)別，如EBGP和IBGP。
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& x' d3 i) T9 u7 |/ D三. AI Agent為模型加BuffAI Agent有特定的能力可以提高模型的可靠性，通過這種方式，AI Agent能夠更好地理解和處理復(fù)雜的任務(wù)，減少在生成文本時出現(xiàn)的錯誤或不準(zhǔn)確的信息。
9 D" U  W7 K. |+ xA. PAL（Program-Aided Language Models，程序輔助語言模型）：PAL技術(shù)通過將程序化邏輯嵌入到語言模型中，使得AI能夠執(zhí)行特定的程序或算法來完成任務(wù)。
2 k2 q/ \# u) }PAL技術(shù)像是一個“自動化工具”，它通過內(nèi)置的程序邏輯來指導(dǎo)AI系統(tǒng)如何完成任務(wù)。這種技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠處理那些規(guī)則明確、步驟固定的任務(wù)。

舉個例子，如果你告訴基于PAL技術(shù)的AI系統(tǒng)：“我需要在每天下午3點(diǎn)提醒我喝水�！毕到y(tǒng)會設(shè)置一個自動化的日程提醒，每天按時提醒你，而不需要進(jìn)一步的交互。

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B. ReAct（Reasoning and Acting，推理與行動）：
ReAct技術(shù)強(qiáng)調(diào)AI對上下文的理解，以及基于這種理解進(jìn)行的推理和決策。

$ Q# g" ^4 j# J* Z5 k5 ~$ f4 zReAct技術(shù)更像是一個“智能助手”，它不僅理解用戶的請求，還能夠根據(jù)請求的內(nèi)容進(jìn)行推理，并采取相應(yīng)的行動。這種技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠處理那些需要靈活推理和決策的任務(wù)。

5 o: ^. N9 N$ w( ~8 l, _7 U% x舉個例子，如果你告訴基于ReAct算法的AI系統(tǒng)：“我明天有個會議，需要準(zhǔn)備一份報(bào)告�！盧eAct系統(tǒng)會理解你的請求，然后推理出你需要的信息類型，可能會詢問你報(bào)告的具體內(nèi)容和格式，然后根據(jù)這些信息來幫助你準(zhǔn)備報(bào)告。
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END
+ C9 w9 [: V6 Q1 Z* R/ W& t文檔君的AI幻覺就介紹到這啦！是不是秒懂了“AI幻覺”？
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2 O! p5 P6 ^9 t, R( C# Z所以下次當(dāng)你的AI應(yīng)用開始“夢話連篇”，不要“嘲笑”它，也不要急于按下“重啟”鍵。
* ?& x; o. G3 ?7 r其實(shí)，AI也是在學(xué)習(xí)中成長的“小朋友”，它們在努力成長，可能偶爾也會開個小差，做個“白日夢”。只要我們用正確的方法引導(dǎo)它，多用一點(diǎn)耐心教導(dǎo)它，它就能從“夢游”中醒來，為我們提供準(zhǔn)確、可靠的服務(wù)

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小問答
請問“林黛玉倒拔垂楊柳”屬于AI的哪一種幻覺呢
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？還有沒有什么典型的AI幻覺的例子？評論區(qū)跟大家分享一下吧~
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