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AI幻覺(jué),簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),是指人工智能系統(tǒng)(自然語(yǔ)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(shuō)“夢(mèng)話”一樣~
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那么AI幻覺(jué)有哪些?是什么原因產(chǎn)生的?我們?cè)撊绾伪苊釧I幻覺(jué)呢?
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/ A' p; q$ j9 C2 f5 V4 }7 YAI會(huì)產(chǎn)生什么樣的幻覺(jué)?4 @9 F3 X; o( j+ h+ b9 U
, P" P" X5 Z4 r) L可能有的小伙伴說(shuō):“我知道了!AI‘胡說(shuō)八道’就是AI幻覺(jué)唄?”其實(shí)也沒(méi)這么簡(jiǎn)單,AI幻覺(jué)主要有兩類。( \& `4 v: x( U' G8 O6 S
事實(shí)幻覺(jué):“假新聞制造機(jī)”
2 c. {$ e( k( U: _' V5 aA: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7 A& ~4 q$ f' W4 i; Q' B5 u
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- e. E8 P* j% v9 I, n; w當(dāng)被問(wèn)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!边@就是一個(gè)事實(shí)不一致的例子,因?yàn)樘晾噬阶溆趶V東省深圳市,海拔430米遠(yuǎn)低于珠穆朗瑪峰8848.86米,這個(gè)回答與現(xiàn)實(shí)世界的事實(shí)相矛盾。6 s/ Z! T7 S E! p, ~
B:事實(shí)捏造:AI生成完全虛構(gòu)的內(nèi)容
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% o5 _2 W* \) b7 f- s1 A* `如果AI描述說(shuō)“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(méi)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(shuō)藏有古代法老的寶藏或未知的高科技裝置了。1 s/ e, k* p# C" Q1 Z( n) _' {0 y
忠誠(chéng)度幻覺(jué):“指令迷失”
4 [* B9 G. Q) C. y( O! FA:指令不一致:AI的回答偏離用戶的要求5 P, I- c8 K/ p: b% a( p- ?
, G: o2 ?& m- Z4 g2 r( o% w# \
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5 `6 h0 x0 ]+ G6 v$ H2 _4 f! ]% _/ Z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(wèn)題。
9 F. e. o: N2 ?$ p$ YB: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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: S, r) c0 j9 t2 V( q& X2 R假設(shè)在一個(gè)討論中國(guó)傳統(tǒng)節(jié)日的上下文中,用戶問(wèn):“春節(jié)是什么時(shí)候?”AI回答:“春節(jié)是中國(guó)農(nóng)歷新年,通常在每年的1月或2月慶祝!边@個(gè)回答是正確的,符合春節(jié)的基本情況。
+ U, X$ A# f# K然而,如果AI接著說(shuō):“春節(jié)是紀(jì)念屈原的節(jié)日,人們會(huì)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。
1 r1 R% E) o/ A' G& f5 u. HC. 邏輯不一致:AI的輸出存在內(nèi)在邏輯矛盾
' j" j" n% n8 y4 z0 A開(kāi)頭的9.11大于9.9就是一個(gè)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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% s+ t6 h" Z. t# d3 UAI幻覺(jué)有哪些特點(diǎn)
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+ T6 N Y- A3 U# l$ q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(lái)可信,給人以“這看起來(lái)很對(duì)”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(jué)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(cè)性 :很難預(yù)測(cè)AI何時(shí)會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué),可能幻覺(jué)也很難復(fù)現(xiàn),就像人很難在今天做一個(gè)與昨天相同的夢(mèng)。
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AI幻覺(jué)的“幕后黑手”
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AI幻覺(jué)主要來(lái)自以下方面:數(shù)據(jù)里的“坑”
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; Z& W" ~/ _+ F9 t! q1 ~+ A9 b4 b訓(xùn)練數(shù)據(jù)局限:AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含錯(cuò)誤、偏見(jiàn)或過(guò)時(shí)信息。就像教小朋友學(xué)習(xí),課本是錯(cuò)的,考試自然無(wú)法答對(duì)。缺乏實(shí)時(shí)更新:AI通;陟o態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,無(wú)法及時(shí)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~( m. n# L. q6 W6 \# z) w+ W2 \4 k
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+ e) l9 O4 c' h5 P( l h訓(xùn)練過(guò)程的“小插曲”
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& n7 I( `7 K% {- w: I: J過(guò)度泛化 :模型可能過(guò)于依賴某些模式,導(dǎo)致在新情況下推導(dǎo)錯(cuò)誤。就像我們學(xué)習(xí)時(shí)候只記住了公式,卻不會(huì)靈活變通。上下文理解不足:AI可能無(wú)法完全把握復(fù)雜的上下文關(guān)系。在處理多個(gè)復(fù)雜信息點(diǎn),或者在推理時(shí)容易出錯(cuò)。就像我們的大腦有時(shí)也會(huì)短路一樣。
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模型本身的“小缺陷”! p0 K/ ?) ?# K- w2 H0 d
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( m: ^( f. K) P2 ^模型結(jié)構(gòu)限制:AI通過(guò)統(tǒng)計(jì)模式預(yù)測(cè),但可能無(wú)法真正理解信息!澳阋詾樗娴亩,其實(shí)也不過(guò)是基于復(fù)雜算法的數(shù)學(xué)而已~”
+ X$ c. k; ~0 T4) t8 s! T; Z2 _ ]# E" s
- Z' r* S( \: |4 Z& I* ~1 V: f$ L如何避免AI幻覺(jué)?
: f8 ?# s; |6 L# e9 V) g$ `: r: D0 u/ W ^
避免AI幻覺(jué)有以下幾個(gè)“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(guò)優(yōu)化AI的輸入提示,使生成的內(nèi)容更準(zhǔn)確。- s6 U ~ u0 B. h
A. 檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)
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RAG技術(shù)通過(guò)引入外部知識(shí)來(lái)幫助AI生成更準(zhǔn)確的內(nèi)容。主要方法包括:
3 O. R( a1 n5 [9 _: {, S' w生成前檢索:在內(nèi)容生成前,系統(tǒng)會(huì)預(yù)檢索相關(guān)背景信息,為生成過(guò)程打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
: F* p# ` L. Q- K5 }生成過(guò)程中檢索:在生成過(guò)程中,系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢索并整合外部知識(shí),確保內(nèi)容的時(shí)效性和深度。
% ^( }' [( B" m" l$ L0 q% a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(duì)比,驗(yàn)證生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性。
3 w+ X# L* O3 |7 p4 R3 j, |0 i9 } K$ b8 |) r0 H
例如,當(dāng)AI被問(wèn)到“2024年登月的宇航員有哪些?“時(shí),RAG系統(tǒng)會(huì)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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* b' A6 a* L9 T! J9 \& ~5 pB. 基于反饋和推理的自我改進(jìn)機(jī)制
( d0 C E. a. P- u z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。' y9 `3 l" Z; N3 g
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5 ?$ [9 C- o9 |0 J- XAI在生成答案后,會(huì)進(jìn)行自我審視,提出疑問(wèn):“這個(gè)答案是否全面?是否有關(guān)鍵信息被忽略?”6 ^$ g2 @+ C1 f% l! X j! B) L. ]
C. 提示詞的精細(xì)化調(diào)優(yōu)
5 b O! ?4 q2 }8 G) S5 D通過(guò)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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9 M( ^& O9 {0 H0 D) Z0 T
例如,在地圖導(dǎo)航的AI應(yīng)用中,使用“請(qǐng)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(shí)推薦等”具體提示,代替籠統(tǒng)的“如何去深圳灣公園”。! C& K4 c2 x" K7 A
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(duì)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(kāi)發(fā)不能停AI模型與訓(xùn)練過(guò)程的不斷進(jìn)化是減少幻覺(jué)產(chǎn)生的關(guān)鍵。# P/ F0 p& ?; p8 N* N* ^
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A. 創(chuàng)新解碼技術(shù)! y& S& K/ Q- }! \) F
采用新的解碼策略,以便更精準(zhǔn)地處理語(yǔ)言上下文,例如上下文感知解碼(CAD)。
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* b W9 }7 ~; D" s* O1 |7 i這種方法通過(guò)在解碼過(guò)程中引入上下文信息,鼓勵(lì)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(shí)。! h4 K0 ?# \( {+ x% ~- p1 y0 H- p
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例子:在翻譯一部科幻小說(shuō)時(shí),傳統(tǒng)模型可能會(huì)直譯“Beam me up”為“把我光束上去”,而應(yīng)用CAD的模型會(huì)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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# ~! }, j! l* T+ W% O H
B. 知識(shí)圖譜的應(yīng)用
. d/ T" \4 Q, v, \% T* U, D4 R通過(guò)知識(shí)圖譜,我們能夠豐富AI的知識(shí)庫(kù),讓生成的內(nèi)容更加準(zhǔn)確和有深度。& Z+ b" v- d. \- g7 u
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1 W4 \# M( d' i想象一下,知識(shí)圖譜就像一個(gè)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(gè)“用戶”在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中都是一個(gè)實(shí)體,比如人、地點(diǎn)、事物或者概念。1 o8 R7 s0 r1 H. v- K
% t5 O5 S- g7 F) l; |/ G
它們通過(guò)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(shí)圖譜通過(guò)這種方式組織信息,就像一個(gè)超級(jí)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。% B1 K& U6 J, b/ [
/ b8 ^) e$ T; S* B* E
舉個(gè)例子,如果你在知識(shí)圖譜中查找“蘋果”,它不僅會(huì)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(huì)告訴你牛頓被蘋果啟發(fā)發(fā)現(xiàn)了萬(wàn)有引力。8 d' o, }9 a# s! e* H& y, F
1 D% f* x+ h, ~: I
, i8 a5 a w$ h4 Y
C. 基于忠實(shí)度的損失函數(shù)
2 M5 N8 C0 y1 f; C, n# s* J引入新的損失函數(shù),對(duì)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(jué)中“掐醒”。# e6 Q9 z* \" E, v9 u( V! g
5 c0 S2 N: q6 j) C- S3 g
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. l& J* f. W% P1 k9 U舉個(gè)例子,AI在生成文章摘要時(shí),如果回答中添加了原文中未提及的內(nèi)容,損失函數(shù)會(huì)提高懲罰,確保模型學(xué)習(xí)到生成與原文相符的內(nèi)容。- o& u6 m) D( i' U0 [
) j0 P5 B ~, k n% c7 r
2 t5 |& E: {3 d, eD. 監(jiān)督微調(diào); ^. Q! V# ?% X! a3 _+ v# S+ m2 m* A
通過(guò)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。: R/ l7 @$ i- X, t! F t
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! [$ q& ], @- {9 x. {* d! A1 R
舉個(gè)例子,一個(gè)通用的語(yǔ)言模型可能對(duì)通信術(shù)語(yǔ)理解有限。通過(guò)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。2 r1 S& X. v% e
比如,它可以更準(zhǔn)確地區(qū)分相似通信術(shù)語(yǔ)的區(qū)別,如EBGP和IBGP。9 W9 o. r5 E& U5 k) A3 ?2 p
6 w0 X" |& d' L8 m& U* ]4 i& k( z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(guò)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(shí)出現(xiàn)的錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的信息。
: L6 ?9 ]3 V% p# L6 Z# ~A. PAL(Program-Aided Language Models,程序輔助語(yǔ)言模型):PAL技術(shù)通過(guò)將程序化邏輯嵌入到語(yǔ)言模型中,使得AI能夠執(zhí)行特定的程序或算法來(lái)完成任務(wù)。5 V% T! \, B6 m) r
PAL技術(shù)像是一個(gè)“自動(dòng)化工具”,它通過(guò)內(nèi)置的程序邏輯來(lái)指導(dǎo)AI系統(tǒng)如何完成任務(wù)。這種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于能夠處理那些規(guī)則明確、步驟固定的任務(wù)。
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- Y; g+ N. l# \) D$ l- f% D( R
舉個(gè)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(huì)設(shè)置一個(gè)自動(dòng)化的日程提醒,每天按時(shí)提醒你,而不需要進(jìn)一步的交互。
% Y4 y5 P' `& u) Y4 `9 T& u/ g S
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) U7 h+ p& `' m! |# Z# V3 FB. ReAct(Reasoning and Acting,推理與行動(dòng)):
: E8 @4 V# T& f& g3 n( y7 T- z! ^ReAct技術(shù)強(qiáng)調(diào)AI對(duì)上下文的理解,以及基于這種理解進(jìn)行的推理和決策。
! ~4 ^4 R% q/ y' L3 a3 z4 s7 O2 q8 W c0 o/ o3 ], h& ^: B
ReAct技術(shù)更像是一個(gè)“智能助手”,它不僅理解用戶的請(qǐng)求,還能夠根據(jù)請(qǐng)求的內(nèi)容進(jìn)行推理,并采取相應(yīng)的行動(dòng)。這種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于能夠處理那些需要靈活推理和決策的任務(wù)。
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% x( B6 h) W9 r7 s4 K. R7 a6 _2 e舉個(gè)例子,如果你告訴基于ReAct算法的AI系統(tǒng):“我明天有個(gè)會(huì)議,需要準(zhǔn)備一份報(bào)告!盧eAct系統(tǒng)會(huì)理解你的請(qǐng)求,然后推理出你需要的信息類型,可能會(huì)詢問(wèn)你報(bào)告的具體內(nèi)容和格式,然后根據(jù)這些信息來(lái)幫助你準(zhǔn)備報(bào)告。: k9 c$ p: g% F, f. f
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" P) A& C H q: G: Q文檔君的AI幻覺(jué)就介紹到這啦!是不是秒懂了“AI幻覺(jué)”?6 f- a. v" V* R/ F* K1 d# g. u
3 N: K1 ?1 [% C" |* y- w# o2 z所以下次當(dāng)你的AI應(yīng)用開(kāi)始“夢(mèng)話連篇”,不要“嘲笑”它,也不要急于按下“重啟”鍵。
! G) ~4 J3 ? j其實(shí),AI也是在學(xué)習(xí)中成長(zhǎng)的“小朋友”,它們?cè)谂Τ砷L(zhǎng),可能偶爾也會(huì)開(kāi)個(gè)小差,做個(gè)“白日夢(mèng)”。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(mèng)游”中醒來(lái),為我們提供準(zhǔn)確、可靠的服務(wù)& Y: D8 S' s- H1 U. G3 o
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小問(wèn)答
$ F. B: J/ Z2 E4 r, ]請(qǐng)問(wèn)“林黛玉倒拔垂楊柳”屬于AI的哪一種幻覺(jué)呢' ~8 G) y+ Q* O, o
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?還有沒(méi)有什么典型的AI幻覺(jué)的例子?評(píng)論區(qū)跟大家分享一下吧~
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