小刀QQ技术网:揭秘高效便捷的在线技术交流平台?
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“很抱歉,我之前的回答有误。”“感谢您的指正,我会努力改进。”
相信很多人在使用大语言模型时,偶尔发现一些很离谱的错误,纠正AI之后,就会获得这种回应。然而,当你再次提问类似问题,它很可能换一种说法,继续给出错误答案。这种“诚恳认错,坚决不改”的行为,让不少用户哭笑不得。
众所周知,AI没有欺骗我们的动机,我们所看到的“谎言”有一个更准确的术语:幻觉。那么,AI幻觉究竟是怎么产生的?为何即便开发者反复优化,它依然难以彻底根除?今天我们就来通俗地聊聊这个话题。
什么是幻觉?从何而来?
大语言模型的幻觉也分多种类型,一般来讲,指的是语言模型在生成文本时,输出看似合理、实则与事实不符、逻辑矛盾或完全虚构的内容。
例如介绍产品时瞎填参数、编造一本从未出版的书籍及其作者、杜撰从未发布过的虚假新闻等等,这些内容往往语言流畅、结构严谨,但本质上是“一本正经地胡说八道”。
那么,为何大语言模型会产生幻觉呢?
首先,来源数据并不全都正确。当前主流大语言模型通过海量互联网文本、书籍内容进行自监督学习。但这些内容里本身就有很多错误、偏见、重复信息,甚至有人故意编造的假话。
AI一模仿,就学会了“说谎”。另外,有些专业知识它根本没学过,或者学的是过时的信息,遇到新问题就只能“瞎猜”。有时模型无法判断哪条信息更权威,只能基于概率“猜”出最像人类会说的话,虚假数据就这么产生了。
其次,大语言模型倾向于预测下一个最可能出现的词。为了生成连贯、自然的文本,它倾向于选择高频、语义平滑的组合,而非核查事实。
例如,当被问“《三体》的作者是谁?”,模型知道“刘慈欣”是高概率答案;但若问题稍作变形:“《三体Ⅳ》的作者是谁?”,尽管该书并不存在,模型仍可能基于“《三体》+作者=刘慈欣”的强关联,自信地编造出续作信息。
此外,为了让AI“更听话”,开发者会用人工反馈来微调它。但如果要求它回答超出能力范围的问题,它为了“表现好”反而更容易编造答案。
为何现阶段难以彻底避免?
尽管学术界和工业界已提出多种缓解幻觉的方法,但完全消除幻觉在当前技术框架下几乎不可能。
对于面向一般用户的大语言模型,它们的设计目标是通用对话,而非专业问答。要在任意话题上都保证100%准确,需为每个领域构建专用验证系统,这违背了大模型便利的初衷。
如今幻觉形式多样,有些错误显而易见,有些则需专业知识才能识别。目前尚无统一、可扩展的自动评估标准。用户常默认AI无所不知,但模型本质是概率引擎。这种认知落差,使得即使低频幻觉也会被放大为AI不可信。
总结
虽说幻觉难免,但如果行业放纵其产生,AI总是挑最好听的话来说,久而久之,人们就可能懒得自己动脑、分不清什么是真什么是假。
更麻烦的是,这些为了讨好用户而编出来的虚假内容,还可能被重新收集进AI的训练数据里,结果就是错误信息越喂越多,AI说得越来越离谱,整个系统陷入恶性循环。
理解大模型幻觉,我们才能更理性地使用AI,它能充当工作、生活中的灵感助手,而非权威信源。未来幻觉或许能被大幅抑制,但对AI的回答保持一分怀疑,才是正确的使用方式。




