AI“幻觉”的类型、原因与应对方法（23）——为什么会产生AI“幻觉”江西老表的“三件套”，本地人吃不腻，出了省很难吃到，你吃过吗

想象一下你在学习新的事物时，你会对它的名称、原理、用途等进行观察和研究，从而去理解和学习其背后的原理。而AI大模型并不具备这样的“理解”能力，AI的学习过程更多的是一种模仿。它是基于海量的训练数据，建立各个信息之间的关联关系，从中它看到了哪些词组通常怎样搭配使用，但并不理解其中的实际含义。你可以理解为，AI在努力“假装”一个聪明人（即所谓“依样画葫芦”）。

简单了解了AI大模型“预测而非理解”的工作原理，我们可以开始探讨导致其出现”幻觉”的原因：

数据驱动：大模型的预测基于其之前接触过的大量训练数据。这些数据的质量和多样性可以极大地影响结果。如果数据中缺少某个关键信息，模型可能无法生成正确的结果。我们可以把这个因素看作是”AI幻觉”的源头之一。
模式识别：AI模型特别善于识别语言模式，并据此进行预测。然而，模型并不能理解这些模式的含义。相比于我们在看到一段话时，可以理解其立意，语气，含义甚至暗藏的讽刺，模型只是单纯地复制它的表面结构，而忽视了其内在含义。这就是第二个导致AI幻觉的主要因素。
缺乏实时知识：AI大模型采用的是“预训练”的方式，即一旦模型被训练完成并开始运行，它就无法继续访问或了解训练数据结束后产生的信息或知识（这也是为什么AI无法提供实时的信息，比如最新的新闻或最新的天气报告，要实现这一能力，只能是给AI配置“搜索”能力）。对于需要实时数据的问题，模型的回答可能与现实相脱节，产生“幻觉”（当然，现今主流的大模型在针对这类实时性的问题，基本都能识别出去并给予提醒）。
缺乏情境理解：最后，即使模型可以准确模拟出复杂的语言模式，也往往无法根据具体情境调整答案。例如，当被问到“今天天气怎么样”这样的问题时，模型可能会提供一个完美的，但基于过去数据的天气预报，或者一个关于天气变化的一般性叙述，而不是根据当前实际状况给出正确的回答。这是因为模型无法理解现实情境和语境，从而导致回答出现”偏离”。
对提问者的迎合：AI从设定上是为提问者服务的，因此它会迎合提问者，试图预测最可能的回答。故而，AI的回答可能会被问题本身的假设所引导，即受到提问者问题引导。同一个问题，正着提还是反着提，对于AI来说其生成回答可能会有所不同。例如，如果你问AI：“你认为人们喜欢吃巧克力吗？”AI会偏向喜欢并阐述为什么巧克力受到人们欢迎。然而，如果你反过来问AI：“你认为人们不喜欢吃巧克力吗？”AI转而去偏向不喜欢并关注一些巧克力不受人喜欢的原因。

以上就是AI之所以会产生“幻觉”的原因了。那么，面对这些AI“幻觉”，我们该如何应对呢？在下一部分，我们将讨论，如何应对AI“幻觉”。

讨论话题：你曾经碰到过哪些让你印象深刻的AI“幻觉”？评论区里也分享一下吧。

注：由于本文预设读者是AI零基础人群，期望达到启发作用。因此笔者会尝试用尽量浅显的语言来介绍，而在简化某个概念、原理的过程中，可能会丢失其完整性。这一点还请读者注意。

作者：产品经理崇生，公众号：崇生的黑板报

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