對AI的回答要保持質(zhì)疑 “胡編亂造”背后的真相值得每個人警惕(2)
正因如此，AI有時會編造出聽起來有模有樣、但實際上根本不存在的新聞、論文、人物甚至法律條文。它的“自信”和“權(quán)威感”來源于算法的語言組織能力，而不是事實核驗。
問題源于數(shù)據(jù)與訓練方式
據(jù)介紹，AI出現(xiàn)“幻覺”的根源在于訓練數(shù)據(jù)的復雜性和模型的預測機制。
“它吃進去了各種真實的、不真實的、過時的、主觀的甚至矛盾的信息，但沒有一個內(nèi)部機制告訴它哪個信息是真的?！庇绕湓陂_放領(lǐng)域中，當數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，AI就會像一個讀書太雜但沒分清真假內(nèi)容的學生，在回答問題時憑印象“編”出一套看似有邏輯的說辭。
此外，目前AI模型在訓練階段主要依賴“語言預測”這一核心目標，它并不涉及嚴謹?shù)氖聦嶒炞C體系。即便在后期通過“對齊”和“微調(diào)”來盡量減少錯誤回答，但在大規(guī)模開放使用時，這些措施依然難以完全杜絕AI胡編亂造的行為。
“信任崩塌”與“技術(shù)追責”
2025年，人工智能的觸角已延伸至醫(yī)療診斷、在線教育、金融風控等重要領(lǐng)域。一個看似無害的小錯誤，可能引發(fā)用戶財產(chǎn)損失、健康誤導甚至司法風險。AI幻覺也不再是個別現(xiàn)象，而逐漸演變?yōu)楣舶踩[患。
“你不能指望一個AI去承認‘我不知道’，它的天性就是給出一個答案?！边@位技術(shù)人員強調(diào)，這也正是用戶在使用時最容易被誤導的地方——AI總會給出回答，但你永遠不知道它是不是對的。
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