本站 2 月 13 日消息，《華爾街日報》當(dāng)?shù)貢r間 11 日發(fā)布文章，探討了當(dāng)前“AI 幻覺”的現(xiàn)象和潛在解法。該報記者 Ben Fritz 向多款全球最先進(jìn)的 AI 聊天機(jī)器人詢問“自己的配偶是誰”，得到的答案卻令本人匪夷所思：一位自己并不認(rèn)識的作家、一名來自愛荷華州的陌生女性，還有一名網(wǎng)球運(yùn)動博主。
根據(jù)報道，盡管 AI 在解決復(fù)雜數(shù)學(xué)問題和模擬人類交流方面表現(xiàn)出色，但在基本事實(shí)上卻常常出錯。它們會捏造法律案件，混淆電影和書籍的情節(jié)，甚至“憑空”編造配偶。
本站注：上述錯誤往往被稱作“幻覺”，因?yàn)?ChatGPT、Gemini 等 AI 即使在生成錯誤答案時也會表現(xiàn)得極其自信。
曾在 IBM、微軟實(shí)習(xí)的德國 Hasso Plattner 研究所博士生 Roi Cohen 表示，這是當(dāng)前 AI 研究最熱門的方向之一。
AI 的工作原理是預(yù)測答案中最可能出現(xiàn)的下一個單詞。從本質(zhì)上看，這一過程更像是一種高級猜測。AI 往往會以堅(jiān)定的語氣給出最可能正確的答案，而不會表現(xiàn)出任何不確定性，這就像學(xué)生在多項(xiàng)選擇題考試中作答，或是社交場合中隨口應(yīng)對問題的人一樣。
西班牙瓦倫西亞人工智能研究所的教授 José Hernández-Orallo 解釋道，“AI 之所以會產(chǎn)生幻覺，根本原因在于，如果它什么都不猜，就完全不可能答對?！?/p>
為了解決這個問題，研究人員正嘗試“檢索增強(qiáng)生成”（retrieval augmented generation）技術(shù)，讓 AI 在回答問題時先從互聯(lián)網(wǎng)或文檔庫中查找最新信息，而不是完全依賴已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
在去年 12 月的 NeurIPS AI 研究會議上，Cohen 和同校博士生 Konstantin Dobler 提出了一個簡單但富有新意的想法：讓 AI 也學(xué)會承認(rèn)“我不知道”。
報道指出，當(dāng)前 AI 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)幾乎不包含“我不知道”這樣的表述，因此它們天生不會謙遜。Cohen 和 Dobler 通過調(diào)整 AI 訓(xùn)練過程，使其在可能出錯時，至少一部分情況下會選擇回答“我不知道”，從而提高整體準(zhǔn)確性。
不過，如何平衡這一策略仍是個難題。有時候，AI 說“我不知道”，但其實(shí)答案就在它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)里。
即便如此，對于那些依賴 AI 提供精準(zhǔn)信息的領(lǐng)域，適當(dāng)?shù)摹爸t虛”可能更有價值?！瓣P(guān)鍵是讓 AI 具備實(shí)用性，而不是一味追求智能?！盌obler 說道。
雖然 AI 變得越來越強(qiáng)大，但美國公眾對其的信任感卻在下降。皮尤研究中心數(shù)據(jù)顯示，2023 年 52% 的美國人對 AI 感到擔(dān)憂，而 2021 年這一比例僅為 37%。
