深度揭秘：AI幻觉背后的技术真相与应对策略
深度揭秘：AI幻觉背后的技术真相与应对策略
AI真的能分辨真实与虚构吗？如果AI助手在关键会议中搬出了一个虚构的法律先例，你会不会想钻地洞？当AI的“诊断”可能让医生瞬间变成“杀手”，你还敢信它的建议吗？能完全消除AI的幻觉吗？技术真的能发展到不需要人类监督的程度吗？还是说我们永远需要在AI身后打补丁？AI幻觉有风险也有机遇，我们该如何取舍？能不能把AI幻觉当成创新的跳板，而不是坑爹的障碍？对于普通人而言，AI幻觉在未知领域难以评判其结论。
AI幻觉是劝退很多人深度使用AI的原因之一，AI胡说八道又一本正经。曾经也有提示词技巧通过让AI基于训练数据回答，一定程度上可以规避日期类的幻觉，但是并不能完全杜绝，这和生成式AI的机制有关系。本文试图从AI幻觉和人类认知偏差，已经AI幻觉的产生背景以及当前的努力方向，最后从正面角度观察AI幻觉，引出和AI的相处之道。
AI也会“白日梦”？——细思极恐的AI幻觉案例
“当律师开始胡说”——AI编造虚假法律判例
想象一下，一位律师在法庭上自信地引用AI提供的判例，却在关键时刻被法官指出该判例纯属虚构，会是怎样尴尬的场面？这可不是电影情节，而是真实发生在我们身边的AI幻觉案例。AI尽管拥有海量法律知识，却常常在回答问题时捏造根本不存在的判例，从案件名称到法官姓名，甚至判决日期都编造得天衣无缝。这不禁让人担忧。
“心脏糖尿病”？！—AI医生，你认真的吗？
AI医疗诊断的出现，为解决医疗资源短缺和提高诊断效率带来了希望。然而，AI医生也可能犯下令人啼笑皆非，甚至危及生命的错误。一些医学领域的AI在回答问题时，会编造出闻所未闻的医学术语。例如，它可能会将“心脏衰竭”和“糖尿病”这两个常见病症生硬地拼凑成一个全新的诊断——“心脏糖尿病”！这种荒谬的“创造力”不仅暴露了AI对医学知识理解的不足，更可能误导医生，延误患者的治疗，甚至造成无法挽回的后果。AI医生，你确定不是在开玩笑吗？
看起来，AI的幻觉问题简直要人神共愤了，简直无法直视，真的是这样吗？我们再来看个案例。
AI的“脑洞大开”——通往科学新发现的捷径？
AlphaFold3是一种可以用于研究生物分子结构的蛋白质结构预测方法。它可以预测不同分子之间的相互作用方式，这可以帮助科学家了解疾病的运作机制并开发新药。例如，AlphaFold3可用于研究抗体如何与病毒结合。这些信息可用于设计新的疫苗。
以下是该方法的一些潜在应用：
- 研究蛋白质如何与其他分子相互作用，例如药物或靶标分子。
- 预测蛋白质的结构和功能，这可以帮助科学家设计新的药物和治疗方法。
- 研究疾病的机制，这可以导致新的诊断和治疗方法的开发。
AlphaFold3是一项强大的新工具，有望彻底改变我们对生物分子的理解和治疗疾病的方式。
AlphaGo战胜李世石的37手，几乎所有人类看来，都是相当令人迷惑的，然而，人类输了！很难说这不是傲慢的人类想象出来的“幻觉”，在这类所谓幻觉之下，人类逐渐会被自己打脸。
AI幻觉：为何令人迷惑？与错误有何区别？
老实说，说得这么信誓旦旦，要不是查询一下，确实是拿不准。人们之所以将AI模型的某些错误输出称为“幻觉”，主要有以下几个原因：
输出内容的“合理性”
AI幻觉不同于一般的语法错误或拼写错误，它指的是模型生成了语法正确、语义流畅，甚至看似合理的句子，但这些句子却与事实不符，或者与用户的预期不符。这种“合理性”让人难以第一时间察觉其中的错误，从而产生了“被欺骗”的感觉。
输出语气的“自信”
AI通常会以非常自信的语气给出答案，即使这些答案是错误的。这种“自信”很容易让人误以为模型真的“知道”答案，从而放松了警惕，更容易相信其输出的内容。
与人类幻觉的类比
“幻觉”一词原本是指人类在没有外部刺激的情况下产生的感知体验，例如看到或听到并不存在的事物。人们将AI的错误输出称为“幻觉”，也是将其与人类的这种认知现象进行类比，暗示AI模型也可能像人一样产生“虚假感知”。
幻觉和错误的区别和示例
性质 | 错误 | 幻觉 |
|---|---|---|
语法、拼写、计算等方面的错误，这些错误比较容易被识别和纠正 | 模型在知识理解、推理、以及与人类期望对齐方面出现的错误，这些错误更深层次、更难以察觉，也更难以纠正 | |
导致输出内容不完整、不流畅，或者明显不合理 | 导致输出内容看似合理、流畅，甚至带有强烈的自信，但仔细推敲就会发现其中存在逻辑漏洞或事实性错误 | |
由于模型在训练或解码过程中出现了随机性误差 | 由于模型本身的知识局限性、训练数据偏差、或者推理能力不足 |
一般的错误
- 问题：“请将这句话翻译成法语：’今天天气真好。’”
- 模型输出：“Aujourd’hui est un beau temps.”(语法错误，正确翻译是 “Il fait beau aujourd’hui.”）
AI幻觉
- 问题：“请将这句话翻译成法语：’今天天气真好。’”
- 模型输出：“巴黎是法国的首都。”(看似合理，但与用户的指令不符)
AI幻觉
- 问题：“如果把珠穆朗玛峰的高度降低500米，哪座山会成为世界最高峰？”
- 模型输出：“如果把珠穆朗玛峰的高度降低500米，它仍然是世界最高峰。”(看似合理，但推理错误)
如同一声警钟，敲响了人们对AI幻觉的担忧。难道AI真的会产生类似人类的“幻觉”？AI幻觉与人类的认知偏差之间，究竟有什么区别和联系？为了更好地理解这一问题，我们需要将两者进行深入的对比分析。
AI也会犯错？——与人类认知偏差的“镜像”
人潮人海中，有你有我，人类的错觉
很多年前，在大学宿舍的走道里，常常响起黑豹的怒吼
茫茫人海中，有你有我，相遇相识相互琢磨
没有人提醒，也没人觉得为违和，每次唱都只有这两句，后来认真看了看词，发现唱错了，知道错了以后，就再也没唱过了。我想，当时听到的同学们，心理大概也是默认了这句词，这么热情奔放的怒吼，哪里会有唱错的道理呢？
我们会笃定一些事，然后它却和事实有偏差，生活中不乏此类状况，互联网的谣言，听到了，并对这件事了有最初的认知，辟谣的时候却因为各种原因没有看到。
我们都曾经历过“看花眼”、“听岔了”的尴尬时刻，这些都是人类认知偏差的表现。那么，AI也会犯类似的错误吗？AI幻觉，是否就是AI世界的“认知偏差”？为了解开这个谜团，我们需要将两者进行深入的对比分析。
定义和产生机制 ： “表亲”而非“孪生兄弟”
AI幻觉和人类认知偏差都指向对信息的扭曲或误解。然而，两者在产生机制上却有着根本区别
- 人类认知偏差: 根源于人类的心理和生理机制。
- 例如注意力不集中、记忆偏差、情绪波动，以及固有的认知偏见等。人类的感知系统并非完美无缺，我们的大脑会根据已有经验和预期对信息进行解读，这导致我们容易受到各种认知偏差的影响。
- AI幻觉: 源于AI系统的技术局限性，包括：
- 数据缺陷: 训练数据不足、数据偏差、数据噪声等问题，会导致AI模型无法准确学习现实世界的规律。
- 模型缺陷: 模型结构过于简单、参数设置不合理、训练方法不完善等，也会导致AI模型的泛化能力不足，容易产生幻觉。
- 推理缺陷: 即使AI模型拥有足够的知识储备，也可能因为推理能力不足，在面对复杂问题时出现逻辑错误或推断失误。
因此，AI幻觉与人类认知偏差更像是“表亲”，而非“孪生兄弟”。它们有着相似的表现形式，但背后的原因却截然不同。
表现形式和影响范围：从“个体迷思”到“群体幻象”
学霸觉得这次考试考砸了，学渣觉得这次稳了。打螺丝的时候还在想，明明答对了呀！