揭开 AI 幻觉：AI 误导性结果背后的真相

揭开 AI 幻觉：AI 误导性结果背后的真相

AI幻觉，即AI生成的不正确或偏离预期输入的输出，是当前AI技术面临的重要挑战之一。从Grammarly到ChatGPT，这些AI工具在数字营销中扮演着越来越重要的角色，但同时也带来了不容忽视的风险。本文将深入探讨AI幻觉的定义、类型、成因及其解决方案，帮助读者更好地理解这一现象，并在实际应用中规避潜在风险。

您是否曾经在日常营销工作中使用过 Grammarly、ChatGPT 或 Google Gemini 等 AI 驱动的工具？
您可能已经探索过这些工具，或者至少听说过它们。没有办法绕过它：人工智能在数字营销中占有重要地位。看起来它将继续存在。
那么，根据一项调查，为什么 36.7% 的营销人员担心或有点担心人工智能技术及其在数字营销中的作用呢？这可能是因为尽管 AI 工具有许多用例，但 AI 幻觉仍然是 AI 输出的一个主要问题。
让我们谈谈什么是 AI 幻觉，它们为什么会发生，为什么它们有问题，以及如何以有效、合乎道德和有用的方式利用 AI 工具。

关键要点

• AI 幻觉是 AI 生成的输出实际上不正确或偏离预期输入（通常两者兼而有之）的情况。
• AI 幻觉包括错误预测、误报和假负，这可能会误导用户并损害品牌声誉。
• 训练不佳、数据质量、对预测而非事实的依赖以及固有的设计限制是 AI 幻觉的主要原因。
• AI 幻觉会削弱信任和可靠性，导致误导性输出，并造成重大的道德和法律影响。
• AI 解决方案提供商可以提高数据质量、增强模型训练、确保 AI 接地，并保持持续监控和人工监督以降低风险。作为最终用户，您可以采用谨慎的策略和正式的方法，了解如何使用 AI 来捕捉幻觉并避免使用它们。

什么是 AI 幻觉？

幻觉是指人工智能模型生成的输出实际上不真实或偏离预期输入（通常两者兼而有之）的情况。
可以想象，幻觉造成的错误信息类型是有问题的，原因有很多。
一些 AI 幻觉示例包括：

• 错误预测：AI 模型可能会捏造信息，声称事件或细节没有现实依据。例如，AI 写作工具可能会生成带有捏造统计数据或案例研究的博客文章，这些统计数据或案例研究看起来可信但完全是虚构的。这可能会误导读者并损害品牌声誉。
• 误报：AI 模型可能会错误地将某些内容识别为存在或真实，而实际上它不是。例如，在医学诊断中，这可能意味着健康患者被错误地标记为患有疾病。在数字营销环境中，人工智能驱动的社交媒体监控工具可以将中立或正面评论标记为负面评论。
• 假阴性：AI 模型可能无法检测到实际存在的东西。例如，AI 内容优化算法可能无法识别高性能内容，从而导致错过推广和放大的机会。

AI 幻觉类型

当大多数数字营销人员想到“AI”时，他们的脑海会立即想到 ChatGPT 或 Gemini 等工具。但这些大型语言模型或自然语言生成 （NLG） 工具只是人工智能的一种类型。
数字营销中常见的其他类型的 AI 包括聊天机器人、机器学习和预测分析。这很重要，因为每种类型的人工智能都有其独特的幻觉风险，并且可能或多或少容易受到不同类型的幻觉类型的影响。
最常见的幻觉类型有哪些？以下是您应该注意的三个：

• 视觉幻觉：AI 生成不准确或扭曲图像的情况。
• 文本幻觉：AI 生成不正确或无意义文本的示例。
• 幻听：AI 误解或发明声音的场景。

来源： chatpgt.com
（仔细观察这张“数字营销人员”的形象，你会发现电脑屏幕上写着荒谬的词语，这些词将其归类为视觉和文本幻觉。拼写错误或使用字母是 AI 图像生成中的常见幻觉）。

什么原因导致 AI 幻觉？

AI 幻觉（以及其他问题，如有偏见和不准确的内容）的发生是因为 AI 有缺陷。AI 存在缺陷，因为它：

1. 训练数据：用于训练生成式 AI 的大量互联网数据是准确性和偏见的混合体，模型可能会无意中吸收和复制这些数据。
2. 基于预测，而不是真理：利用自然语言处理的生成式 AI 擅长预测一串单词中接下来应该出现什么单词，但不能保证其输出是真实的，从而导致潜在的不准确。与搜索引擎不同，大多数生成式 AI 平台实际上并不进行任何研究或获取信息。
3. 设计限制：即使拥有完美的数据，生成式 AI 的固有设计也可能导致通过新颖的模式组合创建新的、可能不真实的内容。

为什么 AI 幻觉是一个问题

AI 幻觉出现问题的原因数不胜数，每一种原因都基于特定的背景。
事实是，人工智能并不总是会导致幻觉。它可能是一个非常有用的工具。但是，由于它总是有可能产生幻觉，因此重要的是，人为因素必须保留在数字营销中，以及对 AI 输出的任何类型的审查。
这就是为什么营销人员可能不应该害怕 AI 的（聪明和战略性）使用的关键原因之一。
也就是说，以下是 AI 幻觉不好的几个原因示例：

• 对信任和可信度的影响：AI 幻觉会削弱对 AI 工具及其结果的信任。当 AI 驱动的分析产生不正确的数据时，营销人员可能会做出有缺陷的决策，浪费资源并错失机会。同样，提供不准确信息的 AI 聊天机器人会损害客户信任和品牌声誉。
• 误导性信息的后果： 不准确的 AI 输出可能会产生深远的负面后果。误导性的 AI 生成内容可能会误导客户，而电子邮件活动中有缺陷的个性化可能会疏远他们，降低参与度并损害品牌形象。这些问题的范围从买家不满意到无效的营销活动，所有这些都有可能对品牌产生重大负面影响。请参阅下面的示例，其中 Google 寻找了一个讽刺网站来回答查询：
• 道德和法律风险：在准确信息对于道德和法律合规至关重要的行业中，风险甚至更高。在数字营销中，错误处理个人数据的 AI 幻觉可能会导致隐私泄露，从而导致法律诉讼和经济处罚。此外，通过 AI 生成的内容歪曲产品功能或优势可能会误导消费者，引发道德问题并可能产生法律后果。

如何解决 AI 幻觉

AI 公司通常通过提高数据质量、增强模型训练、使 AI 接地以及持续监控和支持来解决 AI 幻觉。
什么是 AI 中的“接地”？简单地说，接地是 “将模型输出连接到可验证信息源的能力”。换句话说，接地确保 AI 程序生成的输出以现实和事实为中心，而不是根据 AI 模型的训练方式“看起来正确”的内容。
但在最终用户方面，您可以通过多种方式在内容营销或数字营销中安全、合乎道德地使用人工智能。虽然这些 AI 使用类别不一定会从 AI 程序的输出中消除幻觉，但有策略地使用它们可能有助于避免使用幻觉内容：

• 创建完整内容： 使用 AI 生成有用的内容可以节省大量时间。请记住，不要剽窃和证实任何与您自己的研究无关的声明（请记住，AI 不能进行自己的研究！尝试使用 AI 生成“零草稿”，然后对其进行编辑和修改以更好地适应您的品牌、措辞和格式偏好。
• 创建部分内容：对使用 AI 创建整个内容感到不安？请尝试使用它创建特定的内容部分。这可以包括作品本身的元素，或者结构元素，如 schema markup。
• 编辑： Hemingway 和 Grammarly 等 AI 驱动的编辑工具对于内容编辑非常有用。虽然它们不能取代一个好的行编辑器，但它们可以帮助您在实时推送内容或必须进行编辑之前纠正明显的语法或拼写错误。
• 头脑风暴与研究：虽然不建议直接从LLM（大型语言模型）和NLG（自然语言生成）如ChatGPT或Gemini获取信息，但你可以询问这些类型的AI工具关于特定主题的信息，以给你一个进入对话或行业的入口，甚至是一个独特的角度来覆盖这个话题。您甚至可以要求某些工具（如 Gemini）从网络上查找讨论某些主题的资源，以加快网络研究速度或帮助您入门！
• 大纲：大纲和结构变化，包括压缩或扩展内容，是数字营销中 AI 工具的绝佳用例，它们的风险远低于其他工具，同时也创造了无可置疑的效率。
• 报告： 数据可能非常有价值，但拥有大量数据可能会使有效分析和利用变得具有挑战性。使用 AI 来帮助理解和组织数据以进行报告是节省时间和精力的绝佳方式。
  底线？与其试图让 AI 成为最终万能，不如战略性地使用它。将其与您的专业知识、行业敏锐度和人类直觉一起使用。将它用作您的英雄的伙伴，帮助您或您的团队节省时间并简化您的流程。

常见问题

什么是 AI 幻觉？

AI 幻觉是 AI 系统不正确、荒谬或误导性的输出，包括与现实和/或输入数据不一致的 NLG 和生成式 AI 程序。AI 幻觉有多种类型，包括文本、图像、听觉或预测性幻觉。

AI 幻觉是如何发生的？

发生 AI 幻觉的具体原因有很多，从数据质量差到算法缺陷，再到缺乏接地和过度拟合。
然而，所有这些原因的核心是一个总体原因：AI 模型的输出取决于它们的输入和/或它们为处理所述输入而设计的方式。
归根结底，AI 模型无法自我推理、研究或事实核查。

AI 幻觉有哪些例子？

• 向客户提供错误答案的聊天机器人。
• 提供不正确或虚构统计数据的写作工具。
• 一种预测分析工具，它根据有缺陷的数据错误地预测对产品的需求。
• 一种创建扭曲图片的图像生成工具。

AI 幻觉有什么影响？

从侵蚀对整个 AI 工具的信任和可靠性，到造成道德和法律风险的误导性或危险输出，AI 幻觉有几个重要影响需要注意。然而，可以说，比了解这种风险更重要的是，使用它来构建您关于个人和专业如何使用 AI 的决策。

如何预防 AI 幻觉？

至少从最终用户的角度来看，他们通常不能。AI 工具开发人员负责采取措施提高数据质量、训练模型并建立他们的 AI 模型，努力持续改进并始终保持人工监督。

什么是 AI 接地？

AI 接地是指确保人工智能系统对其设计运行的现实世界概念和上下文有清晰准确的理解的过程，从而有助于产生合乎逻辑和事实的输出。

结论

AI 幻觉的范围从无害的怪癖到错误信息和品牌损害的潜在来源，都是数字营销中的现实。然而，它们的存在并不一定意味着我们应该完全放弃 AI 工具。
关键是要以敏锐的眼光看待 AI，认识到它的优势和局限性，永远不要只看任何 AI 模型的输出。请记住，AI 只是一种工具，不能替代人类专业知识。如果经过深思熟虑地使用并与人工监督相结合，它可以改变游戏规则，将效率和创造力提升到新的水平。