三问AI幻觉与价值对齐
三问AI幻觉与价值对齐
随着AI技术的快速发展，AI幻觉和价值对齐成为当前AI研究的重要议题。本文从AI幻觉的产生原因出发，探讨了实现价值对齐的具体方法，并提出了有效的监管策略。
当前，由ChatGPT开启、DeepSeek推动的智能革命，正以算力为笔，重塑文明运行的范式。从AI儿科医生参与会诊，到AI法官助手协助审判，人类社会已步入硅基协作的新时期。
然而，AI技术在提升效率的同时，也带来了一个不容忽视的问题——AI幻觉。例如，在医疗领域，大模型可能虚构不存在的药物和疗效；在法律咨询中，它可能提供错误的法律解读或引用不存在的案例。这种“看似可信却完全错误”的现象正是AI幻觉的典型表现。当人们过度依赖AI时，一个错误的建议可能导致投资失误、法律纠纷、医疗事故，等等。
大模型产生的幻觉和偏见，与其训练机制密切相关。作为一种生成式人工智能技术，大模型通过复杂的神经网络结构模拟人类的语言处理能力。也就是说，它们的“智慧”并非凭空而来，而是建立在对海量数据的学习之上。
为什么大模型会出现AI幻觉和偏见
大模型训练的核心在于数据。工程师们会从互联网的各个角落收集数据，但这些原始数据必须经过清洗，包括去除重复数据、过滤垃圾信息，以及剔除涉及隐私或暴力的敏感内容。随后清洗后的数据会被分割成小单元，例如，英语通常用子词切分，而中文则需处理分词难题。当数据准备就绪，大模型会经历三个关键训练阶段：预训练、有监督微调和从人类反馈中强化学习，最终形成自然流畅的对话风格。
AI幻觉的本质在于大模型的输出是根据统计概率生成的。根据出现的情况，AI幻觉可分为两种：事实性幻觉和忠实性幻觉。事实性幻觉是指模型生成的内容与事实不符，甚至是完全虚构的，这类错误在医疗、司法等专业领域尤为危险。《Cureus》医学杂志上的一项研究表明，在使用GPT-3引用的178篇参考文献中，有69篇缺少数字对象标识符，其中41篇文章在互联网上真实存在，而28篇文章既没有数字对象标识符，也无法在互联网中找到。忠实性幻觉是指模型生成的内容与用户指令存在偏差，可进一步细分为指令不一致（内容偏离用户原始指令）、上下文不一致（与用户提供的上下文信息不符）和逻辑不一致（生成内容内部存在逻辑矛盾）。此外，由于训练数据的不均衡性，大模型还可能在性别、种族或文化问题上表现出偏见，例如将性别与职业强关联。
大模型出现幻觉与偏见的原因主要来自三个方面：数据、训练过程和推理过程。
在数据层面，用于大模型训练的数据中可能包含错误信息、过时知识以及隐含文化偏见和性别偏见的网络数据，模型具有记住训练数据的内在倾向，在训练规模极大的情况下，大模型记住这些错误信息和偏见的问题会被放大。数据还可能存在不均衡的情况，无法全面覆盖不同文化、语言或群体的视角。此外，数据还存在知识边界问题，模型训练完成后，知识便永远停留在数据采集的时间点。
在训练过程中，有监督微调阶段通常会迫使模型完成每个响应，而不允许它们表达不确定性，因此当面对不懂的知识时，大模型更有可能捏造内容而不是拒绝回答。在强化学习阶段，大模型通过人工反馈的训练，容易形成过度迎合用户偏好的倾向，这种倾向可能会产生AI幻觉。另外，如果反馈数据中存在偏见，模型可能会在训练过程中过度学习这些偏好，从而在生成内容时进一步放大偏见。
在推理过程中，下一个单词的预测取决于语言模型上下文和部分生成的文本，但是语言模型输出的时候往往会优先考虑附近的单词，这会导致上下文注意力明显不足。此外，模型的推理完全依赖于统计概率而非真实的认知，还会过度依赖文字规律做推测，比如可能会将“鸟类会飞”硬套到企鹅身上。
这些问题使得大模型可能成为制造虚假信息的“高级谎言家”。这就引出了下一个关键问题：如何避免大模型出现这些不符合人类意图的不良或有害行为，使其能力与行为符合人类的真实意图和价值观，确保人类与人工智能协作过程中的安全与信任。而这种理念被称为价值对齐，实现价值对齐是当前AI研究的重要方向之一。
如何实现价值对齐
在人工智能领域，价值对齐的目标是确保AI系统的发展方向与个人或群体的预期目标、偏好或道德原则保持一致。价值对齐的核心任务是为AI系统植入一个“价值指南针”，确保它在复杂的推理和决策过程中，始终与人类的道德标准和价值期待保持一致。对于大模型而言，实现价值对齐的主要挑战之一是如何缓解AI幻觉现象。
在数据层面上的处理是缓解AI幻觉的事前处理。高质量的数据是模型可靠性的重要基础，因此必须采取措施确保数据的准确性和多样性。具体方法包括：一是数据过滤，通过规则筛选剔除明显错误的数据，并优先选择来自可靠来源的高质量数据，同时利用可信模型评估文本质量，辅以人工审核，构建高纯度的训练语料库；二是模型编辑，由于模型训练完成后学习到的知识可能存在错误，模型编辑可以在模型进行版本迭代时对已有知识进行修正，通过调整模型参数，从而将新知识注入到模型中；三是外挂知识库，使用外部检索器从权威知识源中提取相关信息，以生成更加准确的响应。
对于训练过程的优化是缓解AI幻觉的事中处理。在模型训练过程中，减少幻觉产生的方法包括：一是反事实修正，主动生成错误答案，让模型识别并纠正逻辑矛盾；二是双向自回归方法，使模型能够基于过去和未来的上下文来预测下一个标记，从而捕获双向依赖关系；三是改进奖励模型对人类偏好的判断，使模型更符合人类的期望。
在推理阶段进行调整是缓解AI幻觉的事后处理。在模型生成内容后，可以通过以下方法进一步减少幻觉：一是平衡多样性与准确性，避免因采样过程中的随机性而生成不符合事实的内容；二是自我校正，通过提示机制提高模型的自我校正能力，让模型检查并纠正其生成的内容；三是知识蒸馏，将大模型的知识迁移至小模型，通过教师模型的“理性决策轨迹”来修正学生模型的生成偏差，从而提高模型性能和泛化能力。
缓解大模型中的偏见问题，同样需要从数据、训练、推理等多个环节进行系统性优化。通过这些多层次、多阶段的技术手段，可以有效缓解大模型的AI幻觉和偏见问题，逐步实现价值对齐。这不仅能提高AI系统的可靠性和安全性，也为构建与人类价值观高度契合的智能系统奠定坚实的基础。然而，大模型的健康发展不仅依赖于开发者的技术优化，政府和社会监管部门也应发挥关键作用，共同推动这一目标的实现。
如何有效监管AI大模型
当前，AI的价值对齐问题面临着一个严峻的挑战：人类对前沿AI模型的监管能力与技术进步的速度之间正形成越来越大的差距。随着AI模型能够自主编写代码、设计实验，甚至优化自身架构，传统的监管手段已经难以应对。因此，确保AI安全的唯一途径是提升人类在监控、理解和控制AI方面的能力，使其能够跟上模型复杂性的增长速度。
全球范围内，AI伦理与安全已成为各国政府的核心关切。作为AI技术发展的前沿国家，中国亟须构建符合国情的“技术—法律—社会”三位一体的治理体系。
一方面，面对大模型的快速发展，需立足本土创新法治化机制。一是建立指标校准体系，以融贯性为原则，确保与普遍的伦理标准和法律标准相一致，形成清晰且可实现的规范，评估大模型的伦理合规性。二是建设国家级高质量语料库，通过与社会各界合作，整合经过多轮审核的学术文献、政策文件、文化典籍及网络数据，为行业提供“纯净知识源”。三是成立第三方AI伦理监管机构，邀请跨学科专家团队对大模型在金融、医疗等关键领域进行定期审查，确保其符合伦理和法律要求。
另一方面，应推动建立全球协同的治理体系，构建人类命运共同体的AI治理新秩序。一是统一数据流通规则，推动各国之间的语料库跨境安全共享，避免数字时代的知识割裂。二是统一技术互操作性，制定全球统一的模型价值对齐评测标准，建立跨国“伦理防火墙”。三是建立风险联防机制，对未来自主进化型AI可能引发的失控风险，构建多国协同的“紧急制动网络”。
在伦理维度上，我国强调坚持“以人为本”“智能向善”的AI发展观，与西方以个体为核心的伦理形成互补，为全球提供了更具包容性的价值坐标系。当前，大模型技术正快速突破人类认知的边界，但全球AI治理却面临“规则缺失”和“领导力不足”的双重挑战：美国的技术民族主义加剧了数字霸权割裂，欧洲的监管理想主义难以在实践中落地，发展中国家则大多面临技术依赖困境。在这一背景下，中国既需要在技术创新上勇于探索，也要在全球文明价值的守护中发挥积极作用。
在这场关乎人类未来的竞赛中，中国必须平衡创新与安全，既不能过度限制技术发展，也要避免治理滞后，唯有通过技术自强与制度创新的协同推进，才能让AI成为推动人类文明进步的动力，而非失控的“普罗米修斯之火”。确保大模型技术既能释放生产力，又能符合人类共同价值，这不仅是对人类命运共同体理念的践行，更是中华文明为数字时代提供的一种生存方案。通过构建技术发展与伦理规范并重的治理体系，中国有望为全球AI治理贡献智慧，推动AI技术朝着造福全人类的方向发展。