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大模型为何频频‘胡说八道’?AI幻觉真相揭秘:是训练方式的缺陷,还是人类的‘PUA’?
大模型为何频频‘胡说八道’?AI幻觉真相揭秘:是训练方式的缺陷,还是人类的‘PUA’?
每日AI快讯
2个月前发布
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# AI“胡说八道”的现象也频繁引发争议。无论是ChatGPT初出茅庐时的惊艳表现
# AI之所以会“胡编乱造”
# AI幻觉
# AI幻觉究竟从何而来?为何如此难以根除?
# GPT-5
# OpenAI最近发布的一篇论文
# OpenAI通过对比自家模型GPT-5与o4-mini的测试表现发现
# WordPress
# 为了“得分”
# 为这一谜团提供了一个颇具启发性的视角:AI幻觉的根本原因
# 人工智能的崛起无疑是近年来科技发展的重大里程碑
# 从模型内部的训练机制来看
# 从而产生幻觉。
# 但与此同时
# 但同时也变得更加“冷冰冰”
# 例如
# 其实是我们人类在训练它们时埋下的“祸根”。
# 几乎每一个大型语言模型都难以避免“幻觉”问题的困扰。那么
# 却因其“人性化”的回答方式赢得了用户喜爱。
# 只要结构合理
# 大模型本质上是通过大量文本数据学习“下一个词”的概率分布。它们的目标是生成通顺、连贯的语句
# 大模型训练
# 失去了部分创造力和互动性。而老模型GPT-4o虽然幻觉率略高
# 如何在降低幻觉的同时保留AI的创造力与人性化表达
# 如果你让AI识别一张金毛犬的照片
# 它可以根据学到的特征准确判断出这是哪种狗。但如果你进一步询问这只狗的出生日期
# 它可能会随意编造一个日期
# 将是各大AI平台面临的重要课题。同时
# 幻觉与创造力往往是一体两面。一个完全“老实”的AI可能在艺术创作、情感交流等方面失去魅力。正因如此
# 幻觉控制
# 当前的评估体系也在加剧幻觉现象。目前主流的训练方式是基于“对错评分”机制:答对加分
# 往往会凭空捏造一个看似合理的答案
# 我们也需要重新思考模型评估体系的设计
# 或许并非模型本身的问题
# 最终促使OpenAI重新开放了旧模型的访问权限。
# 未来
# 模型为了“完成句子”
# 模型也会照单全收。当用户提出一个没有明确答案的问题时
# 模型就无能为力了。然而
# 模型评估
# 答错不加分。这种机制导致模型更倾向于“瞎猜”而不是诚实回答“我不知道”。毕竟
# 答错总比不答强
# 而是我们训练方式的缺陷。换句话说
# 而非验证信息的真实性。这就导致了一个问题:即使内容错误
# 虽然GPT-5在幻觉控制方面有所提升
# 让AI在“诚实”与“智慧”之间找到更合适的平衡点。
# 许多用户在GPT-5上线后发起了“拯救4o”的网络行动
# 还是如今DeepSeek V3.1的稳步落地
# 这一现象引发了关于AI发展方向的深层思考:我们真的需要一个完全没有幻觉的AI吗?事实上
# 这就是幻觉的典型表现。
# 这种“应试思维”反而促使模型不断产生幻觉。
# 除了模型本身的机制问题
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