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AI幻觉是什么?

Answer

AI 幻觉是指 AI 系统生成的信息与事实不符或与预期不符的现象。具体表现为:

  • 生成的输出内容看似合理流畅,但实际上与输入信息、上下文环境或客观事实相矛盾,缺乏逻辑或经验支撑。
  • 表现形式多种多样,例如在艺术创作中照片中突然出现第三只手臂。 AI 幻觉存在潜藏的风险:
  • 误导用户,导致用户获取错误信息从而做出错误判断,如医疗 AI 助手给出错误诊断建议可能延误患者治疗。
  • 传播虚假信息,用于制造和传播虚假新闻报道或社交媒体帖子,误导公众,影响社会稳定。
  • 损害 AI 系统的可信度,降低用户对 AI 系统的信任度,阻碍 AI 技术推广和应用。

为了避免 AI 幻觉,需要对其生成的内容进行检查,因为即使是像 GPT-4 这样相对扎实的模型或有互联网连接的 Bing 也不能完全消除幻觉。同时要注意人工智能不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,使用时要对其输出负责,防止被不道德地用来操纵或作弊。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略,探索人工智能的未来

我们已经了解了人类如何巧妙应对认知偏差,那么对于AI系统,是否也存在类似的“认知陷阱”?答案是肯定的,这就是“AI幻觉”。[heading2]AI幻觉:真实与想象的“迷宫”[content]简单来说,AI幻觉是指AI系统生成的信息与事实不符,或者与预期不符,就像人工智能在“一本正经地胡说八道”。这些“胡说八道”不是AI故意的,而是技术局限性造成的错误。AI幻觉的定义可以概括为:AI系统生成的输出内容看似合理流畅,但实际上与输入信息、上下文环境或客观事实相矛盾,缺乏逻辑或经验支撑。[heading2]AI幻觉:“多重面孔”[content]AI幻觉的表现形式多种多样,如下图所示:[heading2]AI幻觉:潜藏的风险[content]AI幻觉看似“小错误”,但在实际应用中可能带来巨大风险。误导用户:AI幻觉会导致用户获取错误信息,从而做出错误判断。例如,医疗AI助手给出错误诊断建议,可能延误患者治疗。传播虚假信息:AI幻觉可能被用于制造和传播虚假信息,误导公众,影响社会稳定。例如,AI可以生成虚假新闻报道或社交媒体帖子,用于政治宣传或商业炒作。损害AI系统的可信度:AI幻觉会降低用户对AI系统的信任度,阻碍AI技术推广和应用。例如,如果用户发现AI经常“胡说八道”,他们可能不再信任AI的判断,甚至拒绝使用AI产品。

生成式 AI:下一个消费者平台

今天,许多AI工具都会出现幻觉(例如,照片中突然出现第三只手臂!)或者需要很长时间才能处理请求。对于大多数消费者来说,这可能是可以接受的,但如果你试图通过内容实现盈利,这可能会令人更加沮丧。为了满足这些高级用户的需求,我们预计许多公司将添加提供更高质量服务的“专业版”套餐——正如ChatGPT[已经做到的那样](https://techcrunch.com/2023/02/01/openai-launches-chatgpt-plus-starting-at-20-per-month/)。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

为了回应你的答案,AI很容易“产生幻觉”并生成看似合理的事实。它可以生成完全错误的内容,而且非常令人信服。让我强调一下:AI连续且良好地撒谎。它告诉你的每一件事或信息可能都是不正确的。你需要检查所有的东西。你需要全部检查一下。特别危险的是要求它为互联网提供参考、引用、引文和信息(对于未连接到互联网的模型)。因为GPT-4通常更加扎实,因为Bing的互联网连接意味着它实际上可以拉入相关事实。[这是一份避免幻觉的指南](https://oneusefulthing.substack.com/p/how-to-get-an-ai-to-lie-to-you-in),但它们不可能完全消除。另请注意,人工智能不会解释自己,它只会让你认为它解释了自己。如果你要求它解释它为什么写东西,它会给你一个完全编造的合理答案。当你询问它的思考过程时,它并没有审查自己的行动,它只是生成听起来像它在做这样的文本。这使得理解系统中的偏见非常困难,尽管这些偏见几乎肯定存在。它也可以被不道德地用来操纵或作弊。你对这些工具的输出负责。

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ai 可以写代码吗
AI 可以写代码。以下为您介绍一些相关内容: Bolt․new 是一款终极写代码工具,AI 能帮您自动写代码、自动运行并自动部署,全部在浏览器中完成。您只需撰写简单提示,它就能自动编写代码,并支持一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。但该功能处于 alpha 测试阶段,可能存在问题,目前仅支持小到中型仓库,且不支持分叉或提交。 有许多写代码或辅助编程的 AI 产品,例如: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码。 Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。 在独立游戏开发中,单独让 AI 从零开始写小功能没问题,但还不能完全写出程序架构。可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。以《玩具帝国》为例,Buff 系统中部分代码可让 AI 生成,但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。在教导 AI 时,要像哄小孩,肯定正确的,指出错误时要克制。
2025-03-22
如何用AI帮助选股
以下是关于如何用 AI 帮助选股的一些信息: 可以将交易与 AIGC 相结合,打造私人高级交易顾问。例如,借助 AI 分析行情,期望在不熟悉的市场中找到合适的进场点,提高资金使用效率。多种策略配合可能提高理论上的胜率。 有一些相关的投资服务,如 Stocked AI,它提供每日股票推荐,推荐由机器学习模型生成,使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 同时,在写作选题等方面,也可以类比 AI 的学习过程。如同大语言模型通过监督学习从优秀文本示例中学习,我们在公众号创作中也需要通过学习优秀的文章来提升自己的写作能力,包括选题、结构等方面。但要注意学习不等于照搬,而是要融会贯通形成自己的风格。在选股时,也可以借鉴这种思路,分析相关的成功案例和模式。
2025-03-22
请推荐搜索功能最强的AI
以下是一些搜索功能较强的 AI 搜索引擎推荐: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式的搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 此外,腾讯元宝也是一款搜索功能出色的 AI 产品,它虽然推出较晚,但能凭借独特优势在市场站稳脚跟。其最大亮点是强大的 AI 搜索功能,最近更新了搜索体验,推出深度搜索等新功能,还能访问大量微信生态系统内的私域资源,包括微信公众号的内容以及腾讯内部、互联网上的其他优秀资源。同时,它依托腾讯“混元”大语言模型,能生成高质量内容,在深度搜索时能更全面、深入地回答用户问题,是 GPT Search 的良好替代选择,尤其适合需要访问中文内容和微信生态系统信息的用户。 Perplexity 更是被认为是 AI 搜索领域的“祖师爷”,早在 2022 年就已开始探索。其官网为 https://perplexity.ai/,Pro 会员每月 20 美元,成为 Pro 会员后可使用高级模型,并享受无限制的 Pro 搜索。在处理复杂问题时,其专业搜索模式表现出色。
2025-03-22
AI绘画的技术演进历程
AI 绘画的技术演进历程如下: 早期,AI 绘画成果较为简单和粗糙。但随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络等的应用,AI 绘画能够生成更加复杂、逼真和富有创意的图像。如今,它已涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物,并在与人类艺术家的互动和融合中不断创新。 在艺术创作方面,AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,模拟人类创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具,为观众带来新体验。它打破了传统手工绘画技巧的局限,通过编程、算法和数据分析等开拓新创作领域,让缺乏绘画技巧的人也能参与艺术创作,使艺术更具民主化和包容性。 在应用场景上,AI 绘画在广告设计中可快速生成创意概念图,为策划提供灵感和初稿;在游戏开发中用于创建场景和角色形象,提高开发效率;在影视制作中辅助生成特效场景和概念设计;在建筑设计中帮助构想建筑外观和内部布局。 同时,AI 绘画对艺术界的影响是复杂且双面的。它既提供了新的创作工具和可能性,也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的重要讨论。艺术界的反馈使 AI 在绘画方面有显著进展,但其在表达情感和创造性意图方面仍存在局限性,也引发了艺术家对版权、原创性和伦理问题的担忧,带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑以及“侵权”嫌疑的反对之声。尽管存在争议,AI 绘画仍为艺术创作提供了新的可能性,帮助艺术家探索新创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众的互动,提供个性化和互动的艺术体验。
2025-03-22
AI绘画的历史与发展
AI 绘画的历史与发展如下: 早期,AI 绘画成果较为简单粗糙。但随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用,其能够生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,从写实到抽象,从风景到人物。 AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能性和挑战。它从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变着传统艺术的面貌。 AI 技术在艺术创作中的应用不仅改变了创作方式,还对艺术的审美观念和市场需求产生影响。一方面,人们对 AI 驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品接受程度大致相同,但不太愿意将机器人视为艺术家,这表明其在表达情感和创造性意图方面存在局限性。另一方面,艺术家对 AI 生成艺术的态度复杂,既有期待也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 此外,AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声,反映了新技术发展带来的行业生态变化和对现有法律伦理框架的挑战。 尽管存在争议,AI 在艺术领域的应用为艺术创作提供了新的工具和可能性,帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本,促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。 艺术与科技的融合正呈现出前所未有的奇妙景象,AI 绘画作为杰出代表,将艺术与先进技术完美结合,开启探索之旅,引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟,而 AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,模拟人类创作过程,生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具,为观众带来新体验,打破了传统创作的局限,使艺术更加民主化和包容。
2025-03-22
AI名词集在哪里呀
以下是一些常见的 AI 名词: ModelBased Iterative Reconstruction:基于模型的迭代重建 ModelConstruction:模型构建 Modelling Scenario:建模场景 Molecular Graph Theory:分子图论 Molecular Modelling:分子建模 Monte Carlo Tree Search:蒙特卡洛树搜索 Moore’S Law:摩尔定律 msQSBEREL Model:基于人工神经网络组合的结构生物学效应定量关系多尺度模型 MultiAgent Control System:多智能体控制系统 MultiCore Desktop Computer:多核台式计算机 MultiDimensional Big Data Analysis:多维度大数据分析 Agnostic PAC Learnable:不可知 PAC 可学习 Algorithm:算法 Almost Everywhere:几乎处处 Almost Sure:几乎必然 Almost Sure Convergence:几乎必然收敛 AlphaBeta Pruning:αβ修剪法 Alternative Splicing Dataset:选择性剪接数据集 Ambiguity:分歧 Analytic Gradient:解析梯度 Ancestral Sampling:原始采样 Annealed Importance Sampling:退火重要采样 Anomaly Detection:异常检测 Bayesian Mcmc Methods:贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛方法 Bayesian Methods:贝叶斯方法 Bayesian Molecular:贝叶斯分子(设计方法) Bayesian Prior:贝叶斯先验 Bayesian Program Learning:贝叶斯程序学习 Bayesian Regularized Neural Network:贝叶斯正则化神经网络 BeamScanning:波束扫描 Best Separates:最优分离 Biased Dataset:有偏数据集 Bit Collisions:字节碰撞/冲突 Black Box:黑盒
2025-03-22
ai幻觉
AI 幻觉是指 AI 在生成内容时出现的错误或与现实世界不符的情况。以下是关于 AI 幻觉的一些重要方面: 在写东西方面: AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能完全错误的内容,需要对其生成的所有内容进行检查。 对于要求提供参考、引用、引文和信息(对于未连接到互联网的模型)的情况尤其危险。 AI 不会真正解释自己,对其思考过程的回答可能是完全编造的。 使用 AI 工具的输出需要承担责任。 在艺术创作方面: 许多 AI 工具会出现幻觉,如照片中突然出现第三只手臂,或者处理请求时间长。 对于试图通过内容实现盈利的用户可能更加令人沮丧。 从技术真相与应对策略角度: 本质:AI 幻觉是模型对训练数据中统计模式的过度依赖,导致无法准确理解和生成新情况的信息,从而输出与现实不符的内容,类似于人类认知偏差中大脑为节省认知资源对信息的扭曲。 表现形式:多种多样且难以察觉,如生成不存在的人物、地点、事件,或对已知事实错误描述;类似于人类的确认偏误、可得性偏差、锚定效应等。 产生原因:都与经验和知识有关,人类受个人成长经历、文化背景、知识结构等影响,而 AI 与训练数据质量、模型结构和训练策略有关,若训练数据有偏差或错误,模型会学习并体现在生成内容中。 影响:可能导致错误决策,如人类在生活中做出错误判断和选择,投资者受可得性偏差影响做出错误投资决策;AI 幻觉可能误导用户、传播虚假信息,甚至在医疗诊断等领域引发安全事故。 目前还没有完全消除 AI 幻觉的方法,但可以通过一些措施来降低其影响。
2025-03-19
ai的幻觉问题
AI 的幻觉问题主要体现在以下几个方面: 1. 可能编造不存在的 API 或错误代码,需要人工严格审查。 2. 在处理复杂项目时,难以设计架构和模块化,难以完全掌握项目需求,也难以独立完成编译、部署、调试等复杂任务。 3. 许多 AI 工具在艺术创作中会出现幻觉,例如照片中突然出现第三只手臂,或者处理请求时间过长。 4. 当用户追问时,AI 可能会钻牛角尖,给出越来越离谱的答复,还可能不懂装懂,提供错误知识。 针对模型幻觉问题,一些解决技巧包括: 1. 新建一个会话窗口重新提问。 2. 告诉 AI 忘掉之前的所有内容,重新交流。 3. 让 AI 退一步,重新审视整个结构,从零开始设计。 4. 当 AI 猜测并修改问题时,可提供日志让其依据判断问题所在。
2025-03-19
消除大模型幻觉的方法
以下是关于消除大模型幻觉的方法的相关内容: 大模型出现幻觉的原因及部分解决办法: 1. 原因: 样本存在错误(Imitative Falsehoods),即学习的“教材”中有错误。 2. 解决办法: 上采样(Up Sampling)。 大模型存在的问题: 1. 输出结果具有不可预测性。 2. 静态的训练数据导致知识存在截止日期,无法即时掌握最新信息。 知识的局限性:模型自身的知识源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题:基于数学概率的文字预测导致会在没有答案的情况下提供虚假信息等。 数据安全性:企业担心数据泄露,不愿将私域数据上传第三方平台训练。 Prompt 可以减少幻觉的原因: Prompt 相当于给大模型提供了一个模板,包括对模型的要求、输入和输出的限制,使大模型在限制下得到概率最大的答案,从而提升返回的准确性。 RAG 是解决大模型问题的有效方案: RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。RAG 可与微调结合使用,两者并不冲突。但 RAG 不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。
2025-03-17
如何避免ai的幻觉
要避免 AI 的幻觉,可以从以下几个方面入手: 1. 提示词工程: 明确要求 AI 引用可靠来源,例如在询问历史事件时要求引用权威的历史文献,询问科学事实时要求引用已发表的科研论文,询问法律条款时要求引用官方的法律文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,例如在询问数学公式时要求展示推导过程,询问代码功能时要求逐行解释代码的含义。 明确限制 AI 的生成范围,例如在询问名人名言时指定名人的姓名和相关主题,询问新闻事件时指定事件的时间范围和相关关键词。 2. 数据方面: 数据清洗:利用各种技术手段对 AI 的训练数据进行“清洗”,去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致的内容,并尽可能消除数据中的偏见。 数据增强:为 AI 模型提供更多、更丰富的训练数据,例如在训练图像识别模型时,对已有的图像进行旋转、缩放、裁剪等操作,生成更多新的样本,从而提高模型的泛化能力。 3. 从伦理和社会角度: 制定 AI 伦理规范:需要制定明确的 AI 伦理规范,引导 AI 技术的研发和应用,确保 AI 系统符合人类的价值观和道德准则,避免 AI 被用于危害人类利益的行为。 加强 AI 监管:加强对 AI 系统的监管,建立完善的评估机制,及时发现和纠正 AI 系统中的错误和偏差,防止 AI 幻觉造成严重后果。 提升公众的 AI 素养:提升公众的 AI 素养,让人们了解 AI 技术的原理和局限性,理性地看待 AI 幻觉问题,避免被 AI 误导。 需要注意的是,提示词工程只是一种辅助手段,要从根本上解决 AI 幻觉问题,还需要从数据、模型、训练方法等多个方面进行努力。同时,AI 幻觉既有负面影响,也可能带来正面价值,我们既要警惕其风险,也要善于利用其带来的机遇。
2025-03-07
我是经济学研究者,经常写作学术论文,投稿SSCI期刊,大模型幻觉太严重,在辅助文献综述写作方面,基本没有用处。你有好的用于文献综述写作的AI辅助工具吗?
以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具: 1. 对于 ChatGPT ,您可以使用 temporary chat 功能,保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时,可以采取以下技巧: 告诉模型忘掉之前的所有内容,重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步,重新审视整个结构,从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型,如果不确定,可以给它看日志,让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard (大语言模型幻觉排行榜),了解不同模型的幻觉情况,该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率,用于评估 LLM 的事实一致性,并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能,这或许意味着新模型即将发布,预计发布时间在一两周内。
2025-03-06
基础搭建的知识库效果很差,模型答案的幻觉很严重,我应该怎么改进?(Deepseek调用api接入本地faiss的rag库)
以下是一些改进基础搭建的知识库效果、减轻模型答案幻觉问题的建议: 1. 更换大模型:例如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b,针对您的场景,后者的性能可能提升一倍左右。 2. 更换 embedding 模型:将 embedding 模型从 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh,后者可能更优。 3. 测试不同 Top k 的值:比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果,发现 Top 10 时效果可能最优。 4. 对文档名称进行处理:人工对文件进行重命名,上传相同文件构建知识库,同时在构建知识库时勾选【开启中文标题加强】选项,虽然重命名文件对结果的提升效果不明显,但勾选该选项后,回答的无关信息可能减少,效果有所提升。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务。 在大模型中,向量可想象成空间中的点位,每个词或短语对应一个点。系统通过查看词在虚拟空间中点的位置,寻找直线距离最近的点来检索语义上接近的词语或信息。理解向量后,当收到一个对话时,RAG 的完整工作流程为:检索器从外部知识中检索相关信息,生成器利用这些信息生成答案。 要优化幻觉问题和提高准确性,需要了解从“问题输入”到“得到回复”的过程,针对每个环节逐个调优,以达到最佳效果。
2025-02-27