机器中的鬼魂：揭示人工智能模型中的幻觉
随着具有生成AI应用的大型语言模型（LLMs）的复杂性不断增长，对于这些模型可能产生不准确或误导性结果的担忧也在同步升级。
这个问题被包含在“幻觉”一词中，当人工智能模型全然构造不准确或不真实的信息。幻觉的重要性可以是深远的，影响各种应用，如客户服务，金融服务，法律决策，甚至医学诊断。
幻觉出现时，AI模型会产生不受任何已知事实支持的输出。这可能是由于训练数据的不准确或不足，或者模型本身内置的偏见导致的，并且这种语言模型很少承认无知。为了应对这种风险，科学界正在考虑几种措施。
一种方法是对模型的输出增加更多限制，例如缩减响应长度或要求模型保持在已认可事实的范围内。另一种方法是整合人类反馈，例如从人类反馈中进行强化学习（RLHF），使人类干预可以识别和纠正错误或虚假信息。
AI模型的透明度也非常重要，特别是在决策过程中。通过使这些过程更透明，更容易检测和纠正可能导致幻觉的偏见或错误。
这些解决方案有希望，但不是绝对可靠的。随着人工智能模型向更复杂和高效的演变，可能会出现新问题，需要进一步研究和开发。通过积极主动地解决这些挑战，我们可以最大限度地优化生成式人工智能的好处，同时最小化潜在风险。
随着人工智能的不断进步，研究人员、开发人员和政策制定者共同努力解决出现的问题和确保这些技术的负责任和有益使用变得至关重要。通过这样做，我们可以释放人工智能的全部潜力并减轻可能的危害。
人工智能模型产生幻觉的原因
几个因素会导致 AI 模型产生幻觉，包括有偏见或不足的训练数据、过度拟合、有限的情境理解、缺乏领域知识、对抗性攻击和模型架构。
- 过度拟合：一个过度拟合到训练数据的AI模型可能开始生成过于特定于训练数据的输出，而不能很好地推广到新数据。这可能导致模型生成幻觉或不相关的输出。
- 缺乏语境理解：缺乏上下文理解的AI模型可能会产生与语境不符或不相关的输出，从而导致幻觉或无意义的结果。
- 有限的领域知识：为特定领域或任务设计的人工智能模型在处理超出其领域或任务范围的输入时可能会产生幻觉。这是因为它们可能缺乏必要的知识或上下文来生成相关的输出。当模型对不同语言的理解有限时，这一点就表现得尤为明显。即使模型已经在多种语言的广泛词汇中进行了训练，它仍可能缺乏文化背景、历史和细微差别来正确地编织概念。
- 对抗性攻击：恶意行为人有意篡改模型的输入，从而导致错误或恶意输出，人工智能模型也可能成为其攻击的对象。这与红队演练不同，红队演练是组成一个团队“破坏”模型，以改进它为目的。
- 模型架构：AI模型本身的架构可以影响其产生幻觉的易感性。具有更多层或参数的模型可能更易于生成幻觉，因为其复杂性增加了。
- 通过解决幻觉的主要原因，可以设计和训练 AI 模型以产生更准确和相关的输出，从而减少产生幻觉的风险，同时保持 HTML 结构不变。
- 预防像GPT这样的人工智能模型产生幻觉，需要采用多管齐下的方法，包括一系列的解决方案和策略。随着研究人员继续探索新的方法和技术，我们可以确保这些强大的工具得到负责任和有益的使用。
- 多样化和高质量的训练数据可以在解决幻觉问题方面起到关键作用。通过为人工智能模型提供各种训练数据，暴露它们于各种不同的情境和场景，我们可以帮助抑制模型产生不准确或误导性的输出。
此外，正在努力加强AI模型中决策过程的上下文。这涉及使用自然语言处理（NLP）技术来评估给定输入的上下文，并向模型提供附加信息。
例如，如果一个客服聊天机器人收到了一个用户的问题，应用自然语言处理技术，比如命名实体识别和情感分析，可以增强模型的效率。
这使模型能够评估问题的背景并提供关于用户的历史记录，喜好和过去的互动的补充信息。这些额外的数据可以帮助模型生成更精确和相关的响应，同时也减少幻觉的风险。
解决幻觉中人类干预的作用
使用强化学习与人类反馈（RLHF）为生成AI模型中的幻觉提供了一种创新的解决方案。 RLHF包括基于人类偏好和反馈开发奖励模型，该模型指导语言模型朝着更加协调的方向发展，即更有帮助，诚实和无害的输出。
考虑一个寻求开发LLM来帮助诊断和治疗患者的医疗组织。他们可能会采用人机协同的系统来训练和验证他们的模型。医生和护士等人类专家将会仔细审查模型的输出，并就其准确性和与患者症状和病史的相关性提供反馈。
这些反馈将被用于引导模型的行为朝更加一致的方向发展并增强其准确性，这可能包括训练模型在无法确信地回答问题时承认这一点。
此外，语言学家和语言专家团队可以为模型提供上下文和领域知识，帮助其更好地理解医学术语并产生更相关的输出。
除了提供监督之外，人类可以为模型提供反馈和纠正输入。
这涉及监控模型输出，识别任何不准确或不恰当的响应，并提供纠正性反馈以增强模型的学习和改进。
通过使用人在循环系统，医疗组织可以培养更准确可靠的LLM来支持医疗专业人员对患者的诊断和治疗。模型可以根据新数据和反馈不断更新和完善，确保其始终准确和最新，最终导致改善患者结果和更有效地使用医疗资源。
可解释性和可理解性
另一个关键方面涉及开发解决方案以增强人工智能模型的可解释性和可解释性，这可以帮助防止幻觉并确保模型的输出透明且易懂。
例如，在法律决策应用程序中，AI模型可以基于历史案件数据生成潜在的法律论据或决定。然而，为了保证模型的输出是透明和可理解的，可以使用自然语言和可视化来解释模型的决策过程。这可以帮助人类专家理解和评估模型的输出。
制定新路线：缓解AI模型中的幻觉
随着人工智能技术的不断成熟，大型语言模型中出现幻觉的问题已成为一个关键问题。这些幻觉若不加注意，可能会在广泛的产业和应用中导致重大的不准确或误导性信息。
有多个因素会导致AI模型出现幻觉，包括偏见或训练数据不足、过拟合、缺乏上下文理解、有限的领域知识、对抗攻击和模型架构。要有效地解决这些问题，需要采取多管齐下的方法。
正在努力使用多元化、高质量的训练数据来减少幻觉，并改善AI模型的输出。将NLP技术应用于分析给定输入的上下文是另一种有前途的方法，使模型能够生成更准确、相关的响应。
强化学习与人类反馈（RLHF）的结合提供了另一种创新的解决方案，利用人类偏好和反馈将模型引导向更加一致和可靠的结果。
人类干预在其中的作用不可低估，尤其是通过人员参与的循环系统。人类专家可以提供反馈，添加纠正输入，提供上下文和领域知识，从而显着提高模型的性能并降低幻觉风险。
最后，朝着提高AI模型的可解释性和可解释性的方向努力是防止幻觉的关键一步，确保输出是透明的、易于理解的，并且最终是值得信赖的。
随着人工智能领域的不断发展，研究人员、开发者和政策制定者必须共同努力管理这些新兴挑战。这将确保人工智能的巨大潜力被负责地释放，从而减轻潜在风险并消除潜在的危害。
通过保持警惕和积极主动地努力，我们可以应对复杂的人工智能发展领域，为未来铺平道路，使人工智能应用像创新一样可靠、准确和有益。
