什麼是人工智能幻覺，爲什麼會出現幻覺，如何檢測幻覺？

您多久會反覆檢查人工智能生成的信息？對我們很多人來說，答案可能是 "不經常"。人工智能已迅速成爲我們默認信任的東西。因爲它是在大量數據的基礎上訓練出來的，所以很多人認爲它的答案總是準確的。

但這種假設並不總是正確的。

雖然人工智能對學習很有幫助，但它仍然可能產生不準確、誤導甚至捏造的信息。而這些錯誤往往是如此令人信服，以至於我們可能無法在第一時間發現它們。隨着人工智能越來越多地融入日常生活，瞭解它的侷限性與瞭解它的好處同樣重要。

請繼續閱讀，瞭解人工智能幻覺、幻覺發生的原因、如何發現幻覺以及如何減少幻覺的影響。

什麼是人工智能幻覺？

當人工智能系統生成虛假或誤導性信息，卻自信滿滿地將其呈現出來時，就會產生人工智能幻覺。這不是簡單的錯別字或微小的計算錯誤，而是毫無事實根據的事實、數字或說法。

例如，人工智能可能會描述一個實際上從未發生過的歷史事件。它還可以添加虛假的日期、統計數據和資料來源，使答案看起來更有說服力。這就是爲什麼學生甚至專業人士 如果不覈實信息，有時會被誤導。

爲什麼使用 "幻覺 "一詞？

爲什麼要用 "幻覺 "這個詞，而不是簡單地說人工智能犯了錯？

這是因爲，犯一個小錯誤是一回事，但產生完全虛構的信息則是另一回事。幻覺 "一詞就是用來強調這種區別的。它指的是人工智能生成的信息看似真實，但並非基於真實數據。

就像幻覺會讓人感知到實際上並不存在的東西一樣，人工智能也會產生看似準確實則錯誤的反應。關鍵的區別在於，人工智能並沒有意識到這種錯誤；它只是根據訓練數據生成模式。

人工智能的幻覺是什麼樣的？

人工智能幻覺可能表現爲編造的引文、不準確的事實、關於人的虛假信息、捏造的統計數據，甚至是編程輸出中不存在的代碼。這些都是人工智能幻覺最常見的表現形式。

然而，上述例子只是人工智能幻覺出現的一些常見方式。根據問題的類型，人工智能幻覺還可能出現在許多其他方面。下表解釋了常見的幻覺類型及其含義和示例。

人工智能的幻覺和錯誤輸出是一回事嗎？

不，人工智能的幻覺和有缺陷的輸出不是一回事。雖然兩者都涉及錯誤信息，但錯誤的性質是不同的。

錯誤輸出通常表現爲語法錯誤、拼寫錯誤或格式問題。而人工智能幻覺則是指系統生成的信息完全是編造的，但卻被當作正確的信息。

下面是一個例子，可以更好地理解兩者的區別。

如果仔細觀察這三個例子，差異就會一目瞭然。有缺陷的版本仍然引用了同一份研究報告，但在格式和引用方面存在錯誤。與此同時，幻覺版本介紹了一項完全不同、根本不存在的研究，但在學術上似乎仍然有效。

Why Do AI Hallucinations Occurur?

人工智能的幻覺並不是隨機出現的故障。它們是語言模型設計和訓練的自然結果。由於人工智能系統是根據模式而不是經過驗證的事實來生成反應的，因此某些條件會增加輸出不準確的可能性。

讓我們來詳細分析一下這些關鍵原因：

1.人工智能模型基於可預測性而非事實

每個人工智能模型都是在大型數據集上訓練出來的。因此，它可以從所接觸的信息中學習模式、關係和語言結構。當用戶提問時，模型會根據這些模式生成回覆，而不是檢查信息是否與事實相符。

理解這一點的一個好方法是想象一個二年級的學生被要求寫一個他們並不熟悉的歷史事件。他們並不承認自己的不確定性，而是試圖利用自己記憶中的零星信息來填補空白。這樣寫出來的文章可能文筆優美、自信滿滿，但有些事實、日期或事件可能完全不準確。

人工智能模型也有類似的行爲。當它們缺乏可靠信息時，可能會生成符合對話模式的細節，即使這些細節是不正確的。這就是爲什麼人工智能生成的回覆應始終經過事實覈查的原因，尤其是在教育和研究環境中。

2.模型可以從不準確或過時的信息中學習

人工智能系統從大量在線內容中學習，包括網站、文章、論壇、書籍和其他公開信息。因此，模型有時會吸收不正確的信息、過時的事實或相互矛盾的觀點。

當被問到一個問題時，它可能會產生幻覺而不知道這些事實是錯誤的，因爲它對什麼是真什麼是假沒有內在的理解。例如，人工智能可能會提供一個過時的統計數據，或者錯誤地引用一個最初發布在不可靠網站上的引文。

3.人工智能平臺可能會跟丟指令

在長時間對話中，人工智能並不總是能準確記住之前的指令。隨着聊天時間的延長，它可能會更關注最近的信息而不是以前的信息。因此，它可能會開始改變語氣和格式，甚至在回答問題時出錯。

例如，如果用戶在開始長時間對話時設定了嚴格的準則，那麼模型可能會逐漸偏離這些準則。這可能會造成這樣一種情況，即回答聽起來很自信，但卻不再完全符合最初的指示。

4.有時提示會令人困惑

有時出現幻覺不是因爲人工智能本身，而是因爲提示不明確。

人工智能系統在很大程度上依賴於用戶輸入的清晰度和結構。如果提示過於寬泛或不清晰，模型就不得不做出假設來生成響應。這些假設很容易導致幻覺。

例如，在沒有上下文的情況下詢問 "告訴我那個理論"，會迫使模型猜測所引用的是哪個理論。人工智能工具可能會解釋錯誤的理論，但會繼續自信地做出迴應。

同樣，將多個不相關的問題合併到一個提示中也會混淆模型。它可能會混合來自不同主題的信息，從而降低準確性。清晰而具體的提示會大大降低這種風險。

如何檢測人工智能幻覺？

無論您是將人工智能用於學習、研究還是常識普及，識別幻覺都是一項基本技能。它可以幫助你將可靠的信息與編造的內容區分開來。以下是識別幻覺的實用方法。

1.查找缺失的來源

幻覺內容的最大標誌之一就是往往缺乏引文或提供的參考資料含糊不清。可靠的信息通常都有清晰可查的參考文獻。如果人工智能提供的說法沒有任何來源，就應該謹慎對待。

2.檢查來源是否可以覈實

即使人工智能以資料來源支持其主張，您仍應獨立覈實。幻覺也可能表現爲虛假、不準確或錯誤的引用。在某些情況下，來源可能看起來合法，但實際上可能並不存在。快速搜索可以幫助確認來源是否真實，是否支持所做的聲明。

3.注意自信但錯誤的答案

人工智能模型旨在生成最有可能延續的文本，即使它們缺乏有關某個主題的足夠信息。因此，儘管答案包含事實錯誤，但仍可能顯得具有權威性。

如果回答看起來異常肯定，請花點時間覈實信息。請記住，自信可以使回答聽起來可信，但並不能保證準確。

4.與教科書或可信來源比較

當您收到人工智能的回覆時，請與值得信賴的來源進行覈對，如教科書、學術期刊、官方網站或有信譽的教育資源。這是識別幻覺和確保準確性的最有效方法之一。

5.發現與你已知信息不符的細節

在評估人工智能回答時，儘量運用自己已有的知識。如果感覺某些細節與您從課堂、教科書或可靠來源中已經瞭解的知識不一致，則可能需要進一步驗證。

6.要求人工智能解釋其答案

永遠不要把人工智能的第一反應當作最終真相。相反，請它進一步解釋或闡述其答案。如果解釋前後不一致或沒有真憑實據，則可能是幻覺。在某些情況下，人工智能甚至會自相矛盾。

7.使用值得信賴的人工智能幻覺檢測器

您還可以使用值得信賴的人工智能幻覺檢測器來識別可能不準確或捏造的信息。這些工具會分析人工智能生成的內容，並突出顯示可能需要進一步覈實的說法。

減少人工智能幻覺的最佳做法

人工智能是一個強大的工具，但它並不完美。由於人工智能根據模式生成反應，因此無法完全消除幻覺。不過，幾種實用的策略可以大大降低收到不準確信息的機率。

1.給出明確具體的提示

避免使用過於寬泛的提示。不明確的指示會迫使人工智能做出假設，從而增加產生幻覺的風險。明確定義您想要什麼，包括相關上下文，並在必要時指定回覆的格式或目標。提示越精確，回答就可能越準確和相關。

例如，與其提問 "解釋光合作用"，不如提問 "用簡單的語言爲高中生解釋光合作用，並舉一個簡單的例子"。

2.詢問來源或推薦人

要求人工智能爲其提出的主張提供資料來源或引文。例如，你可以直接要求"給我你提出的這一說法的來源"。收到來源後，一定要獨立審查。檢查它們是否確實存在，是否真正支持所提供的信息。

如果找不到來源或來源與說法不符，請謹慎對待答覆，並再次向人工智能詢問以求澄清。收到人工智能的引文後，考慮使用引文機器工具檢查其格式是否正確，並確保其與真實出版物相對應。

3.將問題分解成更小的部分

如前文所述，人工智能的上下文窗口 是有限的，這意味着它在處理非常大或複雜的提示時會很吃力。當一個問題包含太多想法時，模型可能會遺漏細節或混合不相關的信息。

爲了提高準確性，請將您的查詢分成更小、更集中的部分。這可以讓人工智能更清晰地處理每個想法，減少混淆或產生幻覺的機會。例如，在要求人工智能解釋論文題目時，可以將其分成摘要、目標和方法等部分。

4.仔細檢查重要答案

人工智能本質上並不像人類那樣理解真相或準確性。因此，請務必審查從人工智能接收到的任何重要信息。這一點在將人工智能用於教育目的或研究學術課題時尤爲重要。在這種情況下，您絕不能盲目相信人工智能生成的回覆。

人工智能幻覺檢測器對教育工作者的益處

隨着人工智能成爲現代教學環境的重要組成部分，人工智能幻覺檢測器可以成爲教育工作者的重要輔助工具。它可以在以下方面提供幫助

• 識別人工智能生成的錯誤信息：它們可幫助教育工作者快速檢測人工智能輔助學生作業中的虛假、誤導或捏造內容。這可確保學術內容的準確性和可靠性。

• 節省檢查學生作業的時間：教育工作者可以使用這些工具來標記潛在的不恰當信息以進行審查，從而簡化評估過程，而不是手動覈實每個細節。

• 支持公平可靠的評估：人工智慧偵測器工具可以突出顯示人工智能生成的不準確內容，從而更容易保持評分的公平性和一致性。

• 幫助教授如何負責任地使用人工智能：當學生知道他們的作業會被檢查是否有人工智能生成的錯誤時，他們就會更加謹慎地使用人工智能工具。這鼓勵他們負責任地使用人工智能，而不是將其作爲完成作業的捷徑。

最後的想法

雖然人工智能可以大大提高工作效率和學習效率，但它絕不能取代批判性思維。關鍵的啓示很簡單：人工智能是一種輔助工具，而不是權威。當用戶學會如何質疑、評估和完善人工智能生成的內容時，他們就能從人工智能的優勢中獲益，同時避免其弱點。

這種平衡的方法確保了人工智能的實用性、安全性和學術責任感。

FAQs

1.ChatGPT 會產生幻覺嗎？

是的，ChatGPT 可以產生幻覺，因爲它是一個基於概率的語言模型，而不是一個事實檢索搜索引擎。它根據模式預測最有可能出現的詞序，而不是根據實時事實數據庫驗證信息，從而生成回覆。

2.簡單的問題也會產生人工智能幻覺嗎？

是的，如果模型缺乏精確或可靠的訓練示例，即使是簡單的問題也可能出現人工智能幻覺。在這種情況下，它仍可能根據模式預測生成一個有把握的答案。

3.哪些受試者受人工智能幻覺影響最大？

需要精確的領域，如醫學、法律、歷史和科學研究，更有可能面臨幻覺風險。這是因爲這些學科在很大程度上依賴於精確的數據和經過驗證的來源，即使是很小的錯誤也會導致誤導性的結論。