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自從ChatGPT之類的大模型發展起來之后，AI幻覺的爭議就沒停止過。這篇文章，作者和我們分享了AI環境產生的原因，供各位參考。

要回答為什么會產生AI“幻覺”現象，首先我們需要知道AI大模型究竟是怎么運作的。

AI實際上的運作原理，簡單來講就是——不斷預測在給定的語境中下一個詞是什么的概率規律。

想象一下你在學習新的事物時，你會對它的名稱、原理、用途等進行觀察和研究，從而去理解和學習其背后的原理。而AI大模型并不具備這樣的“理解”能力，AI的訓練過程更多的是一種模仿。它是基于海量的訓練數據，對其進行分解并建立各個信息之間的關聯關系，從中它會學習各個詞組通常怎樣搭配使用，但并不理解其中的實際含義。你可以理解為，AI在努力“假裝”一個聰明人（即所謂“依樣畫葫蘆”）。

簡單了解了AI大模型“預測而非理解”的工作原理，我們可以開始探討導致其出現”幻覺”的原因：

• 數據驅動：大模型的預測基于其之前接觸過的大量訓練數據。這些數據的質量和多樣性可以極大地影響結果。如果數據中缺少某個關鍵信息，模型可能無法生成正確的結果。我們可以把這個因素看作是”AI幻覺”的源頭之一。
• 模式識別：AI模型特別善于識別語言模式，并據此進行預測。然而，模型并不能理解這些模式的含義。相比于我們在看到一段話時，可以理解其立意，語氣，含義甚至暗藏的諷刺，模型只是單純地復制它的表面結構，而忽視了其內在含義。這就是第二個導致AI幻覺的主要因素。
• 缺乏實時知識：AI大模型采用的是“預訓練”的方式，即一旦模型被訓練完成并開始運行，它就無法繼續訪問或了解訓練數據結束后產生的信息或知識（這也是為什么AI無法提供實時的信息，比如最新的新聞或最新的天氣報告，要實現這一能力，只能是給AI配置“搜索”能力）。對于需要實時數據的問題，模型的回答可能與現實相脫節，產生“幻覺”（當然，現今主流的大模型在針對這類實時性的問題，基本都能識別出去并給予提醒）。
• 缺乏情境理解：最后，即使模型可以準確模擬出復雜的語言模式，也往往無法根據具體情境調整答案。例如，當被問到“今天天氣怎么樣”這樣的問題時，模型可能會提供一個完美的，但基于過去數據的天氣預報，或者一個關于天氣變化的一般性敘述，而不是根據當前實際狀況給出正確的回答。這是因為模型無法理解現實情境和語境，從而導致回答出現”偏離”。
• 對提問者的迎合：AI從設定上是為提問者服務的，因此它會迎合提問者，試圖預測最可能的回答。故而，AI的回答可能會被問題本身的假設所引導，即受到提問者問題引導。同一個問題，正著提還是反著提，對于AI來說其生成回答可能會有所不同。例如，如果你問AI：“你認為人們喜歡吃巧克力嗎？”AI會偏向喜歡并闡述為什么巧克力受到人們歡迎。然而，如果你反過來問AI：“你認為人們不喜歡吃巧克力嗎？”AI轉而去偏向不喜歡并關注一些巧克力不受人喜歡的原因。

以上就是AI之所以會產生“幻覺”的原因了。那么，面對這些AI“幻覺”，我們該如何應對呢？在下一部分，我們將討論，如何應對AI“幻覺”。

討論話題：你曾經碰到過哪些讓你印象深刻的AI“幻覺”？評論區里也分享一下吧。

注：由于本文預設讀者是AI零基礎人群，期望達到啟發作用。因此筆者會嘗試用盡量淺顯的語言來介紹，而在簡化某個概念、原理的過程中，可能會丟失其完整性。這一點還請讀者注意。