人工智能系统为何会产生幻觉？深入探究
如今，人工智能(AI)以虚拟助手、智能家居设备、医疗诊断和自动驾驶汽车的形式运行。然而，这项关键技术的发展也带来了一个问题，因为它会导致所谓的“人工智能幻觉”。
人工智能系统为何会产生幻觉？简单来说，人工智能幻觉是指人工智能系统在训练数据收集过程中，产生或推断不存在的不正确信息的情况。另一方面，如果无法解决人工智能幻觉问题，则可能导致传播虚假信息和做出有偏见的判断等问题，从而引发经济和安全问题。本文将解释人工智能系统为何会产生幻觉、其原因及预防措施。
当大型语言模型能够观察到从未见过或根本不存在的特征或物体时，AI系统很可能会出现幻觉。这会导致它生成不正确的输出信息，这些信息在现实生活中毫无意义，但在某些情况下，它是基于自身感知到的模式/物体。
换言之，当模型做出错误陈述或依赖训练数据中的琐碎模式和偏见来产生或捍卫有争议的答案时，人工智能系统会产生幻觉，但这种情况发生在更高复杂程度上。
人工智能幻觉的原因
人工智能系统产生幻觉有几个主要原因：
数据偏见：由于人工智能无法判断所涉及的公平性或偏见，大多数模型都会提出不完整或包含偏见/偏见元素的缺失数据和训练数据样本。例如，曾经有过面部识别算法无法识别非白人面孔的情况；这被归因于基于这种偏见编制的训练数据集。
过度拟合：数据库中的信息过多是人工智能系统产生幻觉的另一个原因。已识别的神经网络存在一些问题，即在从这个有限数据集中的模式中学习时，它们可能会“记住”或“过度拟合”过于嘈杂的模式。这反过来又使它们在接触到与训练中不同的输入时更容易产生幻觉。 误差积累：输入数据中的小误差或噪声将在其分层处理形式中会被放大，例如，在具有数十亿个参数的大型变压器模型中，它可能导致产生失真甚至伪造的输出。 反馈循环：如果不加以纠正，幻觉问题甚至会在自我监督系统中加剧。例如，人工智能可以根据神经网络创建照片，而 伪造可以让另一个人工智能相信这些信息是真实的。人工智能幻觉可能带来的危害
人工智能幻觉带来了严峻的挑战；如果不加以解决，可能会出现以下情况：
虚假信息：缺乏真实性，再加上机器人人工智能的伪造性质，虚假统计数据和虚假信息可能会迅速传播，并扭曲人们寻找可靠数据的能力。如果这些系统用于新闻、教育或公共政策制定领域，这在很大程度上令人担忧。 隐私侵犯：如果将此类系统应用于相应的任务，如医疗保健、执法等，那么在产生幻觉的同时，从未观察到的个人敏感私人数据可能会严重侵犯隐私并削弱信任。 对边缘群体的危害：如前所述，在人工智能数据集中，选择偏见会歧视社会弱势群体，并使社会正义成为一个更大的问题。 安全隐患：幻觉人工智能对自动驾驶汽车或医疗诊断设备上的说明或指南存在错误信息，这可能导致事故、伤害或错误的医疗决策，因为此类人工智能系统依赖于不完善的信息。 经济成本：在多个设施和服务交付中使用幻觉人工智能缺乏创新和增长，可能会导致客户信心丧失，以及相关组织和设施价值下降。为这些成本确定一个有形的数字并不太可能，因为危害实在是太大了，难以想象。防止人工智能幻觉
以下是研究人员为预防人工智能产生幻觉而采取的主动措施：
广泛且无偏见的数据：收集不包含先入之见或偏袒社会某一阶层的训练数据集，有助于AI更好地训练自身。公共数据库需要进行清理和事实核查，以防止虚假数据传播。 数据预处理：去除异常观察、数据匿名化、特征减少等措施，可能有助于在将数据输入系统之前消除数据中的噪音和不必要的模式。 模型评估：人工智能系统应该使用精心设计的新的评估数据集进行不断的检查，以识别新的幻觉。 模型监控：为了解释人工智能不必要的反应，模型卡或数据声明等机制可以使人们记录人工智能在一段时间内的行为。 可解释的人工智能：使用像注意力地图和SHAP值这样的方法，人们可以理解为什么模型会产生这样的反应，并根据与模式兼容的特征确定简单的分析。 保守部署：人工智能系统应该局限于特定领域，在人类的监督下进行有限和可控的使用，直到人工智能被证明是安全、可靠的，并且在对待人类方面公平两倍。为了帮助人工智能继续为社会带来利益，并防止出现幻觉相关损害的危险，组织应提前面对数据和模型质量问题。谨慎负责，避免人工智能助手幻觉和相关谬论可能带来的严重后果。
总之，只要实施相应的缓解策略，人工智能幻觉风险是可以控制的。然而，避免可能的负面结果需要技术开发者和影响政策变化的人的持续观察。只有在做出这样的共同努力之后，才能开发出一个对人类产生积极影响同时又能保证人类安全的人工智能系统。
常见问题解答：
1、什么是人工智能幻觉？
答：人工智能幻觉是指人工智能系统生成虚假或无意义信息的情况，通常是由于对数据或模式的误解造成的。
2、人工智能系统为何会产生幻觉？
答：人工智能系统可能会由于各种因素而产生幻觉，包括过度拟合、训练数据中的偏见以及模型复杂度高。
3、人工智能幻觉有多常见？
答：幻觉在人工智能中相当常见，尤其是在缺乏对可能结果的约束的大型语言模型和生成工具中。
4、人工智能幻觉可以被预防吗？
答：防止人工智能幻觉包括使用过滤工具为人工智能模型定义明确的边界，并设置概率阈值。
5、人工智能幻觉会带来什么后果？
答：其后果可能包括传播错误信息甚至造成现实世界的伤害，例如错误的医疗诊断。
6、人工智能幻觉如何影响对人工智能系统的信任？
答：幻觉会破坏人们对人工智能的信任，因为如果没有经过验证，人们就很难依赖系统的输出。
7、有没有什么关于人工智能幻觉的著名例子?
答：值得注意的例子包括，聊天机器人生成虚假的学术论文，或在客户服务互动中提供不正确的信息。
8、人工智能幻觉是否会同时出现在语言和视觉系统中？
答：是的，人工智能幻觉可能发生在语言模型和计算机视觉系统中。
9、训练数据在人工智能幻觉中起什么作用？
答：训练数据至关重要；有偏见或不具代表性的数据可能会导致反映这些偏见的幻觉。
10、是否有正在进行的研究来解决人工智能幻觉问题？
答：是的，有大量研究致力于了解和减轻人工智能幻觉，以提高人工智能系统的可靠性。
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