Sistem kecerdasan buatan (AI) telah menunjukkan keupayaan yang luar biasa dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Namun, satu cabaran berterusan kekal: halusinasi AI, di mana model dengan yakin menghasilkan maklumat yang tidak betul atau rekaan. Artikel ini meneroka sebab AI berhalusinasi dan mengkaji sama ada, dan sejauh mana, kita boleh mencegah ralat ini.
Halusinasi AI bukan hanya gangguan atau pepijat; ia adalah hasil sampingan asas bagaimana model AI moden belajar dan menjana bahasa. Memahami mekanik di sebalik sistem ini—dan kemajuan terkini dalam strategi pengurangan—adalah penting untuk menggunakan AI dengan selamat dalam domain sensitif seperti penjagaan kesihatan, undang-undang dan kewangan.
Mengapa model AI berhalusinasi?
Apakah halusinasi AI?
Halusinasi AI merujuk kepada keadaan apabila model generatif menghasilkan kenyataan yang sebenarnya tidak betul, mengelirukan atau direka sepenuhnya, sambil menyampaikannya dengan keyakinan yang munasabah dan bahasa yang fasih. Kesilapan ini boleh terdiri daripada ketidaktepatan kecil, seperti salah petikan statistik, kepada fabrikasi utama, seperti mencipta klausa undang-undang yang tidak wujud atau nasihat perubatan. Penyelidik menekankan bahawa halusinasi melemahkan kepercayaan dan ketepatan, terutamanya dalam aplikasi berisiko tinggi, dengan membenamkan kepalsuan dalam naratif yang koheren.
Punca utama: ramalan berbanding pengambilan semula
Pada terasnya, model bahasa besar (LLM) beroperasi dengan meramalkan perkataan paling berkemungkinan seterusnya dalam urutan berdasarkan corak yang dipelajari daripada korpora teks yang luas. Mereka tidak direka secara eksplisit untuk "mengetahui" atau mengesahkan fakta; sebaliknya, mereka menjana respons yang selaras secara statistik dengan data latihan mereka. Pendekatan token demi token ini, walaupun berkuasa, menjadikan mereka cenderung untuk mengada-adakan maklumat apabila mereka kekurangan bukti langsung untuk gesaan yang diberikan atau apabila mereka mesti mengisi jurang dalam pertanyaan yang samar-samar .
Kesan data latihan dan seni bina model
Kekerapan dan keterukan halusinasi sangat bergantung pada kualiti dan skop data latihan, serta strategi seni bina dan inferens model. Ujian terbaru model penaakulan OpenAI, o3 dan o4-mini, mendedahkan kadar halusinasi yang lebih tinggi daripada versi terdahulu—hasil ironis peningkatan kerumitan dan keupayaan model. Selain itu, berat sebelah dan ketidakkonsistenan dalam data asas boleh digemakan dan diperkuatkan dalam output AI, yang membawa kepada ralat sistemik di kawasan yang set latihan jarang atau condong.
Reka bentuk yang cepat dan panjang output
Aspek halus interaksi pengguna—seperti frasa pantas dan panjang jawapan—juga mempengaruhi kecenderungan halusinasi. Satu kajian baru-baru ini oleh firma ujian AI yang berpangkalan di Paris, Giskard mendapati bahawa mengarahkan chatbots untuk memberikan jawapan ringkas sebenarnya boleh meningkatkan kadar halusinasi pada topik yang samar-samar, kerana ringkasan menekan model untuk "meneka" butiran yang hilang dan bukannya menunjukkan ketidakpastian. Wawasan ini menekankan kepentingan kejuruteraan segera yang berhati-hati dan keperluan untuk mekanisme yang membolehkan AI menyatakan apabila ia tidak mengetahui jawapan.
Bolehkah kita menghalang halusinasi AI?
Pembumian dengan Penjanaan Dipertingkatkan (RAG)
Salah satu strategi mitigasi yang paling menjanjikan ialah Retrieval-Augmented Generation (RAG), yang menggabungkan model generatif dengan sumber pengetahuan luaran. Sebelum menjana respons, AI mendapatkan semula dokumen atau data yang berkaitan—seperti pangkalan data terkini, sumber web yang dipercayai atau rekod proprietari—dan menetapkan outputnya pada konteks fakta ini. Kajian 2021 melaporkan bahawa teknik RAG mengurangkan halusinasi AI dalam tugas menjawab soalan sebanyak kira-kira 35%, dan model seperti RETRO DeepMind telah menunjukkan keuntungan yang serupa melalui kaedah perolehan semula berskala besar.
Faedah dan had RAG
- Faedah: Menyediakan asas fakta masa nyata; boleh mengintegrasikan pengetahuan khusus domain; mengurangkan pergantungan pada data latihan statik.
- Batasan: Memerlukan penyelenggaraan pangkalan pengetahuan luaran; kependaman mendapatkan semula boleh menjejaskan masa tindak balas; mungkin masih berhalusinasi jika dokumen yang diambil sendiri mengandungi ketidaktepatan atau tidak relevan.
Anggaran keyakinan dan pemodelan ketidakpastian
Menggalakkan sistem AI untuk menyatakan ketidakpastian dan bukannya terlalu komited kepada butiran rekaan adalah satu lagi pendekatan utama. Teknik seperti penskalaan suhu, keciciran Monte Carlo, atau pemodelan ensemble membolehkan sistem menghasilkan skor keyakinan bersama outputnya. Apabila keyakinan jatuh di bawah ambang, AI boleh digesa untuk mendapatkan penjelasan, menunda kepada pakar manusia, atau dengan jujur mengakui batasannya. Menggabungkan rangka kerja semakan sendiri—di mana model itu mengkritik jawapannya sendiri terhadap bukti yang diperoleh—selanjutnya meningkatkan kebolehpercayaan.
Latihan yang dipertingkatkan dan penalaan halus
Penalaan halus pada set data khusus domain berkualiti tinggi boleh mengurangkan halusinasi AI dengan ketara. Dengan melatih model tentang korpora susun atur yang menekankan ketepatan fakta, pembangun boleh memihakkan proses penjanaan ke arah maklumat yang boleh disahkan. Teknik seperti pembelajaran pengukuhan daripada maklum balas manusia (RLHF) telah digunakan untuk menghukum halusinasi dan memberi ganjaran kepada ketepatan, menghasilkan model yang lebih konsisten sejajar dengan pertimbangan manusia tentang kebenaran. Walau bagaimanapun, walaupun penalaan halus yang ketat tidak dapat menghapuskan halusinasi sepenuhnya, kerana mekanisme penjanaan akar kekal berkemungkinan.
Pengawasan manusia dalam gelung
Akhirnya, pengawasan manusia tetap diperlukan. Dalam konteks di mana ralat membawa risiko yang ketara—seperti penggubalan dokumen undang-undang, nasihat perubatan atau perancangan kewangan—output automatik harus disemak oleh profesional yang berkelayakan. Sistem boleh direka bentuk untuk membenderakan kandungan yang berpotensi halusinasi dan mengarahkannya untuk pengesahan manusia. Pendekatan hibrid ini memastikan bahawa peningkatan kecekapan AI seimbang dengan pertimbangan pakar, mengurangkan peluang maklumat salah yang berbahaya terlepas tanpa dikesan .
Algoritma pengesanan novel
Di luar asas dan pemodelan ketidakpastian, penyelidik telah membangunkan algoritma khusus untuk mengesan halusinasi AI selepas penjanaan. Kaedah terbitan Nature baru-baru ini memperkenalkan konsep "entropi semantik", mengukur ketekalan merentas berbilang respons yang dijana AI kepada pertanyaan yang sama. Teknik ini mencapai ketepatan 79% dalam membezakan output yang betul daripada yang salah, walaupun keamatan pengiraannya mengehadkan penggunaan masa nyata dalam sistem berskala besar.
Pertimbangan praktikal dan hala tuju masa hadapan
Mengimbangi kreativiti dan ketepatan
Walaupun halusinasi menimbulkan risiko yang jelas, ia juga mencerminkan fleksibiliti kreatif AI generatif. Dalam penulisan kreatif, sumbang saran atau analisis penerokaan, "halusinasi AI" boleh mencetuskan idea dan hubungan baru. Cabarannya terletak pada melaraskan tingkah laku AI secara dinamik berdasarkan konteks: memaksimumkan kreativiti apabila sesuai, namun mengetatkan kekangan fakta dalam aplikasi kritikal .
Rangka kerja kawal selia dan etika
Apabila sistem AI menjadi lebih bersepadu ke dalam kehidupan seharian, rangka kerja kawal selia muncul untuk mentadbir ketelusan dan akauntabiliti. Pihak berkepentingan menyeru "audit algoritma" untuk menilai kadar halusinasi, pelaporan mandat ralat AI dan penanda aras piawai untuk ketepatan fakta. Garis panduan etika menekankan bahawa pengguna dimaklumkan apabila mereka berinteraksi dengan AI, dan model mendedahkan ketidakpastian atau memetik sumber jika boleh.
Penyelidikan berterusan mengenai seni bina model
Penyelidik sedang meneroka seni bina model baru yang direka untuk mengurangkan halusinasi AI secara semulajadi. Pendekatan seperti rangkaian modular, yang memisahkan komponen penaakulan dan ingatan, atau sistem saraf simbolik hibrid yang menyepadukan peraturan logik eksplisit, menunjukkan potensi untuk meningkatkan konsistensi fakta. Kemajuan dalam pembelajaran berterusan—membolehkan model mengemas kini pangkalan pengetahuan mereka selepas penggunaan—boleh mengecilkan lagi jurang antara data latihan dan dunia sebenar.
Bermula
CometAPI menyediakan antara muka REST bersatu yang mengagregatkan ratusan model AI (Model Gemini, Model klaude dan model openAI)—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan pengurusan kunci API terbina dalam, kuota penggunaan dan papan pemuka pengebilan. Daripada menyulap berbilang URL vendor dan bukti kelayakan.
Sementara menunggu, Pembangun boleh mengakses API Pratonton Gemini 2.5 Pro , Claude Opus 4 API and API GPT-4.5 melalui CometAPI, model terkini yang disenaraikan adalah pada tarikh penerbitan artikel. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.
Kesimpulan
Halusinasi AI berpunca daripada sifat kebarangkalian model bahasa, yang cemerlang dalam ramalan corak tetapi tidak mempunyai mekanisme semakan fakta intrinsik. Walaupun penghapusan sepenuhnya halusinasi AI mungkin tidak dapat dicapai, gabungan strategi—seperti penjanaan dipertingkatkan semula, pemodelan ketidakpastian, penalaan halus dan pengawasan manusia—boleh mengurangkan kesannya dengan ketara. Memandangkan AI terus berkembang, penyelidikan berterusan ke dalam algoritma pengesanan, inovasi seni bina dan tadbir urus etika akan membentuk masa depan di mana manfaat besar sistem generatif direalisasikan tanpa menjejaskan kepercayaan atau ketepatan.
Pada akhirnya, mengurus halusinasi bukan tentang mencari kesempurnaan, tetapi tentang mencapai keseimbangan antara inovasi dan kebolehpercayaan—memastikan AI kekal sebagai pembantu yang berkuasa dan bukannya sumber maklumat salah yang tidak terkawal.