什麼是人工智慧幻覺？
人工智慧幻覺是指人工智慧模型（尤其是大型語言模型 (LLM) 和生成式人工智慧系統）產生的輸出看似形式合理，但實際上包含虛假、捏造或誤導性資訊的現象。這些「幻覺」的範圍很廣，從虛構事實和引文到對使用者查詢的錯誤解讀，不一而足。雖然這類輸出可能看似連貫且令人信服，但它們卻偏離了可驗證的現實，對任何依賴人工智慧生成內容的應用都構成了嚴峻挑戰。在人工智慧系統日益融入醫療、法律、金融和新聞等關鍵領域、準確性至關重要的時代，理解人工智慧幻覺至關重要。
我們如何辨識幻覺？
人工智慧幻覺表現在幾個方面：
- 捏造的事實：人工智慧可能會產生看似可信但實際上並不存在的歷史事件、法律先例或醫學研究。
- 錯誤的數值數據：定量錯誤，例如錯誤的統計資料或日期。
- 錯誤引用：將言論歸咎於錯誤的個人或機構。
- 錯誤推理：沒有證據或背景支持的邏輯跳躍。
透過將輸出與可信任資料來源（透過事實核查庫或人類專家）進行比較，使用者可以檢測到幻覺的情況，但這個過程需要耗費大量的資源。
人工智慧模型為何會產生幻覺？
從技術層面來看，是什麼推動了人工智慧幻覺的產生？
大多數 LLM 的核心都是預測引擎，它們經過訓練，能夠根據從海量資料集中學習到的模式來預測文字序列中的下一個標記。這種機率機制與以下因素結合，會導致幻覺：
- 訓練資料限制：大型資料集不可避免地包含偏差、過時資訊和雜訊。當 AI 模型從這些不完美的數據中進行泛化時，它可能會產生有缺陷的輸出。
- 目標函數約束：模型的最佳化目標是似然度或困惑度，而非事實準確度。高似然度的序列可能仍為假。
- 抽樣策略：溫度縮放或原子核採樣等解碼方法引入了隨機性以增強創造力，但也可能放大錯誤。
- 模型架構：基於 Transformer 的架構缺乏內在的基礎機制；它們完全依賴訓練資料中的模式，而無法直接進行外部驗證。
這些基本原理使得人工智慧幻覺成為產生人工智慧系統的內在副產品。
高階模型中幻覺出現得更頻繁嗎？
與直覺相反，最複雜的模型也可能表現出更高的幻覺率。 OpenAI 最新的推理模型 o3 和 o4-mini 的幻覺率分別高達 33% 和 48%，遠高於 GPT-4 等早期版本。這一上升歸因於這些模型流暢度的提升以及建立說服性敘事的能力，從而更有效地掩蓋了不準確性。
快速工程如何減少人工智慧幻覺？
提示的清晰度和上下文
一項基本策略是精心設計提示，提供明確的指示和充足的上下文資訊。清晰、結構化的提示可以減少歧義，引導模型得出期望的答案，並避免推測性或虛構的內容。 Microsoft AI Builder 團隊的指南強調，提示應包含 (1) 精確的任務描述，(2) 相關的上下文或數據，以及 (3) 明確的輸出約束（例如，「如果不確定，請回答『我不知道』」）。實證測試表明，在企業環境中，情境化良好的提示可以將幻覺率降低 15% 以上。
「根據…」接地技術
最近，一種名為「根據…」的提示方法指導模型將其回應歸因於可信任資訊來源，例如維基百科或特定領域的資料庫。這種方法源自於新聞界的信源歸因實踐，提高了模型從訓練集中提取事實內容而非捏造細節的可能性。實驗表明，添加“根據維基百科”之類的短語可以減少高達 20% 的幻覺。
教學架構和積極提示
研究表明，積極框架的指令（告訴模型該做什麼而不是避免做什麼）能夠產生更可靠的結果。負面提示（例如「不要產生幻覺」）常常會混淆模型的標記預測動態，而明確的正向指令（例如「只提供可驗證的事實」）則能產生更清晰的輸出。將積極框架與條件語句（「如果模型無法驗證，請回答『我不確定』」）結合，可以進一步提高準確性，因為當安全網到位時，模型不太可能進行猜測。
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結論
人工智慧幻覺是人工智慧安全性和可靠性的關鍵前沿。儘管尖端模型不斷突破機器生成的極限，但它們「幻想」出令人信服但虛假資訊的傾向，凸顯了製定強有力的緩解策略、嚴格的人工監督和持續研究的必要性。透過將RAG和語義熵檢測等技術創新與合理的風險管理和監管指導相結合，利害關係人可以充分利用人工智慧的創造力，同時防範其最隱蔽的錯誤。