近年來，人工智慧 (AI) 系統展現出非凡的能力。然而，一個持續存在的挑戰依然存在：AI 幻覺，即模型自信地產生錯誤或虛假的訊息。本文探討 AI 產生幻覺的原因，並研究我們是否以及在多大程度上能夠避免這些錯誤。
人工智慧幻覺並非單純的故障或漏洞；它們是現代人工智慧模型學習和生成語言過程中的一個基本副產品。了解這些系統背後的機制以及緩解策略的最新進展，對於在醫療保健、法律和金融等敏感領域安全部署人工智慧至關重要。
人工智慧模型為何會產生幻覺？
什麼是AI幻覺？
人工智慧幻覺是指生成模型在看似可信、語言流暢的情況下，產生與事實不符、誤導性或完全捏造的陳述。這些錯誤可能包括輕微的不準確之處，例如錯誤引用統計數據，也可能包括嚴重的捏造，例如編造不存在的法律條款或醫療建議。研究人員強調，幻覺會破壞信任和準確性，尤其是在高風險應用中，因為它會在原本連貫的敘事中嵌入假訊息。
根本原因：預測與檢索
大型語言模型 (LLM) 的核心是透過從海量文本語料庫中學習到的模式來預測序列中下一個最可能的單字。它們並非專門設計來「了解」或驗證事實；相反，它們會產生與訓練資料在統計上一致的反應。這種逐個標記的方法雖然功能強大，但當它們缺乏針對特定提示的直接證據，或需要填補模糊查詢中的空白時，就容易捏造資訊。
訓練資料和模型架構的影響
幻覺的頻率和嚴重程度在很大程度上取決於訓練資料的品質和範圍，以及模型的架構和推理策略。 OpenAI 推理模型 o3 和 o4-mini 的最新測試顯示，幻覺發生率高於早期版本——這是模型複雜性和能力不斷提升帶來的諷刺性結果。此外，底層資料中的偏差和不一致性可能會在 AI 輸出中反映和放大，導致在訓練集稀疏或傾斜的區域出現系統性錯誤。
快速設計和輸出長度
使用者互動的細微之處——例如提示語的措詞和答案的長度——也會影響幻覺傾向。總部位於巴黎的人工智慧測試公司 Giskard 最近的一項研究發現，指示聊天機器人提供簡潔的答案實際上會增加對模糊話題的幻覺發生率，因為簡潔會迫使模型「猜測」缺失的細節，而不是表明不確定性。這項洞察強調了精心設計提示語的重要性，以及建立允許人工智慧在不知道答案時進行表達的機制的必要性。
我們能阻止人工智慧幻覺嗎？
檢索增強生成 (RAG) 基礎
最有前景的緩解策略之一是檢索增強生成 (RAG)，它將產生模型與外部知識來源結合。在產生回應之前，AI 會檢索相關文件或資料（例如最新資料庫、可信任網路資源或專有記錄），並根據這些事實背景調整其輸出。 2021 年的一項研究報告稱，RAG 技術可將問答任務中的 AI 幻覺減少約 35%，而像 DeepMind 的 RETRO 這樣的模型也透過大規模檢索方法展示了類似的效果。
RAG 的優點和局限性
- 優勢：提供即時、事實依據；可以整合特定領域的知識；減輕對靜態訓練資料的依賴。
- 限制：需要維護外部知識庫；檢索延遲會影響回應時間；如果檢索到的文件本身包含不準確或不相關的訊息，仍然可能會產生幻覺。
置信度估計和不確定性建模
鼓勵人工智慧系統表達不確定性，而不是過度投入虛構的細節是另一個關鍵方法。諸如溫度縮放、蒙地卡羅丟棄法或整合建模等技術，使系統能夠在輸出的同時產生置信度分數。當置信度低於閾值時，可以提示人工智慧尋求澄清、聽從人類專家的意見，或如實承認自身的限制。結合自我檢測框架（模型根據檢索到的證據對自己的答案進行評估），可以進一步提高可靠性。
加強訓練和微調
在高品質、特定領域的資料集上進行微調可以顯著減少人工智慧的幻覺。透過在強調事實準確性的精選語料庫上訓練模型，開發人員可以使生成過程偏向可驗證的資訊。諸如基於人類回饋的強化學習 (RLHF) 之類的技術已被用於懲罰幻覺並獎勵正確性，從而產生與人類對真實性判斷更一致的模型。然而，即使是嚴格的微調也無法完全消除幻覺，因為根本的生成機制仍然是機率性的。
人機互動監督
最終，人工監督仍然不可或缺。在錯誤可能帶來重大風險的領域（例如法律文件起草、醫療建議或財務規劃），自動化產出應由合格的專業人員進行審查。系統可以設計為標記潛在的致幻內容，並將其發送給手動驗證。這種混合方法確保人工智慧的效率提升與專家判斷之間的平衡，從而減少有害錯誤訊息未被發現而溜走的可能性。
新穎的檢測演算法
除了基礎理論和不確定性建模之外，研究人員還開發了專門的演算法來檢測人工智慧生成後的幻覺。最近發表在《自然》雜誌上的一種方法引入了「語義熵」的概念，用於測量同一查詢的多個人工智慧產生的回應之間的一致性。該技術在區分正確輸出和錯誤輸出方面達到了 79% 的準確率，但其計算強度限制了其在大規模系統中的即時部署。
實際考量與未來方向
平衡創造力和準確性
雖然幻覺存在明顯的風險，但也反映了生成式人工智慧的創造性彈性。在創意寫作、腦力激盪或探索性分析中，「人工智慧幻覺」可以激發新穎的想法和連結。挑戰在於如何根據情境動態調整人工智慧的行為：在適當的時候最大限度地發揮創造力，同時在關鍵應用中嚴格限制事實。
監管和道德框架
隨著人工智慧系統日益融入日常生活，監管框架正在興起，以規範透明度和問責制。利益相關者呼籲進行“演算法審計”，以評估幻覺率，強制報告人工智慧錯誤，並製定事實準確性的標準化基準。倫理準則強調，使用者在與人工智慧互動時應獲得知情權，且模型應盡可能揭露不確定性或引用來源。
繼續研究模型架構
研究人員正在探索旨在從本質上減少人工智慧幻覺的新型模型架構。諸如將推理和記憶組件分離的模組化網絡，或整合顯式邏輯規則的混合符號神經系統等方法，顯示出提升事實一致性的潛力。持續學習的進步——允許模型在部署後更新其知識庫——或許能進一步縮小訓練資料與現實世界之間的差距。
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結論
人工智慧幻覺源自於語言模型的機率特性，語言模型擅長模式預測，但缺乏內在的事實查核機制。雖然完全消除人工智慧幻覺或許遙不可及，但結合檢索增強生成、不確定性建模、微調和人工監督等策略，可以顯著減輕其影響。隨著人工智慧的不斷發展，對檢測演算法、架構創新和道德治理的持續研究將塑造一個未來，在不損害信任或準確性的情況下，實現生成系統的巨大優勢。
最終，管理幻覺並不是為了追求完美，而是為了在創新和可靠性之間取得平衡——確保人工智慧仍然是一個強大的助手，而不是一個不受約束的錯誤資訊來源。