【CMIC讯】
【现象】使用人工智能大模型时，不少人或许都遇到过类似问题：它们有时会捏造细节，甚至“一本正经地胡说八道”。比如，让它推荐书，给出的却是一堆压根不存在的书名；人物身份张冠李戴，还能给出一些并不准确的链接……这些现象都可以归为AI幻觉。
【点评】
所谓AI幻觉，可以通俗地理解为AI也会像人产生心理幻觉一样，遇到不熟悉或超出“知识储备”的问题时，编造一些并不存在的细节，生成与事实相悖的答案。一项调研显示，对于“公众认为使用AI应用过程中有哪些突出问题”，反馈最多的是“内容不准确，或含虚假信息”，占比高达42.2%。
AI幻觉从何而来？可能得从源头寻找答案。
大模型的工作原理，是基于概率生成内容。给它上半句，它就根据自己“学”过的海量知识，“算出”下半句该说什么。比如，当用户输入“今天天气非常”，它大概率会接“不错”“热”“潮湿”等答案，而不会出现“甜”。同时，大模型又不是简单地储存所有事实，而会像人脑记东西那样，进行大量压缩和泛化——也就是“抓概要、找规律”。因此，当“喂给”大模型的训练数据包含虚假信息时，它就会产生“幻觉”、给出错误答案。
有报告显示，我国生成式人工智能产品用户规模达2.49亿人。用户规模快速增长，AI幻觉潜藏的风险也随之增加。比如，如果一些看似合理却与现实相去甚远的内容被AI反复学习，会形成“数据污染—算法吸收—再污染”的恶性循环。有效防范由此带来的虚假信息泛滥，已成为不容回避的课题。
不过也有观点认为，AI幻觉可被视作一种“发散思维”和“想象力”。理论上，如果把训练一个大模型看作信息“压缩”的过程，那么大模型经过推理、输出答案就是一个信息“解压”的过程。这种处理信息的方式，可能会出现谬误，也可能触发新的创造。对发展尚未定型的新事物，要保持开放心态，辩证看待其利与弊，在有效防范弊端的同时，给予足够空间使之朝好的方向成长。
短时间内，AI幻觉问题难以被解决。各方都在努力降低其负面影响，相关部门也加大了对违规AI产品的处置力度，推动生成合成内容标识加速落地。一些大模型厂商在积极行动，比如文心大模型利用检索到的信息来指导文本或答案的生成，提高了内容的质量和准确性；通义大模型加强训练语料管理，通过“红蓝对抗”机制提升对虚假信息的识别能力。对广大用户而言，则要加快提升AI素养，学会“智慧”地运用“智慧工具”，既借助大模型破除思维定式、启发创新思路，又提高自身有效获取、理解、评估和使用信息的能力。
人类塑造工具，工具也影响人类生活。应对AI幻觉等问题挑战的过程，既促使人们思考改进工作方法，也为AI不断进化提供了源动力。激发新技术的正向价值，让AI更好融入生产生活、赋能千行百业，我们迈向智慧时代之路才能走得更加稳当、更加顺畅。（谷业凯）
CMIC：如何看待AI“一本正经地胡说八道”
研究方法与数据来源
本报告采用定性与定量相结合的研究方法，通过多维度、多层次的数据采集与分析，确保研究结果的科学性与可靠性。研究团队严格遵循国际通用的研究标准，运用先进的数据分析工具，对海量数据进行深度挖掘与专业解读。
研究方法
文献研究法：系统梳理国内外相关政策文件、学术文献与行业报告
问卷调查法：针对目标企业开展大规模问卷调查，获取一手数据
深度访谈法：邀请行业专家、企业高管进行半结构化访谈
案例分析法：选取典型企业进行深入剖析，总结成功经验
统计分析法：运用SPSS、Python等工具进行数据分析与可视化
数据来源
政府统计数据：国家统计局、工信部等官方发布数据
行业协会数据：各行业协会发布的年度报告与统计资料
企业公开信息：上市公司年报、企业官方网站披露信息
专业数据库：Wind、同花顺、Choice等专业金融数据
媒体新闻报道：主流财经媒体发布的行业新闻与分析文章
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