浏览完整试题AI幻觉,简而言之,就是AI在生成内容时,会创造出看似合理但实则错误的信息。这种错误并非出于欺骗的意图,而是源于AI在处理信息时的内在机制。AI尤其是像ChatGPT这样的语言模型,其工作原理是基于大量的训练数据学习文字之间的统计关系。它的核心任务是根据上下文预测最可能出现的下一个词,而非对问题或内容进行真正的理解。因此,Al在生成内容时,实际上是在通过概率最大化来“猜测”下一个最合适的词,而不是通过逻辑推理。 这种基于统计关系的预测方式,使得AI在面对信息缺失或不确定的情况时,会基于自己的“经验”(即训练数据)进行填补和推理。这就像是一个博览群书的智者,虽然学习了海量的文本和资料,但并不真正理解这些知识,而是通过找到文字之间的统计关系和模式来“预测”答案。然而,这种预测并非万无一失,一旦前面出现一点偏差,后面的内容就会像滚雪球一样越滚越大,最终编织出一个完全虚构的故事。 除了基于统计关系的预测外,训练数据的局限性也是导致AI幻觉的重要原因。AI并没有真实世界的体验,它的所有“认知”都来源于训练数据。然而,训练数据不可能包含世界上所有的信息,有时甚至还会包含错误信息。这就像是一个人只能根据自己读过的书来回答问题,如果书里有错误信息或某些领域的知识缺失,就容易产生错误的判断。因此,当Al在回答某些问题时,可能会将不同领域的知识错误地混合在一起,从而生成错误的答案。 此外,大模型的训练参数量非常庞大,这也会导致过拟合问题的出现。过拟合又叫“过度拟合”,是指模型在训练数据上表现得太好,以至于对训练数据中的噪声过于敏感,最终导致幻觉的产生。同时,受限于技术原因,虽然现在大模型的上下文窗口越来越大,但它们仍然是在一个有限的范围内理解文本。这就像是隔着一个小窗口看书,看不到整本书的内容,容易产生理解偏差。 为了应对AI幻觉带来的问题,我们可以采取一系列措施来降低其发生的概率。首先,优化提问方式是关键。与AI交流时,我们需要明确和具体,避免模糊或开放性的问题。提问越具体、清晰,Al的回答就越准确。同时,提供足够多的上下文或背景信息也可以减少AI胡乱推测的可能性。例如,我们可以设定边界条件,要求Al在回答时严格限定在特定的研究范围内;或者标注不确定信息,对于非官方数据或预测性内容进行标注;还可以将问题拆解成多个步骤,先列举确定的事实依据,再展开详细分析。 其次,分批输出也是降低AI幻觉的有效方法。由于AI内容是根据概率来进行生成的,一次性生成的内容越多,出现AI幻觉的概率就越大。因此,我们可以主动限制AI的输出数量,将长文章分成多个段落来写,每写完一段再进行下一段的生成。这样不仅内容更准确,也更容易把控生成内容的质量。 此外,交叉验证也是提高AI回答可靠性的使用方法。我们可以使用多个AI模型同时回答同一个问题,通过对比它们的答案来获得更全面的认识。这种“专家组”式的协作模式不仅能提升内容的可信度,还能带来更加全面和深入的见解。同时,RAG技术也是一种有效的解决方案。它让AI在回答问题之前先从可靠的资料中找到相关信息,再根据这些信息生成答案。这样一来,AI就不容易“胡说八道”了。目前RAG技术多用在医疗、法律、金融等专业领域,通过构建知识库来提升回答的准确性。 然而,值得注意的是,尽管我们可以采取这些措施来降低AI幻觉的发生概率,但AI幻觉并非完全是一件坏事。在很多情况下,Al幻觉也是天马行空的创意火花。就像一个异想天开的艺术家,不受常规思维的束缚,能蹦出令人惊喜的点子。因此,在写作、艺术创作或头脑风暴时,我们可以将这些“跳跃性思维”视为创意的源泉。与其把AI幻觉当成缺陷,不如把它看作是一种独特的优势。 (摘编自《AI幻觉:它真的会一本正经胡说八道!》) 1. 下列对材料中加点的相关概念的理解和分析,不正确的一项是( ) A. “温度”是调控模型输出的参数,低温可使生成结果更稳定可靠,比较适合法律文书的生成。 B. “幻觉”指大语言模型依据概率生成看似合理实则失真的答案,这些信息容易误导使用者的判断。 C. “思维链”通过分步训练使模型获得逻辑推理能力,因此需要人工预先制作解题的标准范例。 D. “过拟合”对训练数据有所记忆,却并未完全真正掌握其规律,导致在新测试数据上会发挥失常。 2. 下列对“AI幻觉”的理解与分析,不正确的一项是( ) A. Al幻觉的产生源于语言模型基于统计关系预测下一个词的工作机制,而非真正的逻辑推理。 B. 训练数据的局限性会导致AI将不同领域的知识错误混合,这是产生AI幻觉的重要原因之一。 C. 采用RAG技术可以让AI直接从可靠的资料中获取信息,这是目前完全消除AI幻觉的最佳方案。 D. 在创意领域,AI幻觉产生的“跳跃性思维”可能成为激发灵感的独特优势。 3. 下列选项中,最能支撑“应当辩证看待AI幻觉,既要防范风险又要善用优势”这一核心观点的一项是( ) A. 某科研团队在实验设计阶段,利用AI生成的多个非常规方案获得灵感,但通过反复实验验证后仅采用可行方案。 B. 一名律师发现AI提供的案例参考中存在虚构判例,立即通过司法数据库核查并修正了法律意见书。 C. 某学生完全依赖AI完成课程论文,未经验证直接提交,结果因多处事实错误被判定不合格。 D. 一位编剧禁止创作团队使用任何AI工具,坚持所有创意必须来自人类头脑风暴。 4. 针对当前AI存在“幻觉”的问题,结合材料二,你认为可以采取哪些具体措施来有效应对? 5. 面对Al的“幻觉”,科学家说:“AI不是静态的代码库,而是一个动态的推理引擎——它的完善需要人们的持续调整,就像钟表师校准精密齿轮。”请结合材料一,谈谈你对这句话的理解。 【答案】1. C 2. C 3. A 4. ①优化提问方式。 ②分批输出降低AI幻觉。 ③交叉验证提高AI回答可靠性。 ④RAG技术也是一种有效的解决方案。 5. ①AI生成的结论不一定完全可靠,这需要人类设法去缓解这一问题。 ②利用“联网搜索”动态地将搜索结果整合到知识体系中,对结果进行筛选、压缩或总结、提炼。