在人工智能领域，尤其是在大型语言模型（LLMs）中，"幻觉 "一词指的是一种现象，即模型生成的输出是无意义的、与事实不符的，或者不是基于所提供的输入或训练数据的。这些输出结果往往自信满满地呈现出来，因此可能会误导那些无法辨别事实与虚构的用户。人类的幻觉是在没有外部刺激的情况下产生的感官知觉，而 LLM 的幻觉则不同，它是信息处理过程中的一个缺陷，即模型捏造或扭曲了信息。
了解精神病学家的幻觉
LLM 中的幻觉产生于其设计和训练中固有的几个因素。这些模型在庞大的数据集上进行训练，预测序列中的下一个单词，学习文本中复杂的模式和关系。然而，这种学习是基于统计和模式的，而不是像人类理解知识那样基于知识。产生幻觉的主要原因包括
- 数据限制：LLM 是在海量数据集上训练出来的，但这些数据集并非详尽无遗，可能存在偏差或误差。当面对直接训练数据之外的提示时，模型可能会推断或编造信息，从而导致编造的内容。
- 概率性质：LLM 以概率方式生成文本，根据可能性而非确定的真相选择词语。这可能会导致模型自信地生成统计上可信但事实不正确的输出结果。
- 缺乏对现实世界的了解：法律硕士缺乏对现实世界的真正了解。他们在语法和语义上处理语言，但不具备常识或现实世界的基础。这种缺陷可能导致输出的语言尽管语法正确，但在语境上不恰当或在事实上荒谬。
- 过度拟合和记忆：虽然模型旨在泛化，但有时也会过度拟合训练数据，记住并非在所有情况下都适用的模式。这可能会导致模型重复或稍微改变已记住但不正确的信息。
重要的是，要将幻觉与蓄意误导或恶意信息区分开来。LLM 并非有意欺骗；幻觉是由于其结构和训练的复杂性而产生的无意错误。
现实世界的应用和影响
在 LLMs 中出现幻觉对各种应用都有重大影响：
- 聊天机器人与客户服务：在客户服务应用中，聊天机器人产生的信息幻觉会导致错误的建议、客户失望以及品牌声誉受损。例如，客服聊天机器人可能会自信满满地提供有关产品可用性或退货政策的错误信息。
- 医疗和保健应用：在医疗保健等敏感领域，幻觉尤其危险。人工智能驱动的诊断工具产生症状或治疗方案的幻觉，可能导致误诊或不恰当的医疗建议，给患者安全带来严重后果。医学图像分析工具虽然功能强大，但也需要仔细验证，以避免出现类似问题。
- 内容生成与新闻业：虽然 LLM 可以生成创造性的内容，但幻觉对新闻业或内容创作的应用构成了挑战，因为在新闻业或内容创作中，事实的准确性是至关重要的。由 LLM 生成的新闻文章，如果没有经过细致的事实核查，可能会传播虚假信息。
- 搜索引擎和信息检索：如果将 LLM 幻觉整合到搜索引擎中，它可能会降低搜索结果的质量，将捏造的信息当作可信的来源。这凸显了强大的语义搜索和事实检查机制的必要性。
减轻幻觉
研究人员和开发人员正在积极研究减轻 LLM 产生幻觉的方法。其中一些策略包括
- 改进训练数据：收集质量更高、更多样化、事实更准确的训练数据集，可以降低模型学习错误模式的可能性。
- 检索增强生成（RAG）：RAG 技术允许 LLM 从外部知识源实时检索信息，从而增强 LLM 的能力。这种方法可以大大减少事实错误。了解有关 RAG的更多信息，请参阅Pinecone 对 "检索增强生成 "的解释。
- 提示工程：精心设计的提示可以引导 LLM 提供更准确、更贴近语境的回答。思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）等技术可鼓励模型展示其推理过程，从而减少错误。
- 模型监测和评估：持续监控 LLM 输出并使用事实度量标准进行严格评估，对于识别和解决已部署系统中的幻觉问题至关重要。模型监控实践对于保持人工智能应用的可靠性至关重要。
虽然幻觉仍然是一个挑战，但正在进行的研发工作正在建立更可靠、更可信的 LLM 方面取得进展。了解这一现象对于负责任的人工智能开发和部署至关重要，尤其是当这些模型越来越多地集成到关键应用中时。如需进一步探讨人工智能的伦理问题，请考虑研究人工智能伦理和负责任的人工智能开发。
