如何看待AI“一本正经地胡说八道”？

主要观点总结

本文主要讨论了使用人工智能大模型时可能遇到的AI幻觉问题，包括捏造细节、推荐不存在的书名等。AI幻觉源于大模型的工作原理和训练数据的质量。尽管AI幻觉问题暂时难以解决，但各方正在采取措施降低其负面影响，包括加强内容标识管理、提高大模型的内容质量和准确性等。同时，用户也需要提高AI素养，学会智慧地运用智慧工具。

关键观点总结

关键观点1: AI幻觉现象及其影响

AI大模型有时会捏造细节，给出与事实相悖的答案。这种现象可以通俗地理解为AI产生心理幻觉，遇到不熟悉或超出“知识储备”的问题时会编造不存在的细节。公众认为内容不准确或含虚假信息是AI应用过程中的突出问题，占比高达42.2%。AI幻觉会增加虚假信息泛滥的风险。

关键观点2: AI幻觉的源头及防范

大模型的工作原理是基于概率生成内容，其输出基于训练数据。当训练数据包含虚假信息时，大模型会产生幻觉、给出错误答案。有效防范AI幻觉带来的虚假信息泛滥已成为重要课题。

关键观点3: AI幻觉问题的解决方案及未来展望

各方正在采取措施降低AI幻觉的负面影响，如加强内容标识管理、提高大模型的质量和准确性等。同时，用户也需要提高AI素养，学会智慧地运用智慧工具。人类需要激发新技术的正向价值，让AI更好地融入生产生活。

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