超七成受访大学生希望提升研发技术减少“AI幻觉”

主要观点总结

本文介绍了关于AI在文献检索、新闻、学术等领域产生的“AI幻觉”现象的调查和讨论。大学生在使用AI时经常遇到AI提供错误或虚假信息的情况，引发了关于AI真实性和可靠性的关注。文章从多个角度分析了AI幻觉的表现、影响和解决方案，提出了提高AI素养、优化算法模型、严格数据治理等建议。

关键观点总结

关键观点1: AI在文献检索、新闻、学术等领域存在“AI幻觉”现象，即生成看似合理实际却错误的信息。

AI会编造一些不存在的事实或细节，导致大学生在使用AI时经常遇到错误或虚假信息。

关键观点2: AI幻觉对学术、新闻和社会产生了不良影响。

AI编造的虚假文献、历史和常识性知识错误会导致作业、论文和工作出现错误，浪费大量时间验证信息，甚至误导决策或研究方向。此外，如果公众缺乏甄别能力，AI生成的内容可能构建虚假镜像，影响公众认知。

关键观点3: 应对AI幻觉的方法包括提高用户的AI素养和批判性思维。

用户需要拥有知识储备、批判性思维和主动查证的能力，以及对AI工作原理的理解和使用经验。此外，开发实时纠错提示功能、提高AI工具信源透明度也是解决AI幻觉的有效方法。

关键观点4: 对AI工具的改进建议包括提高信源透明度。

就像学术论文必须标注参考文献一样，AI生成的每一条事实性信息都应附上溯源链接，以降低用户的核实成本。此外，AI还应充分、清晰地提示信息的可信度。

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