瞭解 AI 幻覺

AI 幻覺 是一種現代人工智慧問題，會讓人工智慧模型產生不正確、捏造或無意義的資訊。讓我們來瞭解為何會發生這種情況，以及它們為何重要。

什麼是 AI 幻覺？

發生 AI 幻覺 當 AI 系統產生的內容在其訓練資料中沒有基礎或與現實不符時.這些錯誤不是隨機發生的，有時是以一種「說得通」的方式編造出來的，雖然完全是假的。它們通常很難被發現。

範例包括

• 引用不存在的研究論文或書籍
• 製造虛假的歷史事件
• 發明產品的技術規格
• 產生令人信服但錯誤的解釋

為什麼會產生幻覺？

1. 樣式完成： AI 模型的設計是為了識別和延伸模式。當不確定時，它們會嘗試以看似合乎邏輯的方式來完成，但結果卻是胡思亂想。
2. 訓練限制： AI 模型只能知道它們所接受訓練的內容。因此，它們可能會在沒有實際資訊的情況下，產生符合正確答案格式的回應。
3. 沒有精確度的信心： 與人類不同、 AI 系統沒有說 「我不知道 」的好方法除非特別設計。無論是否有把握，它們都能提供有把握的答案。
4. 無實際接地： 這可能很明顯，但 AI 系統沒有真正「了解真實世界」。它們只能處理語言模式。

為什麼 AI 幻覺很重要？

以下是我們因這種現象而面對的一些挑戰：

• 錯誤資訊風險： 人們可能會根據錯誤的 AI 生成資訊做出決策。
• 信任問題： 頻繁的幻覺破壞了對 AI 系統的信任。
• 安全問題： 在醫療照護或法律等重要應用中，產生幻覺的資訊可能會導致有害的結果。

如何發現和處理 AI 幻覺

• 驗證關鍵資訊 來自可信賴的來源
• 要求提供引文或資料來源 必要時
• 加倍小心 特定類型的資料，例如姓名、日期和統計資料
• 請記住，雖然 AI 系統 預設自信, 信心不等於精確度

未來展望

隨著人工智慧系統的演進，幻覺所帶來的挑戰是目前研究的前沿。我們的目標不只是要創造出知識淵博的系統，我們還要創造出對於自己知道和不知道的事情都能誠實可靠的系統。

閱讀更多關於 AI 幻覺的資訊：

IBM： https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations

Google： https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-hallucinations

維基百科： https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)