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[【其它】] 为何AI总会一本正经地胡说八道?

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发表于 昨天 09:40 来自手机 | 显示全部楼层 |阅读模式
现在,AI杜撰历史、编造法律条文、伪造参考文献的现象已经屡见不鲜。它闯的祸,早已不是简单的“胡说八道”,而是正在成为信息危机的加速器。

就在上个月,全国首例AI幻觉侵权纠纷案正式宣判,标志着AI幻觉已从技术问题,升级为法律和社会问题。当我们的生活和工作越来越依赖大模型时,AI幻觉带来的风险,也正影响越来越多的人。

到底什么是AI幻觉?为什么AI总能理直气壮地犯错?我们又该如何避免被AI“欺骗”呢?

AI幻觉,其实是模型机制必然带来的系统性风险。

首先我们要揭示一个核心真相:AI娓娓道来的背后,本质上是从海量文本里学习词语、句子之间的统计关联,再根据上下文预测下一个最有可能出现的词。打个比方,小朋友认识“苹果”:是看见、摸到、尝到、记住,形成真实世界的概念。而AI认识“苹果”只做一件事——统计词语共现概率。它从海量文本里学到:“苹果”常常和“红”“甜”“脆”等词语一起出现,于是它就能流畅说出:“红苹果口感甜脆。”它不是懂,它只是说得像懂。

这样问题就来了,当问题过于冷门、专业或者涉及很多细节时,模型在训练语料里缺乏足够案例,它就很难算出可靠的概率,就容易编造内容,这就是幻觉的根源。

破解AI幻觉,行业主流方案是检索增强生成。让AI回答问题前先检索权威资料,就好像把“闭卷考试”变成“开卷考试”,可大幅降低编造谎言的概率。

目前最前沿的技术,是让AI自己“吵一吵”,吵出真相。清华大学等单位提出来多智能体辩论框架,相当于让三个AI共同讨论问题,相互质疑、交叉验证,筛选出最可靠的结论。

对于咱们普通使用者,有两点要注意:一是要巧问,有针对性地问,给AI明确范围、限制、要求,减少它自由发挥;二是要善查,关键信息必须核对,还可以多模型交叉验证。

AI或许永远无法做到100%没有幻觉,但正是这种“不完美”提醒我们:真正的智能,从来不是“永不犯错”,而是知错能改、尊重事实。

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发表于 昨天 11:07 | 显示全部楼层
本帖最后由 cocowind 于 2026-5-22 11:10 编辑

这两年一堆人鼓噪 AGI,少部分是要圈钱的互联网大厂、金融业的大忽悠,大多数是那些不懂装懂、人云亦云的文科生

https://www.cnblogs.com/Zhang-Xiang/p/20028472
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发表于 昨天 11:28 来自手机 | 显示全部楼层
最好不折腾
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发表于 昨天 19:28 | 显示全部楼层
本帖最后由 agent124 于 2026-5-22 19:38 编辑
cocowind 发表于 2026-5-22 11:07
这两年一堆人鼓噪 AGI,少部分是要圈钱的互联网大厂、金融业的大忽悠,大多数是那些不懂装懂、人云亦云的文 ...

这句话有点瞎扯:或者一个随时会抛出 NullPointerException 的第三方黑盒依赖。


ai很少会犯这样的错误,它的异常处理,虽然未必完美,但是比人类要仔细得多,几乎每个可能出异常的地方,ai都会小心地防范。ai的错误主要是对需求理解有问题(常常是因为人没有把需求说清楚)。


这句也不太同意:是你坚持无论代码谁写的,都必须卡死测试覆盖率的底线
测试覆盖率只是理论上有意义。实际上未必有那么多精力去覆盖所有的路径,而且也没有必要,只要关键的几条路径测试过就行了。


至于“AI 只是工具,方向盘和刹车必须死死攥在自己手里。” 只是一厢情愿的想法,可能在不久的将来,人就会完全依赖ai了,如同自动驾驶,将来很可能方向盘和刹车都不在自己手里了(好像马斯克的某款车真的没有方向盘)
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发表于 昨天 19:30 | 显示全部楼层
agent124 发表于 2026-5-22 19:28
这句话有点瞎扯:或者一个随时会抛出 NullPointerException 的第三方黑盒依赖。


https://baijiahao.baidu.com/s?id ... E%E7%8C%9C%E6%83%B3

最近AI说解决了一个数学猜想,有人说这表明AI有了超越人类智力的可能
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发表于 昨天 19:35 | 显示全部楼层
横槊赋诗 发表于 2026-5-22 19:30
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1865774341332713824&wfr=spider&for=pc&searchword=AI%E8%AF%81%E6% ...

逻辑复杂到一定程度,人的大脑就吃不消了。从这个意义上说,ai确实超过了人的智力
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发表于 昨天 19:36 | 显示全部楼层
agent124 发表于 2026-5-22 19:35
逻辑复杂到一定程度,人的大脑就吃不消了。从这个意义上说,ai确实超过了人的智力
...

有人说未来所有学科都会被AI倒逼得医学化,就是要超长学年,而且可能只允许采信专业刊物上的信息。
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