人工智能系統(tǒng)為何會產(chǎn)生幻覺？深入探究
如今，人工智能(AI)以虛擬助手、智能家居設(shè)備、醫(yī)療診斷和自動駕駛汽車的形式運行。然而，這項關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展也帶來了一個問題，因為它會導(dǎo)致所謂的“人工智能幻覺”。
人工智能系統(tǒng)為何會產(chǎn)生幻覺？簡單來說，人工智能幻覺是指人工智能系統(tǒng)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集過程中，產(chǎn)生或推斷不存在的不正確信息的情況。另一方面，如果無法解決人工智能幻覺問題，則可能導(dǎo)致傳播虛假信息和做出有偏見的判斷等問題，從而引發(fā)經(jīng)濟和安全問題。本文將解釋人工智能系統(tǒng)為何會產(chǎn)生幻覺、其原因及預(yù)防措施。
當(dāng)大型語言模型能夠觀察到從未見過或根本不存在的特征或物體時，AI系統(tǒng)很可能會出現(xiàn)幻覺。這會導(dǎo)致它生成不正確的輸出信息，這些信息在現(xiàn)實生活中毫無意義，但在某些情況下，它是基于自身感知到的模式/物體。
換言之，當(dāng)模型做出錯誤陳述或依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的瑣碎模式和偏見來產(chǎn)生或捍衛(wèi)有爭議的答案時，人工智能系統(tǒng)會產(chǎn)生幻覺，但這種情況發(fā)生在更高復(fù)雜程度上。
人工智能幻覺的原因
人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生幻覺有幾個主要原因：
數(shù)據(jù)偏見：由于人工智能無法判斷所涉及的公平性或偏見，大多數(shù)模型都會提出不完整或包含偏見/偏見元素的缺失數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本。例如，曾經(jīng)有過面部識別算法無法識別非白人面孔的情況；這被歸因于基于這種偏見編制的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
過度擬合：數(shù)據(jù)庫中的信息過多是人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生幻覺的另一個原因。已識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一些問題，即在從這個有限數(shù)據(jù)集中的模式中學(xué)習(xí)時，它們可能會“記住”或“過度擬合”過于嘈雜的模式。這反過來又使它們在接觸到與訓(xùn)練中不同的輸入時更容易產(chǎn)生幻覺。 誤差積累：輸入數(shù)據(jù)中的小誤差或噪聲將在其分層處理形式中會被放大，例如，在具有數(shù)十億個參數(shù)的大型變壓器模型中，它可能導(dǎo)致產(chǎn)生失真甚至偽造的輸出。 反饋循環(huán)：如果不加以糾正，幻覺問題甚至?xí)谧晕冶O(jiān)督系統(tǒng)中加劇。例如，人工智能可以根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建照片，而深度偽造可以讓另一個人工智能相信這些信息是真實的。人工智能幻覺可能帶來的危害
人工智能幻覺帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)；如果不加以解決，可能會出現(xiàn)以下情況：
虛假信息：缺乏真實性，再加上機器人人工智能的偽造性質(zhì)，虛假統(tǒng)計數(shù)據(jù)和虛假信息可能會迅速傳播，并扭曲人們尋找可靠數(shù)據(jù)的能力。如果這些系統(tǒng)用于新聞、教育或公共政策制定領(lǐng)域，這在很大程度上令人擔(dān)憂。 隱私侵犯：如果將此類系統(tǒng)應(yīng)用于相應(yīng)的任務(wù)，如醫(yī)療保健、執(zhí)法等，那么在產(chǎn)生幻覺的同時，從未觀察到的個人敏感私人數(shù)據(jù)可能會嚴重侵犯隱私并削弱信任。 對邊緣群體的危害：如前所述，在人工智能數(shù)據(jù)集中，選擇偏見會歧視社會弱勢群體，并使社會正義成為一個更大的問題。 安全隱患：幻覺人工智能對自動駕駛汽車或醫(yī)療診斷設(shè)備上的說明或指南存在錯誤信息，這可能導(dǎo)致事故、傷害或錯誤的醫(yī)療決策，因為此類人工智能系統(tǒng)依賴于不完善的信息。 經(jīng)濟成本：在多個設(shè)施和服務(wù)交付中使用幻覺人工智能缺乏創(chuàng)新和增長，可能會導(dǎo)致客戶信心喪失，以及相關(guān)組織和設(shè)施價值下降。為這些成本確定一個有形的數(shù)字并不太可能，因為危害實在是太大了，難以想象。防止人工智能幻覺
以下是研究人員為預(yù)防人工智能產(chǎn)生幻覺而采取的主動措施：
廣泛且無偏見的數(shù)據(jù)：收集不包含先入之見或偏袒社會某一階層的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，有助于AI更好地訓(xùn)練自身。公共數(shù)據(jù)庫需要進行清理和事實核查，以防止虛假數(shù)據(jù)傳播。 數(shù)據(jù)預(yù)處理：去除異常觀察、數(shù)據(jù)匿名化、特征減少等措施，可能有助于在將數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)之前消除數(shù)據(jù)中的噪音和不必要的模式。 模型評估：人工智能系統(tǒng)應(yīng)該使用精心設(shè)計的新的評估數(shù)據(jù)集進行不斷的檢查，以識別新的幻覺。 模型監(jiān)控：為了解釋人工智能不必要的反應(yīng)，模型卡或數(shù)據(jù)聲明等機制可以使人們記錄人工智能在一段時間內(nèi)的行為。 可解釋的人工智能：使用像注意力地圖和SHAP值這樣的方法，人們可以理解為什么模型會產(chǎn)生這樣的反應(yīng)，并根據(jù)與模式兼容的特征確定簡單的分析。 保守部署：人工智能系統(tǒng)應(yīng)該局限于特定領(lǐng)域，在人類的監(jiān)督下進行有限和可控的使用，直到人工智能被證明是安全、可靠的，并且在對待人類方面公平兩倍。為了幫助人工智能繼續(xù)為社會帶來利益，并防止出現(xiàn)幻覺相關(guān)損害的危險，組織應(yīng)提前面對數(shù)據(jù)和模型質(zhì)量問題。謹慎負責(zé)，避免人工智能助手幻覺和相關(guān)謬論可能帶來的嚴重后果。
總之，只要實施相應(yīng)的緩解策略，人工智能幻覺風(fēng)險是可以控制的。然而，避免可能的負面結(jié)果需要技術(shù)開發(fā)者和影響政策變化的人的持續(xù)觀察。只有在做出這樣的共同努力之后，才能開發(fā)出一個對人類產(chǎn)生積極影響同時又能保證人類安全的人工智能系統(tǒng)。
常見問題解答：
1、什么是人工智能幻覺？
答：人工智能幻覺是指人工智能系統(tǒng)生成虛假或無意義信息的情況，通常是由于對數(shù)據(jù)或模式的誤解造成的。
2、人工智能系統(tǒng)為何會產(chǎn)生幻覺？
答：人工智能系統(tǒng)可能會由于各種因素而產(chǎn)生幻覺，包括過度擬合、訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見以及模型復(fù)雜度高。
3、人工智能幻覺有多常見？
答：幻覺在人工智能中相當(dāng)常見，尤其是在缺乏對可能結(jié)果的約束的大型語言模型和生成工具中。
4、人工智能幻覺可以被預(yù)防嗎？
答：防止人工智能幻覺包括使用過濾工具為人工智能模型定義明確的邊界，并設(shè)置概率閾值。
5、人工智能幻覺會帶來什么后果？
答：其后果可能包括傳播錯誤信息甚至造成現(xiàn)實世界的傷害，例如錯誤的醫(yī)療診斷。
6、人工智能幻覺如何影響對人工智能系統(tǒng)的信任？
答：幻覺會破壞人們對人工智能的信任，因為如果沒有經(jīng)過驗證，人們就很難依賴系統(tǒng)的輸出。
7、有沒有什么關(guān)于人工智能幻覺的著名例子?
答：值得注意的例子包括，聊天機器人生成虛假的學(xué)術(shù)論文，或在客戶服務(wù)互動中提供不正確的信息。
8、人工智能幻覺是否會同時出現(xiàn)在語言和視覺系統(tǒng)中？
答：是的，人工智能幻覺可能發(fā)生在語言模型和計算機視覺系統(tǒng)中。
9、訓(xùn)練數(shù)據(jù)在人工智能幻覺中起什么作用？
答：訓(xùn)練數(shù)據(jù)至關(guān)重要；有偏見或不具代表性的數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致反映這些偏見的幻覺。
10、是否有正在進行的研究來解決人工智能幻覺問題？
答：是的，有大量研究致力于了解和減輕人工智能幻覺，以提高人工智能系統(tǒng)的可靠性。
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