如何發(fā)現(xiàn)并預(yù)防人工智能“幻覺(jué)”?
當(dāng)不確定答案時(shí),生成式人工智能會(huì)產(chǎn)生“幻覺(jué)”,從而編造錯(cuò)誤的答案。 牛津大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型來(lái)識(shí)別可能的人工智能“幻覺(jué)”。 該方法區(qū)分了人工智能在內(nèi)容和表達(dá)上的不確定性,提高了可靠性。
什么是人工智能幻覺(jué)?
人工智能幻覺(jué)是指人工智能系統(tǒng)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集過(guò)程中,產(chǎn)生或推斷不存在的不正確信息的情況。
如果不解決人工智能幻覺(jué)問(wèn)題,則可能導(dǎo)致傳播虛假信息和做出有偏見(jiàn)的判斷等問(wèn)題,從而引發(fā)經(jīng)濟(jì)和安全問(wèn)題。
如何發(fā)現(xiàn)人工智能“幻覺(jué)”?
當(dāng)生成式人工智能不知道問(wèn)題的答案時(shí),就會(huì)發(fā)出“幻覺(jué)”。以下是如何發(fā)現(xiàn)的方法。
牛津大學(xué)的研究人員發(fā)明了一種新方法,幫助用戶判斷生成式人工智能何時(shí)會(huì)出現(xiàn)“幻覺(jué)”。當(dāng)人工智能系統(tǒng)被提出一個(gè)它不知道答案的問(wèn)題時(shí),就會(huì)出現(xiàn)這種情況,導(dǎo)致它編造一個(gè)錯(cuò)誤的答案。
好在,有一些技巧可以幫助我們?cè)诎l(fā)生這種情況時(shí),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并徹底防止發(fā)生。
如何阻止人工智能幻覺(jué)?
牛津大學(xué)團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)新研究建立了一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型,該模型可以識(shí)別生成式人工智能聊天機(jī)器人提出的問(wèn)題何時(shí)最有可能產(chǎn)生錯(cuò)誤答案。
這對(duì)于生成式人工智能模型來(lái)說(shuō)是一個(gè)真正的問(wèn)題,因?yàn)樗鼈兘涣鞣绞降南冗M(jìn)性意味著它們可以將虛假信息當(dāng)作事實(shí)。今年2月ChatGPT因提供虛假答案而失控時(shí)就凸顯了這一點(diǎn)。
隨著各行各業(yè)越來(lái)越多的人開(kāi)始使用人工智能工具來(lái)幫助學(xué)習(xí)、工作和日常生活,參與這項(xiàng)研究的人工智能專家呼吁人們,以更清晰的方式判斷人工智能何時(shí)在編造答案,特別是在涉及醫(yī)療保健和法律等嚴(yán)肅話題時(shí)。
牛津大學(xué)的研究人員聲稱,其研究可以分辨出模型是正確的還是編造出來(lái)的。
研究作者Sebastian Farquhar在接受采訪時(shí)表示:“LLM能夠用多種不同的方式來(lái)表達(dá)同一件事,這使得我們很難分辨出其何時(shí)對(duì)答案有把握,何時(shí)只是在編造一些東西。使用以前的方法,無(wú)法區(qū)分模型是不確定要說(shuō)什么,還是不確定如何表達(dá)。但新方法克服了這個(gè)問(wèn)題?!?/p>
然而,在消除人工智能模型可能犯的錯(cuò)誤方面,還有更多的工作要做。
Sebastian Farquhar補(bǔ)充道:“語(yǔ)義不確定性有助于解決特定的可靠性問(wèn)題,但這只是一部分。如果LLM不斷犯錯(cuò),這種新方法就無(wú)法發(fā)現(xiàn)這一點(diǎn)。人工智能最危險(xiǎn)的失敗是,當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤卻自信而系統(tǒng)化的時(shí)候。
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