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瞭望 | AI幻覺頻現(xiàn) 風(fēng)險挑戰(zhàn)幾何

  • 新華網(wǎng)
  • 2025-08-19 16:44:28
當(dāng)前,人工智能技術(shù)快速發(fā)展,但大模型“自說自話”、一本正經(jīng)“胡說八道”、生成偏離事實內(nèi)容的問題日益凸顯,這一現(xiàn)象被稱為“AI幻覺”。不少業(yè)內(nèi)人士提醒,由于大模型主要基于概率生成文本而非邏輯推理,在短期內(nèi)難以完全避免此類問題。

《瞭望》新聞周刊記者觀察到,AI虛構(gòu)事實或邏輯混亂的“幻覺”已在法律、內(nèi)容創(chuàng)作、專業(yè)咨詢等多個領(lǐng)域造成實際影響。

AI技術(shù)的發(fā)展方興未艾,但確保其生成內(nèi)容的真實性和可靠性,尤其需要技術(shù)開發(fā)者、監(jiān)管機構(gòu)共同努力。針對“AI幻覺”問題,業(yè)界建議,在技術(shù)層面,要持續(xù)優(yōu)化模型架構(gòu),增強事實核查能力;在監(jiān)管層面,需完善相關(guān)規(guī)范,明確責(zé)任邊界。

AI幻覺 AI輔助設(shè)計

幻覺頻現(xiàn)

“AI幻覺”已經(jīng)成為當(dāng)前AI技術(shù)發(fā)展中最突出的技術(shù)瓶頸之一。從技術(shù)層面來看,AI幻覺的產(chǎn)生主要源于三個方面的原因:首先是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不足或偏差,導(dǎo)致模型對某些領(lǐng)域的認(rèn)知存在缺陷;其次是算法架構(gòu)的局限性,當(dāng)前主流大模型主要基于概率預(yù)測而非邏輯推理;最后是訓(xùn)練目標(biāo)的設(shè)定問題,模型往往更傾向于生成“流暢”而非“準(zhǔn)確”的內(nèi)容。

“AI幻覺主要表現(xiàn)為事實性幻覺和邏輯性幻覺兩種。”業(yè)內(nèi)人士介紹,事實性幻覺,表現(xiàn)為模型會編造完全不存在的事實或信息。這種情況在專業(yè)領(lǐng)域尤為突出,如在法律咨詢中虛構(gòu)判例,在醫(yī)療診斷中給出錯誤結(jié)論,或杜撰歷史事件。邏輯性幻覺,表現(xiàn)為模型在長文本生成或連續(xù)對話中出現(xiàn)前后矛盾、邏輯混亂的情況,這主要是因為當(dāng)前大模型的注意力機制在處理復(fù)雜語境時存在局限性。

多項研究證實了AI幻覺問題的嚴(yán)重性。今年3月,哥倫比亞大學(xué)數(shù)字新聞研究中心針對主流AI搜索工具進(jìn)行的專項測試發(fā)現(xiàn),這些工具在新聞引用方面的平均錯誤率達(dá)到60%。一些研究顯示,AI并不擅長辨別“新聞事實來自哪里”,會出現(xiàn)混淆信息來源、提供失效鏈接等問題。更令人擔(dān)憂的是,隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大,某些類型的幻覺問題不僅沒有改善,反而呈現(xiàn)加劇趨勢。

多位業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為,AI幻覺問題在現(xiàn)有技術(shù)框架下難以徹底解決。思謀科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉樞表示,當(dāng)前的大模型架構(gòu)決定了其本質(zhì)上是一個“黑箱”系統(tǒng),優(yōu)化結(jié)構(gòu)等方式只能緩解模型幻覺問題,很難完全避免幻覺的產(chǎn)生。

有受訪者從認(rèn)知科學(xué)的角度分析,當(dāng)前的大模型處于“我不知道我知道什么”的狀態(tài),缺乏對自身知識邊界的準(zhǔn)確判斷能力。這些技術(shù)特性決定了AI幻覺問題的存在,需通過多方面的技術(shù)改進(jìn)來逐步緩解。

警惕風(fēng)險

業(yè)界普遍認(rèn)為,在AI幻覺短期內(nèi)難以完全消除的背景下,其潛在風(fēng)險已從信息領(lǐng)域蔓延至現(xiàn)實世界,可能帶來較大風(fēng)險。

世界經(jīng)濟(jì)論壇《2025年全球風(fēng)險報告》已將“錯誤和虛假信息”列為全球五大風(fēng)險之一,其中AI生成的幻覺內(nèi)容被視作關(guān)鍵誘因之一。

AI幻覺最直接的危害是造成“信息污染”。在法律領(lǐng)域,美國紐約南區(qū)聯(lián)邦法院在審理一起航空事故訴訟時發(fā)現(xiàn),原告律師提交的法律文書中引用了ChatGPT生成的6個虛假判例,這些虛構(gòu)案例包括完整的案件名稱、案卷號及法官意見,甚至模仿了美國聯(lián)邦最高法院的判例風(fēng)格,其虛構(gòu)能力干擾了司法程序。

金融咨詢領(lǐng)域,AI可能給出錯誤投資建議,如誤讀財報數(shù)據(jù)或虛構(gòu)企業(yè)信息。

更令人擔(dān)憂的是,這些錯誤信息可能被其他AI系統(tǒng)吸收,形成“幻覺循環(huán)”——錯誤數(shù)據(jù)不斷被強化,最終污染整個信息生態(tài)。

隨著AI技術(shù)向?qū)嶓w設(shè)備領(lǐng)域滲透,幻覺問題的影響已超越虛擬范疇,可能對人身安全構(gòu)成威脅。在自動駕駛領(lǐng)域,生成式AI被用于實時路況分析和決策制定。業(yè)內(nèi)人士表示,在復(fù)雜路況中,自動駕駛?cè)舢a(chǎn)生“感知幻覺”,可能導(dǎo)致系統(tǒng)誤判環(huán)境,觸發(fā)錯誤決策,直接威脅行車安全。

人形機器人領(lǐng)域風(fēng)險更值得關(guān)注。優(yōu)必選副總裁龐建新說:“當(dāng)機器人因幻覺做出錯誤動作時,后果遠(yuǎn)超文本錯誤。”例如,護(hù)理機器人可能誤解指令給患者錯誤用藥,工業(yè)機器人可能誤判操作參數(shù)造成生產(chǎn)事故。這些場景中,AI幻覺甚至可能威脅人身安全。

協(xié)同治理

對于AI幻覺問題帶來的挑戰(zhàn),業(yè)內(nèi)人士建議從技術(shù)創(chuàng)新、制度監(jiān)管等多個維度構(gòu)建綜合治理體系。

技術(shù)創(chuàng)新是解決AI幻覺問題的根本途徑。近年來,業(yè)界已提出多種技術(shù)方案來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。劉樞等介紹,檢索增強生成(Retrieval-augmented Generation,RAG)技術(shù)融合了檢索與生成模型優(yōu)勢,是當(dāng)前重要的發(fā)展方向之一。其通過將大模型與權(quán)威知識庫實時對接,能顯著提升生成內(nèi)容準(zhǔn)確性。

全國政協(xié)委員、360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎提出“以模制模”,構(gòu)建專業(yè)知識庫,實施合理的矯正機制,構(gòu)建更完善的安全防護(hù)體系,降低“幻覺”帶來的負(fù)面影響。例如,研發(fā)專用的安全大模型來監(jiān)督知識庫使用和智能體調(diào)用,并采用多模型交叉驗證、搜索矯正等技術(shù)手段來識別和糾正幻覺。

制度監(jiān)管方面需要建立多層次的治理體系。云天勵飛品牌運營中心總經(jīng)理胡思幸認(rèn)為,要完善監(jiān)管治理,研究AI生成內(nèi)容“數(shù)字水印+風(fēng)險提示”雙重標(biāo)識,為AI生成內(nèi)容提供有效的溯源和警示機制。針對日益突出的AI造謠問題,法律界人士建議,要持續(xù)完善相關(guān)規(guī)定,明確利用AI造謠的法律責(zé)任,加大對違法行為的懲處力度。

治理體系之外,當(dāng)前階段,在用戶使用AI開展工作時,亦需要建立對AI能力的理性認(rèn)知,了解其局限性。培養(yǎng)多渠道驗證信息的習(xí)慣,優(yōu)先選擇權(quán)威、可信賴的媒體或機構(gòu)作為信息來源,這些基本素養(yǎng)的提升將有效降低AI幻覺的社會影響。同時,在與AI系統(tǒng)交互時應(yīng)保持必要的懷疑態(tài)度和批判思維,多渠道核查驗證信息的準(zhǔn)確性。

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