人工智能 (AI) 已成为现代技术不可或缺的一部分,涉及从医疗保健到金融甚至创意产业等多个领域。尽管人工智能功能强大,但并非完美无缺。
作为一名文案撰稿人,我发现很难理解一个重要问题:“幻觉”的发生。人工智能系统会产生我无法理解的错误指令或副本。了解这些“幻觉”的频率和性质,以及如何预防或修复它们,对于优化人工智能的性能以及网站和品牌的可信度至关重要。
什么是人工智能幻觉?
人工智能幻觉是指人工智能系统生成的信息并非基于输入数据或训练过的知识。这些幻觉可能表现为事实错误、逻辑不一致或完全虚构的内容,这可能对品牌和企业不利,尤其是当谷歌算法发挥作用时。它们在生成模型(如 OpenAI 的 GPT 系列)或图像生成工具中尤为普遍,这些模型和图像生成工具使创造力和从事这些行业的人都感到沮丧。
什么原因导致人工智能幻觉?
人工智能幻觉的频率和来源取决于多个方面,例如;
复杂
更复杂的模型虽然通常更强大,但也更容易产生幻觉。它们的结构和架构有时会导致意外的输出,尤其是在模棱两可或定义不明确的环境中。因此,清晰的书写和搜索可能是 AI 如何响应的一个因素。
数据质量
数据质量一直是个难以解决的问题,尤其是在新立法和客户数据保护发生变化之后。因此,数据的训练及其处理方式会显著影响幻觉发生率。使用高质量、精心策划的数据训练的模型产生幻觉的频率往往低于使用嘈杂或有偏差的数据集训练的模型。
任务
不同的任务对幻觉的敏感性也不同。例如,用于创意写作或图像生成的人工智能系统比用于国际象棋等结构化环境的人工智能系统更容易产生幻觉,因为它们可以用数学方法计算动态,而不是在创意环境中。Aporia 的护栏等平台可以成为一个很好的解决方案,确保创意人员能够免受这种影响,并产生重视他们作为创意个体的工作并支持他们在数字营销世界的新领域所取得成就的客户。
用户
同样,使用人工智能的人说出的含糊不清或措辞不当的句子也会增加产生幻觉的可能性。清晰、具体的提示通常会产生更准确的反应。
测量人工智能幻觉的频率
即使技术不断进步,衡量人工智能幻觉发生的频率对于我们这些最优秀的人来说也是一项挑战,并且这可能取决于环境和使用方式。不过,研究和用户报告提供了一些见解。
从学术角度来看,Chat GPT 3-4 和不同的网络研讨会中都有很多关于人工智能模型的研究,声称人工智能幻觉一直存在,无论这些说法是事实还是荒谬。因此,就像媒体文化一样,人工智能幻觉出现的频率可能比我们想象的要高。
据估计,在某些情况下,这一比例可能高达 15-20%,这会对任何企业或品牌的声誉产生很大影响。
类似地,用户报告和基准测试可以极大地影响人工智能的结果及其对用户问题的响应。这会显著影响幻觉在软件和技术中的表现方式。
如何减少人工智能幻觉?
为了减少人工智能幻觉的发生,我们作为人类可以做很多事情来提供帮助。
- 改进数据:确保数据是最新的并且没有错误,有助于减少错误和幻觉的程度。
- 添加护栏:护栏可以很好地保护人工智能免受第三方工具的攻击,并实时拦截和改写幻觉。
- 继续完善人工智能:不断完善和重写人工智能软件的工作方式有助于重新编程和改进这项技术。这需要人类的反馈和作者,以确保输出结果更接近人类的建议或期望听到的内容。
- 更好地理解提示:教育用户如何利用人工智能并编写更好的提示,就像我们对谷歌和 SEO 所做的那样,可以帮助系统更有效地工作。
- 分析:如果没有数据和对有效方法的分析以及监测和评估,我们就无法评估或解决缺陷,然后解决或做出改进。
人工智能幻觉的未来
随着人工智能技术的发展,以及更好的提示、防护措施和数据改进的使用,幻觉的频率和影响有望减少。模型架构、训练方法和数据质量的进步可能会带来更可靠、更准确的人工智能系统。此外,开发人员和用户对幻觉的认识和理解的提高将有助于制定更好的管理和缓解策略。
总之,虽然人工智能幻觉是一个显著的挑战,但其发生频率取决于几个因素,包括模型复杂性、训练数据质量和任务类型。通过改进训练数据、改进模型、增强用户提示和实施强大的评估方法,可以显著减少幻觉的发生。随着人工智能技术的不断进步,我们可以期待更可靠、更值得信赖的系统,从而增强整体用户体验并扩大人工智能应用的潜力。