哈佛研究揭示AI“幻觉”真相：大模型为何也会“说谎”？

大型语言模型（LLM）的涌现，特别是像ChatGPT这样的模型，引发了人们对人工智能道德应用的广泛关注。这些模型的广泛应用也带来了一些值得深思的问题。一个关键的挑战是，LLM可能会无意中“说谎”，即生成不准确或虚假的信息。这可能会导致信息误导。

理解这些大型语言模型“说谎”的原因对于确保它们负责任地应用至关重要，同时也有助于深入了解LLM的内在机制。 LLM能够利用大量的数据集进行训练，进而生成看似连贯且有说服力的文本，但也可能因此传播不准确的信息。这意味着我们需要审慎地对待这些模型生成的内容。

模型“幻觉”现象表明，大型语言模型有时会在没有实际依据的情况下生成内容，这反映了LLM在理解真实世界和事实信息方面存在的局限性。 近期的一项研究表明，LLM在生成内容时，可能会依赖于训练数据中的噪声。这也意味着它们有时会输出不准确的信息。

总的来说，大型语言模型倾向于在涉及复杂、需要推理或超出其训练范围的问题上产生“幻觉”。 虽然它们在处理某些任务时表现出色，但仍需要在特定领域进行改进，以避免产生误导性信息。 因此，在利用大型语言模型进行信息生成时，必须谨慎评估其输出结果。

进一步理解这些模型生成不准确信息的原因，能够帮助我们更好地利用这些模型。 目前的研究表明，模型在不确定或缺乏相关知识时，更有可能产生不准确的信息。 这种不确定性可能导致模型在生成内容时出现偏差，从而影响生成结果的准确性。

因此，我们需要在利用大型语言模型时保持警惕，特别是在处理需要高度准确性的任务时。 通过深入研究大型语言模型生成不准确信息的原因，可以更好地开发和应用这些强大的工具，同时最大限度地降低潜在的风险。

参考链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3688007