小红书严打！重拳出击AIGC黑灰产，大规模矩阵养号团伙遭重点打击

近日，关于生成式人工智能的“幻觉”问题备受关注，指的是其生成内容与现实不符。据统计，超过320亿的生成式人工智能应用都存在这一问题。

据相关报告，截至2023年2月17日，在“聊天机器人”领域中，出现“幻觉”现象的应用已超过401个，它们累计贡献了10亿次的下载量。而在9215个文本生成应用中，也有1亿次的下载量存在“幻觉”现象。由此可见，生成式人工智能在可靠性方面仍有不足。专家指出，生成式人工智能主要存在以下问题：信息准确性及合理性。

生成式人工智能的“幻觉”现象会降低用户对信息来源的信任度，进而影响应用的整体质量。因此，我们需要采取有效措施来减少生成式人工智能的“幻觉”现象。目前，相关机构正在努力减少大约100亿的生成式人工智能应用中存在的“幻觉”问题。

总而言之，随着生成式人工智能技术的日益普及，解决“幻觉”问题，确保AIGC生成内容的准确性和可靠性至关重要，这关系到用户体验和应用价值。

实际上，生成式人工智能的信息生成方式更偏向于模仿现有数据，而不是真正理解信息本身。这意味着，在面对复杂或模糊的问题时，它更容易产生误导性或虚假信息。为了解决这个问题，我们需要更多地关注于提升生成式人工智能对知识的理解和推理能力，并建立有效的质量控制机制。

温馨提示：

📌 近期，关于生成式人工智能的“幻觉”问题，已影响了320亿次的应用，约有401个聊天机器人应用受到波及，累计下载量达10亿次。

💡 专家建议： 开发者应重视生成式人工智能的信息准确性和合理性，并努力提升AIGC生成内容的质量。

🔔 相关机构正在积极应对生成式人工智能带来的挑战，努力提升其可靠性。