AI带来“幻觉”，是创意还是误导？
AI带来“幻觉”，是创意还是误导？人工智能系统的“幻觉”是由于其工作原理和结构决定的，它们并非大脑模型，无法准确地描述事实。然而，人们使用人工智能系统通常是为了完成创造性的任务，而创造力涉及某种启发式的搜索过程。
来自主题: AI资讯
3017 点击 2023-12-22 09:15
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
人工智能系统的“幻觉”是由于其工作原理和结构决定的，它们并非大脑模型，无法准确地描述事实。然而，人们使用人工智能系统通常是为了完成创造性的任务，而创造力涉及某种启发式的搜索过程。
近期，关于GPT-4.5提前泄露的消息在全网疯传，逼的OpenAI研究员甚至Altman本人下场否认，但这仍然挡不住愉快吃瓜的网友。
多模态技术是 AI 多样化场景应用的重要基础，多模态大模型（MLLM）展现出了优秀的多模态信息理解和推理能力，正成为人工智能研究的前沿热点。上周，谷歌发布 AI 大模型 Gemini，据称其性能在多模态任务上已全面超越 OpenAI 的 GPT-4V，再次引发行业的广泛关注和热议。
随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
大模型长期以来一直存在一个致命的问题，即生成幻觉。由于数据集的复杂性，难免会包含过时和错误的信息，这使得输出质量面临着极大的挑战。过多的重复信息还可能导致大型模型产生偏见，这也算是一种形式的幻觉。
大模型就是「造梦机」！幻觉是LLM与生俱来的特性，而非缺陷。OpenAI科学家Andrej Karpathy独特视角在AI社区掀起了激烈的讨论。
现在的GPT-4，未来的GPT-5，相较于前几个版本性能更强。安全挑战，史无前例。
Nature刊文，从学生、老师、学要、教育平台、教育工具提供商等角度详细剖析了LLM如何重塑教育事业，变革的时刻也许已经到来了。
大语言模型「拍马屁」的问题到底要怎么解决？最近，LeCun转发了Meta发布的一篇论文，研究人员提出了新的方法，有效提升了LLM回答问题的事实性和客观性。我们一起来看一下吧。
本文讨论了大模型AI在语言生成中常出现的“幻觉”现象，即生成与输入信息不符的胡话。作者解释了“幻觉”的成因和影响，并介绍了降低“幻觉”的一些努力和突破。