AI的错误回答引发了越来越多的担忧。与人工智能系统（如ChatGPT）的互动揭示了一些令人惊讶的异常。准确性与这些技术的基本局限性相悖。渴望获取可靠信息的用户必须在一个常常不可靠的数据海洋中航行。最近的研究揭示了这些幻觉背后的原因，而这些幻觉既特别又令人困惑。每个模糊的请求都有可能会导致令人困惑的回答，从而加剧了混乱。随着人工智能模型的广泛使用，问题变得更加严重，揭示了这一技术出现的一个不那么光辉的面貌。
人工智能的幻觉：一种普遍现象
许多人工智能（如ChatGPT、Grok或Google Gemini）能够生成虚构或不正确的回答。用户经常遇到看似连贯但实际上存在事实错误的陈述。根据研究人员的说法，这些被科学界称为幻觉的事件并不少见，根据斯坦福大学的一项研究，这类事件占请求的比例可能高达10%。
简短问题：混乱的源头
Giskard近期开展的研究揭示了简洁问题对结果的影响。这些请求通常被视为不准确或模棱两可，可能会彻底混淆AI模型。某些问题的简单性往往排除了必要的上下文，从而增加了错误回答的风险。
AI模型及其幻觉倾向
研究清楚表明，某些人工智能模型对这些错误更为敏感。讽刺的是，被视为先进的工具，如OpenAI的GPT-4o，反而是最容易出现幻觉的工具之一。事实上，全球每十位用户中就有一位在使用该工具，这对其在信息方面的完整性提出了严峻的质疑。
Giskard的报告还包括其他模型，如Mistral Large和Anthropic的Claude 3.7 Sonnet，突显了多个AI系统中的普遍问题。这一多样性显示出，幻觉并不仅限于较不复杂的技术。
在用户体验与准确性之间的折衷
面对人工智能的大规模普及，企业必须处理关于用户体验的微妙选择。提供简短回答的趋势有助于更易于使用和经济实惠，但却可能长期促进错误信息的传播。似乎需要在实用性和可靠性之间找到一种平衡，以避免潜在的偏差。
对近期数据的批判性分析指出，对于幻觉的警告不应被轻易忽视。虚假信息的事件可能带来严重后果，特别是在真实性至关重要的背景下。为说明这一点，几篇近期文章讨论了人工智能生成的错误数据在各种主题上的令人担忧的影响，例如阿拉斯加或使用人工智能的新科技。
关于为什么像ChatGPT这样的AI可能会提供错误信息的常见问题
为什么像ChatGPT这样的人工智能会产生不准确的回答？
人工智能可能会由于对偏见数据的依赖、对请求的错误解释以及其学习算法固有的限制而产生不准确的回答。
在人工智能的上下文中，什么是幻觉？
幻觉是指AI生成的完全虚构或不准确的回答，这些回答与训练数据没有任何基础。这可能源于模糊或含糊的问题。
问题的表达方式如何影响AI的回答？
短或表达不清的问题可能导致不准确的回答，因为AI可能缺乏提供相关回答所需的上下文或信息。
当前AI模型中幻觉的程度如何？
研究表明，最多可达10%的请求可能导致幻觉，而某些高级模型（如GPT-4o）更容易产生错误的回答。
最复杂的AI模型是否免于错误？
不，甚至是高级的AI模型也可能产生错误。研究显示，声誉良好的模型如GPT-4o和Mistral Large也可能会出现幻觉。
可以采取哪些解决方案来减少AI的错误？
为了限制错误，建议提出清晰和详细的问题。此外，核实AI提供的信息是否来自可靠的来源至关重要。
AI的不准确回答可能对用户产生什么影响？
不准确的回答可能导致误解或错误信息。尤其是在依赖AI的推荐做出关键决策时，这构成了高风险。
为什么核实AI提供的信息很重要？
核实信息至关重要，因为即使AI看似可靠，它也可能提供错误的数据，从而影响基于这些回答的决策。
