划重点
01AI幻觉是指人工智能类应用产生的错误或虚假信息，看似合理但不符合真实世界实际情况。
02训练数据存在局限性、过度拟合和欠拟合、复杂系统的不可预测性以及缺乏有效的监督、审核机制是导致AI幻觉的原因。
03增强算法透明度和可解释性、改进模型训练策略、调整模型架构和参数以及改善审核纠偏机制是缓解AI幻觉的方法。
04尽管AI存在短板和不足，但未来人工智能技术将持续改进完善，为人类生活带来更美好的未来。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
一、前言
最近几年，人工智能技术发展可谓一日千里。
在这之前，对于大多数朋友来说，对AI的认知仅停留在下围棋、拍照和美颜等方面。这类应用要么需要数据中心级别的算力支持，离普通老百姓很遥远，要么就是噱头，用数码圈通俗的话来说，那就是“还不成熟”，“还不实用”。
但是，随着ChatGPT横空出世，这一固有印象被彻底颠覆，其智力水平基本相当于高中生，且在不断提升，令人印象深刻。国内也出现了包括文心一言、通义千问、豆包和海螺等类似应用。目前这些功能都已经不再是花拳绣腿博人眼球的噱头，它已经实实在在地成为了很多朋友生活和工作中的得力助手。
尽管如此，目前AI仍然存在很多短板和不足，有些朋友会发现有时AI所给出的答案完全是错误的，南辕北辙，或者非常荒谬，这种情况被统称为“AI幻觉”，英文为“AI Hallucination”。
本文将简要地介绍一下什么是“AI幻觉”，以及它的成因和应对方法。请读者注意：“人工智能类应用”的范围很广，本文所讨论的重点是指各种生成式AI类应用，比如自然语言处理模型、图像生成模型等。
二、AI幻觉的定义
AI幻觉是指在人工智能类应用运行时，模型产生的错误或虚假的信息，这些信息看似合理，但并不符合真实世界的实际情况。
出现AI幻觉的最终表现形式通常包括：生成的内容不符合事实（凭空编造）、无意义的推断，引用错误的统计数据或者提供完全不符合历史记录的信息。
出现这种情况并非是AI系统在故意恶搞、开玩笑，或者故意提供错误信息，看起来AI是在 “幻想” 一些内容，因此被称为 “AI幻觉”。
三、AI幻觉实例
举例来说，如果用户询问 “美国独立战争结束的时间？” ，正确答案是 1783 年，而出现幻觉的AI可能会回答 “1790年”。
小编列举的第二个例子相信很多朋友都遇到过，用某些AI绘画，所绘画出来的手非常诡异.比如可能会出现少于5个或者多于5个手指，甚至四肢不全，或者有三条胳膊、三条腿的情况，非常恐怖，完全不符合现实。
四、出现AI幻觉的原因
1、训练数据存在局限性
AI模型的性能高度依赖于其训练数据的质量和范围。如果训练数据存在偏差、有缺陷、严重过时或者覆盖不足，那么，AI系统在学习这些数据时就可能产生误解或偏差，最终就可能会向用户给出错误的答案。
2、过度拟合和欠拟合
过度拟合是指模型过于紧密地拟合训练数据，以至于它学习到了训练数据中的噪声和偶然的模式，而不是内容之中真正的规律，一旦 当遇到新的数据或者稍有变化的问题时，就会产生错误。欠拟合则与之相反，它是指模型没有充分学习到训练数据中的规律，这会导致模型在生成内容时缺乏足够的准确性和深度。
以上这两种情况都会导致AI最终生成的答案出现严重偏差和混乱，出现AI幻觉。
3、复杂系统的不可预测性
AI系统通常包含多个复杂的组件和模块，这些组件之间的相互作用和依赖关系使得系统的整体行为难以准确预测，因此，在复杂系统的运行过程中，可能会出现一些无法预见的错误或幻觉。
4、缺乏有效的监督、审核机制
如果没有足够的人类参与和审核，AI模型很难识别并纠正自己的错误。尤其是在那些要求高精度和可靠性的应用场景下，如医疗诊断、法律咨询等，缺少有效的纠错机制会导致严重后果。
五、缓解出现AI幻觉的方法
在了解AI幻觉出现原因之后，解决思路就简单了，不过平心而论，现阶段这种情况很难百分之百彻底避免，只能说尽可能地“缓解”，具体可行的思路如下：
1、增强算法的透明度和可解释性
厂商应该开发更加透明和可解释的AI算法，使人类能够更容易地理解模型的决策过程和输出结果，另外，应该通过引入可解释的AI工具，来帮助人类识别和理解模型产生的幻觉，这样在出现错误的时候更容易排查。
2、改进模型训练策略增加高质量数据
收集更多全面、准确的训练数据可以减少模型因数据不足而产生的幻觉。
例如，对于与科学知识相关的模型，应该收集更多来自权威科学期刊和研究报告的数据，这样能够让模型更好地学习科学事实，减少虚构内容的生成，同时，还要注意数据的平衡性，避免数据偏差。
3、调整模型架构和参数
通过改进模型的架构，如增加神经网络的层数、调整神经元之间的连接方式等方法，可以提高模型的性能，减少出现幻觉。
例如，可以通过合适的学习率来控制模型的训练速度，避免出现过度拟合或欠拟合的情况。也可以使用一些先进的优化算法来调整模型的参数，使模型在训练过程中能够更好地学习到数据中的真正规律，减少幻觉的产生。
4、改善审核纠偏机制
应该在多种条件下对模型进行测试，包括各种极端条件和罕见情况，定期对AI系统的输出进行人工审核和监控，以审查、确保模型可靠性，及时纠偏。
六、结论与展望
虽然目前AI已经非常强大，但是毋庸讳言，现阶段AI还存在较大的短板和不足，因此，大家目前不能过于依赖AI。对AI所给出的答案只能作为参考，需要进一步核实验证，切不可盲目轻信。
总的来说，AI幻觉是一个复杂而有趣的问题，它是现阶段人工智能技术发展过程中所面临的一个重大、棘手的挑战。不过，大家应该以开放和包容的心态来看待这一现象，AI将不断改进完善，有AI赋能，未来人类的生活将会越来越美好。