主要观点总结
本文讨论了关于大型语言模型（LLM）产生不准确或虚构信息的问题，特别是使用“AI幻觉”这一术语来描述这种情况的误导性。文章指出，不同于人类大脑的多重目标，LLM的设计目标是生成类似人类语言的文本，主要复制人类说话和写作的模式和结构，而非理解和传达事实信息。对于LLM产生的错误信息，应理解为其缺乏确保事实准确性的内在机制，而非故意欺骗或错误感知的结果。文章还提供了文章中重要段落的翻译和词汇解释。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型（LLMs）旨在生成类似人类的文本，通过分析大量书面材料并运用统计技术来预测下一个词的出现概率。
LLMs的设计目标是生成连贯且符合上下文的回复，而不是理解或传达事实信息。
关键观点2: “AI幻觉”这一术语被用来描述LLM产生不准确或完全虚构信息的情况，但这是一种误导性的隐喻。
该术语暗示AI有感知和传达真理的视角或意图，但实际上并没有。
关键观点3: LLM产生的错误信息并非出于故意欺骗或错误感知，而是因为它们被设计成创造看似正确的文本，但缺乏确保事实准确性的内在机制。
区分“撒谎”和“胡扯”的概念对于理解AI的错误输出至关重要。
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