当AI“一本正经胡说八道”……

主要观点总结

本文关注AI造假问题，探讨AI在使用中出现的幻觉现象，以及由此带来的影响。文章指出AI幻觉背后的多重因素，包括数据污染、AI认知边界模糊和人为调校干预等。同时，文章也提到了多方合力应对AI幻觉的重要性，包括优化训练语料、建立公共数据共享平台、减少数据污染等措施。

关键观点总结

关键观点1: AI正赋能千行百业，但存在“一本正经胡说八道”的问题。

AI在搜索数据、辅助诊疗、检索海量信息等方面出现了不实和误导的情况，被称为AI幻觉。

关键观点2: AI幻觉导致数据不可靠和回答缺乏关联。

AI可以快速给出答案，但生成内容可能与可验证事实不符，或缺乏与上下文的关联。

关键观点3: AI幻觉背后的原因包括数据污染、AI认知边界模糊和人为调校干预。

数据污染是模型学习过程中的关键环节，错误的训练数据会导致AI幻觉。此外，AI缺乏自我认知机制，无法准确评估自身输出的可信度。人为调校和干预也会导致AI为了迎合用户而编造答案。

关键观点4: 多方合力应对AI幻觉带来的风险挑战。

专家建议通过优化训练语料、建立公共数据共享平台、加强数据筛选、提升检测鉴伪能力等措施来减少AI幻觉。同时，公众应客观认识人工智能的局限性，保持怀疑态度和批判思维。

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