什么是AI幻觉？

AI幻觉是指人工智能系统生成看似合理但实际错误或虚构的信息。这种情况通常发生在大语言模型中（LLM）由于训练数据有限或模型理解不足，AI可能会产生不准确或完全错误的内容。

例如：

1.历史事件错误：

顾客提问：拿破仑什么时候登上月球？

AI回答：拿破仑于1821年登月。

说明:事实上，拿破仑从来没有登上过月球，人类第一次登上月球是在1969年。由于缺乏相关数据或误解，AI产生了虚构的答案。

2.虚构人物：

顾客提问：19世纪约翰·史密斯发明了什么？

AI回答：约翰·史密斯在1850年创造了蒸汽动力汽车。

说明：如果约翰·史密斯不是一个真正的历史人物，AI可能会根据名字的普遍性来编造一个故事。

3.科学事实错误：

顾客问题：什么是水化学式？

AI回答：水的化学式是H3O。

说明：水正确化学是H₂O，由于训练数据中的错误或模型混淆，AI可能会产生错误的答案。

4.虚构书籍：

顾客提问：请推荐一本关于量子物理的书。

AI回答：由约翰·多伊编写的《量子物理的奥秘》对量子力学进行了详细的讲解。

说明：如果这本书不存在，AI可能会根据现有的书名和作者的名字来构建一本书。

AI幻觉一般源于训练数据不足或模型理解错误，导致看似合理但实际错误的信息产生。随着技术的进步，这种情况有望减少，但客户仍然需要仔细判断AI产生的内容。

在公司的应用场景中，AI幻觉可能会导致错误的决策、误导客户或产生低质量的内容。以下是公司应用领域和AI幻觉的一些常见例子:

市场分析与预测：

情景：企业利用AI对市场趋势进行分析，生成报告。

AI幻觉示例：

AI生成报告：未来三个月，一个产品的需求将增加200%。

具体情况：基于不完整或过时的数据，AI可能会产生不准确的预测。

影响：企业可能因此做出错误的生产或营销决策，造成资源浪费 。

财务和数据分析

情景：企业利用AI对财务报表进行分析或生成预测。

AI幻觉示例： AI生成报告：下一季度企业利润将增长50%。

具体情况：AI可能会根据错误的数据或假设产生过于乐观的预测。

影响力：企业可能会因此做出错误的投资或预算决定。

法律和合规文件

情景：企业利用AI生成合同和法律规定。

AI幻觉示例： AI生成条款：本协议受“虚构我国”法律管辖。

具体情况：AI可能会生成不存在的法律规定或引用错误的法律规范。

影响力：可能导致法律纠纷或合同无效。

商品推荐系统

情景：企业利用AI向顾客推荐商品。

AI幻觉示例： AI推荐：根据您的爱好，推荐一款“太阳能驱动冰箱”。

具体情况：该产品不存在，AI基于错误关联而推荐。

影响力：客户可能会失去对推荐系统的信任。

AI幻觉可能导致企业应用中的错误信息、误导性决策或损害品牌声誉。为了减少这种问题，公司应采取以下措施：

数据质量：确保训练数据的准确性和全面性。

人工审核：人工验证AI生成的内容。

透明性：通知客户内容由AI生成，可能会出现偏差。

持续优化：及时更新模型，修复已知问题。

通过这些措施，企业可以更好地利用AI技术，同时降低AI幻觉带来的风险。

本文来自微信微信官方账号 湘江数评”（ID：benpaoshuzi），作者：老徐，36氪经授权发布。

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