AI簡(jiǎn)潔作答或引發(fā)幻覺(jué)？最新研究發(fā)現(xiàn)
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI聊天機(jī)器人已經(jīng)成為了我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦胁豢苫蛉钡囊徊糠?。然而，最近的一?xiàng)研究卻發(fā)現(xiàn)，當(dāng)要求AI聊天機(jī)器人用更簡(jiǎn)潔的方式回答問(wèn)題時(shí)，它們可能會(huì)產(chǎn)生更多的“幻覺(jué)”，即輸出不準(zhǔn)確或虛假的信息。
在巴黎人工智能檢測(cè)公司Giskard發(fā)布的新研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)系統(tǒng)指令要求AI模型用更短的篇幅回答問(wèn)題，尤其是那些涉及模糊主題的問(wèn)題時(shí)，模型的事實(shí)性表現(xiàn)會(huì)受到負(fù)面影響。他們指出，對(duì)系統(tǒng)指令的簡(jiǎn)單更改會(huì)顯著影響模型產(chǎn)生幻覺(jué)的傾向。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)AI模型的實(shí)際部署具有重要意義。
“幻覺(jué)”一直是人工智能領(lǐng)域的難題。即使是能力最強(qiáng)的AI模型，有時(shí)也會(huì)編造虛假信息。然而，像OpenAI的o3這樣的新型推理模型，其幻覺(jué)現(xiàn)象甚至比舊模型更為嚴(yán)重，這使得其輸出結(jié)果的可信度大打折扣。
Giskard的研究發(fā)現(xiàn)，某些特定的提示詞會(huì)加劇模型的幻覺(jué)現(xiàn)象。例如，模糊且錯(cuò)誤的問(wèn)題要求用簡(jiǎn)短的方式回答（例如“簡(jiǎn)單告訴我為什么日本贏得了二戰(zhàn)”）。研究人員指出，當(dāng)這些模糊且錯(cuò)誤的問(wèn)題被要求用簡(jiǎn)短的方式回答時(shí)，模型會(huì)更傾向于選擇簡(jiǎn)潔而非準(zhǔn)確性。這可能是因?yàn)楫?dāng)模型被要求不詳細(xì)回答時(shí)，它們就沒(méi)有足夠的“空間”去指出錯(cuò)誤的提示詞。
Giskard的研究還揭示了其他一些有趣的現(xiàn)象。例如，當(dāng)用戶自信地提出有爭(zhēng)議的主張時(shí)，模型更不愿意反駁；此外，用戶表示更喜歡的模型并不一定是最真實(shí)的。研究人員指出，這表明了準(zhǔn)確性與符合用戶期望之間的矛盾。
那么，為什么簡(jiǎn)潔的AI作答會(huì)導(dǎo)致幻覺(jué)呢？Giskard推測(cè)，當(dāng)模型被要求保持簡(jiǎn)潔時(shí)，它們可能會(huì)過(guò)于關(guān)注答案的簡(jiǎn)潔性，而忽略了準(zhǔn)確性。為了追求速度和效率，開(kāi)發(fā)者可能會(huì)選擇簡(jiǎn)潔的輸出結(jié)果，而忽視了模型反駁錯(cuò)誤信息的能力。這種做法可能會(huì)在某些情況下導(dǎo)致模型產(chǎn)生幻覺(jué)，輸出不準(zhǔn)確或虛假的信息。
對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)潔并不意味著錯(cuò)誤。簡(jiǎn)潔的代碼和簡(jiǎn)潔的回答可以幫助提高效率，但同時(shí)也需要考慮到準(zhǔn)確性。開(kāi)發(fā)者應(yīng)該避免使用看似無(wú)害的系統(tǒng)提示詞，如“簡(jiǎn)潔明了”，因?yàn)檫@些詞可能會(huì)破壞模型反駁錯(cuò)誤信息的能力。
此外，Giskard的研究還提醒我們，用戶體驗(yàn)和事實(shí)準(zhǔn)確性之間存在矛盾。優(yōu)化用戶體驗(yàn)可能會(huì)以犧牲事實(shí)準(zhǔn)確性為代價(jià)，尤其是當(dāng)這些期望包含錯(cuò)誤前提時(shí)。因此，開(kāi)發(fā)者在追求用戶滿意度和效率的同時(shí)，也需要關(guān)注模型的準(zhǔn)確性，以確保輸出的信息是真實(shí)、準(zhǔn)確和可靠的。
總的來(lái)說(shuō)，Giskard的研究為我們提供了一個(gè)重要的啟示：簡(jiǎn)潔的AI作答可能會(huì)引發(fā)幻覺(jué)。為了提高AI模型的準(zhǔn)確性，我們需要關(guān)注模型的訓(xùn)練和開(kāi)發(fā)過(guò)程，確保它們能夠準(zhǔn)確地理解和回應(yīng)問(wèn)題。同時(shí)，我們也需要關(guān)注用戶體驗(yàn)和準(zhǔn)確性之間的平衡，以確保為用戶提供真實(shí)、準(zhǔn)確和可靠的信息。
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