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这两年，各类生成(cheng)式人工智能，如大语(yu)言模(mo)型、聊天机器人等给(gei)人们带来了(le)新鲜的体验和(he)很大的帮(bang)助。但是(shi)人们在惊叹(tan)其(qi)强大的同时，也发现这些AI会虚构、造假与欺骗。比较典型的是(shi)，有(you)人向AI询问“自己”，结果一眼就找出了(le)不少谬(miu)误。
需要注意的是(shi)，尽管这也属于AI造假，但与之前(qian)舆论所议的AI造假有(you)所不同。之前(qian)是(shi)有(you)人利用AI造假，以(yi)达到欺骗目的，如利用名人头像和(he)语(yu)音造假骗钱；现在是(shi)AI自己在生成(cheng)内容时造假，可称为“AI自我造假”。
“AI幻觉(jue)”与“机器欺骗”
目前(qian)可以(yi)观察到的是(shi)，几乎所有(you)的生成(cheng)式AI都会自我造假。如Apollo Research的报(bao)告显示(shi)，先(xian)进(jin)AI模(mo)型能在特定情况(kuang)下(xia)对人类“耍心眼”，复旦大学的一项研究也佐证了(le)相关模(mo)型的欺骗性和(he)自主意识苗头。
AI自我造假有(you)多种形式和(he)表现。一是(shi)给(gei)出的参考文献(xian)、作者、文章(zhang)标题、时间、年代等不符合实际，可以(yi)统称为形式造假或(huo)非内容造假；二是(shi)对生成(cheng)的内容进(jin)行胡编乱造。对前(qian)一类问题，有(you)研究统计过，伪造率在30%-90%之间，而对内容的伪造尚未(wei)有(you)准确统计，但是(shi)比例不会少。
典型的例子(zi)是(shi)，2023年6月，美国律师(shi)史蒂文·施瓦茨(ci)接(jie)受(shou)委(wei)托，为一名搭乘哥伦(lun)比亚航空公司飞(fei)机的乘客辩护，后者因一个金属餐盘砸伤腿而索赔。施瓦茨(ci)使(shi)用ChatGPT搜(sou)索，在法庭上引用了(le)6个并(bing)不存在的法律案例。后来被法庭指出后，施瓦茨(ci)承认是(shi)ChatGPT杜撰(zhuan)了(le)一切，并(bing)向法官道(dao)歉，被罚5000美元。
AI自我造假当然意味着AI有(you)缺陷，具体表现为几个方面(mian)：一是(shi)“幻觉(jue)”；二是(shi)“机器欺骗”；三是(shi)训练技术(shu)不完善。尽管幻觉(jue)这一术(shu)语(yu)尚未(wei)得到学术(shu)界的统一认可，但是(shi)幻觉(jue)和(he)机器欺骗其(qi)实是(shi)一个问题的两个方面(mian)。
幻觉(jue)是(shi)指AI模(mo)型生成(cheng)的内容在逻辑上自洽但与现实不符，表现为虚构事实、人物、事件等，捏造历史事件细节或(huo)提供(gong)不存在的科学假说或(huo)理论。机器欺骗是(shi)指AI模(mo)型生成(cheng)的内容逻辑自洽，或(huo)看似合理，但同样(yang)是(shi)现实中不存在的事物或(huo)现象，如虚构不存在的学术(shu)论文、法律案件，或(huo)对自身能力进(jin)行夸大描述等。
无论是(shi)形式或(huo)内容上的AI自我造假，都会歪曲或(huo)重新解构事实、真相、理念和(he)价值判断，让人们对世界的真实性产生误解，并(bing)产生极为严重的后果。
而且，AI自我造假的危害，可能并(bing)不限于经济损(sun)失(shi)和(he)信息污染，还有(you)可能阻碍AI自身的发展。毕竟，人们很难(nan)相信那些说“狼来了(le)”的撒谎者。
AI的理解与人的理解并(bing)不一致
AI自我造假的根本原因在于，人类研发生成(cheng)式AI的方式和(he)机制本身就有(you)不足。虽然目前(qian)的研究还不足以(yi)揭示(shi)AI为何自我造假，但一些研究和(he)观察提供(gong)了(le)某些线索。
生成(cheng)式AI其(qi)实并(bing)不知道(dao)它生成(cheng)和(he)输出的内容是(shi)什么，因为它们只是(shi)依据训练数据中的内容、数据和(he)模(mo)式，并(bing)且根据人类测试(shi)者反馈(kui)等技术(shu)进(jin)行一定微调后，对提问者提出的内容给(gei)出在统计上可能性较高的回复，或(huo)提供(gong)一个产品。
这也涉及生成(cheng)式AI模(mo)型对自然语(yu)言的理解。尽管训练大语(yu)言模(mo)型时，采用的是(shi)自然语(yu)言来预测短语(yu)中下(xia)一个可能出现的词语(yu)，如符合语(yu)法，或(huo)者说被AI所“理解”，但是(shi)AI的理解与人的理解并(bing)不一致。
因此，AI生成(cheng)的内容要么是(shi)不合逻辑也不符合事实，要么是(shi)符合逻辑但不符合事实。
这个问题其(qi)实也对人类提出了(le)新的挑战：生成(cheng)式AI确切的内部(bu)工作原理对人而言是(shi)神秘的，研发生成(cheng)式AI的研究者并(bing)不很清楚生成(cheng)式AI的深层(ceng)工作原理。这也被视为生成(cheng)式AI的两面(mian)性：优点是(shi)除了(le)能回答很多问题并(bing)帮(bang)助人们生成(cheng)各种文本、视频(pin)外，还具有(you)创造性，但是(shi)这种创造性可能是(shi)人们难(nan)以(yi)控制的，至少在目前(qian)看来是(shi)如此。
目前(qian)，人们用以(yi)开发生成(cheng)式AI的训练的方式，也决定了(le)它们可能自我造假。
大语(yu)言模(mo)型是(shi)通过压缩数据来工作。在训练过程中，这些模(mo)型被投喂了(le)上万亿的词汇、短语(yu)、句子(zi)，而且这些语(yu)言成(cheng)分(fen)之间又(you)按自然语(yu)言的语(yu)法、逻辑形成(cheng)了(le)一些固定的关系，它们被压缩成(cheng)数十亿个参数的数据，输入到AI的人工神经元（人工智能的基本成(cheng)分(fen)）中，并(bing)让其(qi)学习。这种情况(kuang)也决定了(le)人工神经元之间的连接(jie)强度有(you)变量。
在完成(cheng)任(ren)务或(huo)回答人们提问时，AI是(shi)在拆分(fen)它们所学习的内容，把那些压缩的统计数据和(he)模(mo)式再次展开。在这个过程中，必然会丢失(shi)一些信息。AI在拆分(fen)和(he)再次展开它们所学习的信息时，大约能重构出近98%的训练内容，但在剩(sheng)下(xia)的2%中，它们可能会完全偏离事实和(he)逻辑，提供(gong)出部(bu)分(fen)或(huo)完全错误的产品和(he)答案。
这个过程有(you)点像基因表达以(yi)生产蛋白质一样(yang)，先(xian)是(shi)转录，以(yi)DNA为模(mo)板合成(cheng)RNA，再以(yi)RNA作为模(mo)板生成(cheng)蛋白质，即翻译。在转录和(he)翻译的过程中任(ren)何一处出现失(shi)误，就有(you)可能造成(cheng)蛋白质生成(cheng)的偏差，更何况(kuang)基因本身发生突变也会导致蛋白产品的偏差和(he)缺失(shi)，因而会产生各种疾病。
用户如何应(ying)对AI自我造假
AI编造虚假信息的时候也具有(you)创造性，但是(shi)这种创造性是(shi)它们在搜(sou)寻自己被投喂的数据不够时的一种“急中生智”。
例如，当有(you)人询问AI法国女作家安妮·埃尔诺是(shi)否为诺贝尔文学奖获(huo)得者时，它的回答很正确，还会给(gei)出代表作和(he)写作风格，甚至个人的生活细节，因为埃尔诺是(shi)2022年的诺贝尔文学奖获(huo)得者，这是(shi)确定的事实，她的种种信息非常充分(fen)。
但是(shi)，你问住(zhu)在广州某某市某某小区的某个人写了(le)多少作品时，AI就有(you)可能胡说八道(dao)了(le)。因为这个人并(bing)非作家，但是(shi)AI会根据你的提问认为这个人是(shi)作家，而且根据一般作家的风格来杜撰(zhuan)这人的代表作和(he)作品名称。
由此也可看出，AI的自我造假也有(you)使(shi)用者的提示(shi)作用。
AI自我造假当然可以(yi)在一定程度上预防。一方面(mian)是(shi)改(gai)善对AI的训练，如可以(yi)通过检索增强生成(cheng)（RAG）、事实核查、自我反思、一致性检查等方法来对AI大模(mo)型进(jin)行优化，增强其(qi)准确性，减少和(he)避免其(qi)一本正经地胡说八道(dao)。
另一方面(mian)，使(shi)用生成(cheng)式AI的用户，应(ying)当养成(cheng)对AI产出的产品和(he)答案不轻信的原则，在获(huo)取答案后，进(jin)行必要的交叉验证。此外，在和(he)AI对话时，要为AI添加限制性条件，如先(xian)把一些条件和(he)参考数据发给(gei)AI，让其(qi)严格按用户提供(gong)的资料进(jin)行搜(sou)索和(he)生成(cheng)产品。
当然，长期来看，AI自我造假的bug还需开发者不断填补，让AI真正走向精准的、靠谱的智能。（作者系科普专栏作家）