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这两年，各类生成式人工(gong)智能(neng)，如大语言模型、聊天机(ji)器人等给人们带来了新鲜的体(ti)验和很大的帮助。但是人们在惊叹其强大的同时，也发现这些AI会虚构、造假与欺(qi)骗。比较典型的是，有人向AI询问“自己”，结果一眼就找出了不少谬误。
需要注意(yi)的是，尽管(guan)这也属于AI造假，但与之前舆(yu)论所议的AI造假有所不同。之前是有人利用(yong)AI造假，以达(da)到(dao)欺(qi)骗目的，如利用(yong)名(ming)人头像(xiang)和语音造假骗钱；现在是AI自己在生成内容时造假，可称为“AI自我造假”。
“AI幻觉”与“机(ji)器欺(qi)骗”
目前可以观(guan)察到(dao)的是，几乎所有的生成式AI都会自我造假。如Apollo Research的报(bao)告显示，先进AI模型能(neng)在特定情况下对人类“耍心眼”，复旦大学的一项研究也佐证了相关模型的欺(qi)骗性和自主(zhu)意(yi)识苗头。
AI自我造假有多种形式和表现。一是给出的参考文献(xian)、作者、文章标题、时间、年代等不符合实际，可以统(tong)称为形式造假或非内容造假；二是对生成的内容进行胡编乱造。对前一类问题，有研究统(tong)计过，伪造率(lu)在30%-90%之间，而对内容的伪造尚未有准确统(tong)计，但是比例不会少。
典型的例子是，2023年6月，美(mei)国律师史蒂(di)文·施瓦茨(ci)接受委(wei)托，为一名(ming)搭乘哥伦比亚航空公司飞机(ji)的乘客辩护，后者因一个金属餐盘砸伤腿而索赔。施瓦茨(ci)使用(yong)ChatGPT搜索，在法庭上引用(yong)了6个并不存在的法律案例。后来被法庭指出后，施瓦茨(ci)承认是ChatGPT杜撰了一切，并向法官道歉，被罚5000美(mei)元。
AI自我造假当然(ran)意(yi)味(wei)着AI有缺陷，具体(ti)表现为几个方面：一是“幻觉”；二是“机(ji)器欺(qi)骗”；三(san)是训练技术不完善。尽管(guan)幻觉这一术语尚未得到(dao)学术界的统(tong)一认可，但是幻觉和机(ji)器欺(qi)骗其实是一个问题的两个方面。
幻觉是指AI模型生成的内容在逻辑(ji)上自洽但与现实不符，表现为虚构事实、人物(wu)、事件等，捏造历史事件细节(jie)或提供(gong)不存在的科学假说或理论。机(ji)器欺(qi)骗是指AI模型生成的内容逻辑(ji)自洽，或看似(si)合理，但同样是现实中(zhong)不存在的事物(wu)或现象，如虚构不存在的学术论文、法律案件，或对自身能(neng)力进行夸大描述等。
无论是形式或内容上的AI自我造假，都会歪曲或重新解构事实、真相、理念和价(jia)值(zhi)判断，让人们对世界的真实性产生误解，并产生极为严重的后果。
而且，AI自我造假的危害，可能(neng)并不限于经(jing)济损失和信息(xi)污染(ran)，还(hai)有可能(neng)阻碍AI自身的发展。毕竟，人们很难相信那些说“狼来了”的撒谎者。
AI的理解与人的理解并不一致
AI自我造假的根(gen)本原(yuan)因在于，人类研发生成式AI的方式和机(ji)制本身就有不足。虽(sui)然(ran)目前的研究还(hai)不足以揭示AI为何自我造假，但一些研究和观(guan)察提供(gong)了某些线索。
生成式AI其实并不知道它(ta)生成和输出的内容是什么，因为它(ta)们只是依据训练数据中(zhong)的内容、数据和模式，并且根(gen)据人类测试(shi)者反馈等技术进行一定微调(diao)后，对提问者提出的内容给出在统(tong)计上可能(neng)性较高(gao)的回复，或提供(gong)一个产品。
这也涉及生成式AI模型对自然(ran)语言的理解。尽管(guan)训练大语言模型时，采用(yong)的是自然(ran)语言来预测短语中(zhong)下一个可能(neng)出现的词语，如符合语法，或者说被AI所“理解”，但是AI的理解与人的理解并不一致。
因此，AI生成的内容要么是不合逻辑(ji)也不符合事实，要么是符合逻辑(ji)但不符合事实。
这个问题其实也对人类提出了新的挑战：生成式AI确切的内部工(gong)作原(yuan)理对人而言是神秘的，研发生成式AI的研究者并不很清楚生成式AI的深层工(gong)作原(yuan)理。这也被视为生成式AI的两面性：优点是除了能(neng)回答(da)很多问题并帮助人们生成各种文本、视频外，还(hai)具有创造性，但是这种创造性可能(neng)是人们难以控制的，至(zhi)少在目前看来是如此。
目前，人们用(yong)以开发生成式AI的训练的方式，也决定了它(ta)们可能(neng)自我造假。
大语言模型是通(tong)过压缩数据来工(gong)作。在训练过程中(zhong)，这些模型被投喂(wei)了上万亿(yi)的词汇、短语、句子，而且这些语言成分之间又(you)按自然(ran)语言的语法、逻辑(ji)形成了一些固(gu)定的关系，它(ta)们被压缩成数十亿(yi)个参数的数据，输入到(dao)AI的人工(gong)神经(jing)元（人工(gong)智能(neng)的基本成分）中(zhong)，并让其学习。这种情况也决定了人工(gong)神经(jing)元之间的连接强度有变量。
在完成任务或回答(da)人们提问时，AI是在拆分它(ta)们所学习的内容，把那些压缩的统(tong)计数据和模式再(zai)次展开。在这个过程中(zhong)，必(bi)然(ran)会丢失一些信息(xi)。AI在拆分和再(zai)次展开它(ta)们所学习的信息(xi)时，大约能(neng)重构出近98%的训练内容，但在剩下的2%中(zhong)，它(ta)们可能(neng)会完全偏离事实和逻辑(ji)，提供(gong)出部分或完全错误的产品和答(da)案。
这个过程有点像(xiang)基因表达(da)以生产蛋白质一样，先是转(zhuan)录，以DNA为模板合成RNA，再(zai)以RNA作为模板生成蛋白质，即翻译。在转(zhuan)录和翻译的过程中(zhong)任何一处出现失误，就有可能(neng)造成蛋白质生成的偏差，更何况基因本身发生突变也会导致蛋白产品的偏差和缺失，因而会产生各种疾病(bing)。
用(yong)户如何应(ying)对AI自我造假
AI编造虚假信息(xi)的时候也具有创造性，但是这种创造性是它(ta)们在搜寻自己被投喂(wei)的数据不够时的一种“急中(zhong)生智”。
例如，当有人询问AI法国女作家安妮·埃尔诺是否为诺贝尔文学奖获得者时，它(ta)的回答(da)很正确，还(hai)会给出代表作和写作风(feng)格，甚至(zhi)个人的生活(huo)细节(jie)，因为埃尔诺是2022年的诺贝尔文学奖获得者，这是确定的事实，她的种种信息(xi)非常充分。
但是，你问住在广州某某市某某小区(qu)的某个人写了多少作品时，AI就有可能(neng)胡说八道了。因为这个人并非作家，但是AI会根(gen)据你的提问认为这个人是作家，而且根(gen)据一般作家的风(feng)格来杜撰这人的代表作和作品名(ming)称。
由此也可看出，AI的自我造假也有使用(yong)者的提示作用(yong)。
AI自我造假当然(ran)可以在一定程度上预防。一方面是改善对AI的训练，如可以通(tong)过检索增强生成（RAG）、事实核查(cha)、自我反思、一致性检查(cha)等方法来对AI大模型进行优化，增强其准确性，减少和避免其一本正经(jing)地胡说八道。
另一方面，使用(yong)生成式AI的用(yong)户，应(ying)当养成对AI产出的产品和答(da)案不轻信的原(yuan)则，在获取答(da)案后，进行必(bi)要的交叉验证。此外，在和AI对话(hua)时，要为AI添加(jia)限制性条件，如先把一些条件和参考数据发给AI，让其严格按用(yong)户提供(gong)的资料进行搜索和生成产品。
当然(ran)，长期来看，AI自我造假的bug还(hai)需开发者不断填补，让AI真正走向精准的、靠谱的智能(neng)。（作者系科普专栏作家）