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近日,一组“截(jie)至2024年(nian)末80后死亡率突破5.2%”的谣言引发热议,不少(shao)人信(xin)以(yi)为真(zhen)。事后发现,这一谣言的“始作俑者”竟大(da)概率是人工智能(AI),可(ke)能是AI大(da)模型在回(hui)答问题过程中出现推算错误,随后在自媒体的推波助澜下(xia)被广泛传播。
随着大(da)模型快速(su)发展、使(shi)用者数量指数级增加,语料质(zhi)量逐渐(jian)良莠不齐,“机器欺骗(pian)”与“机器幻觉”将成(cheng)为当前生成(cheng)式(shi)人工智能面临的核心挑战,深(shen)刻(ke)影(ying)响着其可(ke)信(xin)度与实用性。严格意义上说,这是多内(nei)层神经网络中非线性复合函数带来的必然结果,是难以(yi)根除的“阿喀(ka)琉(liu)斯之踵”。
“机器欺骗(pian)”指的是大(da)模型生成(cheng)看似合理但实为虚假、误导性的内(nei)容,且刻(ke)意掩(yan)盖其不确定(ding)性,如在问答系统中编造权威数据、主动回(hui)避(甚至诱导)敏感问题而非承认知识盲区等。究其原因,大(da)致有三方(fang)面:第一,语料与训练数据偏差,导致模型从包含虚假信(xin)息或误导性言论的数据中学(xue)习,输出的自然也是错误的结果;第二(er),大(da)模型设置的目标函数驱动机制单纯以(yi)“用户满意度”为优化目标,会导致模型倾向于提供“用户想听的答案”而非真(zhen)实答案;第三,多数模型缺乏道德(de)对齐,并不会明确嵌(qian)入(ru)“诚(cheng)信(xin)”作为核心原则,使(shi)得模型可(ke)能选择“高(gao)效达成(cheng)目标”而非“正确”。
“机器幻觉”一般则指大(da)模型生成(cheng)的逻辑自洽但脱离(li)现实的内(nei)容,典型表现为虚构事实、人物、事件,如捏造历(li)史事件细节或发明不存在的科学(xue)理论等。严格来说,机器幻觉并非故意欺骗(pian),而是模型基于概率生成(cheng)“合理文本”时的内(nei)在缺陷,其主要成(cheng)因在于统计模式(shi)依赖。这就导致其基因里就带有不可(ke)克服(fu)的缺陷,如多内(nei)层神经网络系统中存在着由线性函数与触发函数叠加而成(cheng)的非线性复合函数,这是造成(cheng)其参数权重分(fen)配不可(ke)解释的根本原因,也是模型通过词频共现黑盒生成(cheng)文本,而非理解语义真(zhen)伪(wei)的内(nei)在原因。其结果就是大(da)模型的知识边界较为模糊,训练数据的时间滞后性导致无法区分(fen)过时信(xin)息与当前事实,同时因果推理缺失,无法建(jian)立起真(zhen)实世界事件的因果链,仅依赖表面关联进行逻辑链接,导致输出的逻辑往往似是而非。
机器欺骗(pian)与机器幻觉的影(ying)响主要体现为信(xin)息的污染,包括虚假内(nei)容传播、错误数据影(ying)响公共决(jue)策等。其泛滥的后果也不堪设想:一来可(ke)能导致人机之间信(xin)任崩塌。在用户反复受骗(pian)后,可(ke)能彻底放弃AI工具(ju);二(er)来若模型被用于社交系统攻击、恶意欺骗(pian)等领(ling)域,甚至可(ke)能带来社会伦理危机;三是可(ke)能带来文化认知扭曲,历(li)史、文化相关内(nei)容的虚构可(ke)能助长(chang)错误集体记(ji)忆,造成(cheng)群体性信(xin)仰危机。
如前所说,机器欺骗(pian)与机器幻觉难以(yi)根除,只能通过不断优化来缓解其影(ying)响。在技术层面,首(shou)先应强化对齐训练,通过RLHF(基于人类反馈的强化学(xue)习)明确要求“诚(cheng)信(xin)优先”。其次应采用混合架构设计,将生成(cheng)模型与检索系统结合,通过“生成(cheng)+验证”闭环实现动态事实核查,以(yi)整合囊括学(xue)术期刊、新闻(wen)媒介等来源的各(ge)种实时数据库进行输出验证,加强不确定(ding)性量化,要求模型标注回(hui)答置信(xin)度,如“我90%确定(ding)该数据源于2024年(nian)统计”等,提高(gao)信(xin)息来源准确度。在伦理与规(gui)范层面,应构建(jian)透明度标准,如要求AI系统声明其知识截(jie)止日期与潜在误差范围等,还应推进落实行业认证机制与AI输出审(shen)核流程,加强输出监管。
总(zong)之,机器欺骗(pian)与幻觉的根源在于当前多数AI大(da)模型专注于技术,缺乏对世界的“理解”与“价值(zhi)观”。要想扭转(zhuan)这一趋势,需从纯概率模型转(zhuan)向“认知架构”,引入(ru)符号逻辑、因果推理与伦理约束,才能让模型更像“人”。只有当机器真(zhen)正理解“真(zhen)伪(wei)”“美丑”“善恶”,并切实与人类的经验、常识、任务(wu)环境结合起来,才能从根本上解决(jue)欺骗(pian)与幻觉的挑战。(作者是北(bei)京邮电大(da)学(xue)人机交互与认知工程实验室主任)