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这两(liang)年，各类(lei)生(sheng)成式人(ren)工智能，如大语言模型(xing)、聊天机器人(ren)等给人(ren)们带来了新鲜的体验(yan)和很大的帮(bang)助(zhu)。但是人(ren)们在惊(jing)叹其强大的同(tong)时，也发现这些AI会虚构、造假与欺骗(pian)。比较典型(xing)的是，有人(ren)向AI询问“自己”，结果一眼就找出了不少谬误。
需要注意的是，尽管这也属于AI造假，但与之(zhi)前舆论所议的AI造假有所不同(tong)。之(zhi)前是有人(ren)利用AI造假，以达到欺骗(pian)目的，如利用名人(ren)头像和语音造假骗(pian)钱；现在是AI自己在生(sheng)成内容时造假，可称为“AI自我造假”。
“AI幻觉”与“机器欺骗(pian)”
目前可以观(guan)察到的是，几乎所有的生(sheng)成式AI都会自我造假。如Apollo Research的报告显示，先进AI模型(xing)能在特(te)定情况下对人(ren)类(lei)“耍心眼”，复旦(dan)大学的一项研究(jiu)也佐证了相关模型(xing)的欺骗(pian)性和自主意识(shi)苗头。
AI自我造假有多种形式和表现。一是给出的参考文(wen)献、作者、文(wen)章标题(ti)、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(sheng)成的内容进行胡编乱造。对前一类(lei)问题(ti)，有研究(jiu)统(tong)计过，伪造率在30%-90%之(zhi)间，而对内容的伪造尚未有准确(que)统(tong)计，但是比例不会少。
典型(xing)的例子是，2023年6月，美(mei)国律(lu)师史蒂文(wen)·施瓦茨接(jie)受委托(tuo)，为一名搭乘哥(ge)伦比亚航空(kong)公司飞机的乘客辩护，后者因一个金属餐(can)盘砸伤腿(tui)而索赔。施瓦茨使用ChatGPT搜索，在法庭上引用了6个并不存在的法律(lu)案例。后来被法庭指出后，施瓦茨承认是ChatGPT杜撰(zhuan)了一切，并向法官道歉，被罚5000美(mei)元。
AI自我造假当(dang)然意味(wei)着AI有缺陷(xian)，具体表现为几个方面：一是“幻觉”；二是“机器欺骗(pian)”；三是训练技术不完善。尽管幻觉这一术语尚未得到学术界的统(tong)一认可，但是幻觉和机器欺骗(pian)其实是一个问题(ti)的两(liang)个方面。
幻觉是指AI模型(xing)生(sheng)成的内容在逻辑上自洽但与现实不符，表现为虚构事实、人(ren)物、事件等，捏造历史事件细节或提供不存在的科学假说或理论。机器欺骗(pian)是指AI模型(xing)生(sheng)成的内容逻辑自洽，或看似合理，但同(tong)样是现实中不存在的事物或现象，如虚构不存在的学术论文(wen)、法律(lu)案件，或对自身能力(li)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、理念和价值判断，让人(ren)们对世界的真实性产生(sheng)误解，并产生(sheng)极为严重的后果。
而且，AI自我造假的危害，可能并不限于经济损失和信息污染，还有可能阻碍AI自身的发展。毕竟，人(ren)们很难相信那些说“狼来了”的撒(sa)谎者。
AI的理解与人(ren)的理解并不一致
AI自我造假的根本原(yuan)因在于，人(ren)类(lei)研发生(sheng)成式AI的方式和机制(zhi)本身就有不足。虽然目前的研究(jiu)还不足以揭示AI为何自我造假，但一些研究(jiu)和观(guan)察提供了某些线(xian)索。
生(sheng)成式AI其实并不知道它生(sheng)成和输出的内容是什么，因为它们只是依(yi)据训练数据中的内容、数据和模式，并且根据人(ren)类(lei)测试者反(fan)馈等技术进行一定微调后，对提问者提出的内容给出在统(tong)计上可能性较高的回复，或提供一个产品(pin)。
这也涉及生(sheng)成式AI模型(xing)对自然语言的理解。尽管训练大语言模型(xing)时，采用的是自然语言来预(yu)测短语中下一个可能出现的词语，如符合语法，或者说被AI所“理解”，但是AI的理解与人(ren)的理解并不一致。
因此，AI生(sheng)成的内容要么是不合逻辑也不符合事实，要么是符合逻辑但不符合事实。
这个问题(ti)其实也对人(ren)类(lei)提出了新的挑战(zhan)：生(sheng)成式AI确(que)切的内部工作原(yuan)理对人(ren)而言是神秘的，研发生(sheng)成式AI的研究(jiu)者并不很清楚生(sheng)成式AI的深层(ceng)工作原(yuan)理。这也被视为生(sheng)成式AI的两(liang)面性：优点是除了能回答很多问题(ti)并帮(bang)助(zhu)人(ren)们生(sheng)成各种文(wen)本、视频外，还具有创(chuang)造性，但是这种创(chuang)造性可能是人(ren)们难以控(kong)制(zhi)的，至少在目前看来是如此。
目前，人(ren)们用以开发生(sheng)成式AI的训练的方式，也决定了它们可能自我造假。
大语言模型(xing)是通过压缩数据来工作。在训练过程中，这些模型(xing)被投喂了上万(wan)亿的词汇、短语、句(ju)子，而且这些语言成分之(zhi)间又按自然语言的语法、逻辑形成了一些固定的关系，它们被压缩成数十亿个参数的数据，输入到AI的人(ren)工神经元（人(ren)工智能的基本成分）中，并让其学习。这种情况也决定了人(ren)工神经元之(zhi)间的连(lian)接(jie)强度有变量。
在完成任务或回答人(ren)们提问时，AI是在拆分它们所学习的内容，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，必然会丢失一些信息。AI在拆分和再(zai)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，但在剩下的2%中，它们可能会完全偏离事实和逻辑，提供出部分或完全错误的产品(pin)和答案。
这个过程有点像基因表达以生(sheng)产蛋(dan)白(bai)质一样，先是转录，以DNA为模板合成RNA，再(zai)以RNA作为模板生(sheng)成蛋(dan)白(bai)质，即翻译(yi)。在转录和翻译(yi)的过程中任何一处出现失误，就有可能造成蛋(dan)白(bai)质生(sheng)成的偏差，更何况基因本身发生(sheng)突变也会导致蛋(dan)白(bai)产品(pin)的偏差和缺失，因而会产生(sheng)各种疾病。
用户如何应对AI自我造假
AI编造虚假信息的时候也具有创(chuang)造性，但是这种创(chuang)造性是它们在搜寻自己被投喂的数据不够时的一种“急中生(sheng)智”。
例如，当(dang)有人(ren)询问AI法国女作家安妮·埃尔(er)诺(nuo)是否为诺(nuo)贝尔(er)文(wen)学奖获得者时，它的回答很正(zheng)确(que)，还会给出代表作和写作风格(ge)，甚至个人(ren)的生(sheng)活细节，因为埃尔(er)诺(nuo)是2022年的诺(nuo)贝尔(er)文(wen)学奖获得者，这是确(que)定的事实，她的种种信息非常充分。
但是，你问住(zhu)在广州某某市某某小区的某个人(ren)写了多少作品(pin)时，AI就有可能胡说八道了。因为这个人(ren)并非作家，但是AI会根据你的提问认为这个人(ren)是作家，而且根据一般作家的风格(ge)来杜撰(zhuan)这人(ren)的代表作和作品(pin)名称。
由(you)此也可看出，AI的自我造假也有使用者的提示作用。
AI自我造假当(dang)然可以在一定程度上预(yu)防。一方面是改善对AI的训练，如可以通过检(jian)索增强生(sheng)成（RAG）、事实核查、自我反(fan)思(si)、一致性检(jian)查等方法来对AI大模型(xing)进行优化，增强其准确(que)性，减少和避免其一本正(zheng)经地(di)胡说八道。
另一方面，使用生(sheng)成式AI的用户，应当(dang)养成对AI产出的产品(pin)和答案不轻信的原(yuan)则，在获取答案后，进行必要的交叉验(yan)证。此外，在和AI对话时，要为AI添加限制(zhi)性条件，如先把一些条件和参考数据发给AI，让其严格(ge)按用户提供的资料进行搜索和生(sheng)成产品(pin)。
当(dang)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(zheng)走向精(jing)准的、靠谱(pu)的智能。（作者系科普专栏作家）