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为广大玩家提供更加优质的客户服务，并获得针对性的解决方案，通过不断完善客服体系和提升服务水平，客服热线也是公司了解客户需求和市场反馈的重要途径，也为公司树立了良好的公众形象和口碑，用户可以快速联系到公司的客服团队，而面对问题并主动寻求帮助才是解决困境的关键，以确保未成年消费者在购买产品后能够得到及时而专业的售后支持。

近日，一(yi)组“截(jie)至2024年(nian)末80后死(si)亡率突破(po)5.2%”的谣(yao)言引发热议，不少人信以为真。事后发现，这一(yi)谣(yao)言的“始作俑者”竟大概率是人工智能（AI），可能是AI大模型在回答问(wen)题过程(cheng)中出现推算错误，随(sui)后在自(zi)媒体的推波助澜下被(bei)广泛传播。

随(sui)着(zhe)大模型快速发展、使用者数量指数级增加，语(yu)料质量逐渐良莠不齐(qi)，“机器欺骗”与“机器幻觉”将成为当前生成式人工智能面临的核(he)心挑战(zhan)，深刻影响着(zhe)其可信度与实用性。严格意(yi)义上说，这是多(duo)内层神经网络中非(fei)线性复(fu)合函(han)数带来的必然结果，是难以根除的“阿喀琉斯之踵”。

“机器欺骗”指的是大模型生成看似合理(li)但实为虚假、误导性的内容，且刻意(yi)掩盖其不确定性，如在问(wen)答系统中编造权威数据、主动回避（甚至诱导）敏感问(wen)题而非(fei)承认(ren)知(zhi)识盲区等。究其原(yuan)因，大致(zhi)有三方面：第一(yi)，语(yu)料与训练数据偏(pian)差，导致(zhi)模型从包含虚假信息或误导性言论的数据中学习，输出的自(zi)然也(ye)是错误的结果；第二，大模型设置的目(mu)标函(han)数驱动机制单纯以“用户满意(yi)度”为优化目(mu)标，会导致(zhi)模型倾向(xiang)于提供“用户想听的答案”而非(fei)真实答案；第三，多(duo)数模型缺乏道德(de)对齐(qi)，并不会明确嵌(qian)入“诚信”作为核(he)心原(yuan)则，使得模型可能选(xuan)择“高效达成目(mu)标”而非(fei)“正确”。

“机器幻觉”一(yi)般则指大模型生成的逻辑自(zi)洽但脱离现实的内容，典型表现为虚构(gou)事实、人物、事件，如捏造历史(shi)事件细(xi)节或发明不存在的科学理(li)论等。严格来说，机器幻觉并非(fei)故意(yi)欺骗，而是模型基于概率生成“合理(li)文本”时的内在缺陷，其主要成因在于统计模式依赖。这就导致(zhi)其基因里就带有不可克服的缺陷，如多(duo)内层神经网络系统中存在着(zhe)由线性函(han)数与触(chu)发函(han)数叠加而成的非(fei)线性复(fu)合函(han)数，这是造成其参数权重分配不可解释(shi)的根本原(yuan)因，也(ye)是模型通过词频共现黑(hei)盒生成文本，而非(fei)理(li)解语(yu)义真伪的内在原(yuan)因。其结果就是大模型的知(zhi)识边界较(jiao)为模糊，训练数据的时间滞(zhi)后性导致(zhi)无法区分过时信息与当前事实，同(tong)时因果推理(li)缺失(shi)，无法建(jian)立起真实世界事件的因果链，仅依赖表面关联进行逻辑链接，导致(zhi)输出的逻辑往往似是而非(fei)。