上下文相关：AI的幻觉内容并非凭空出现，它们通常与特定的上下文情境紧密相关。不可预测性：很难预测AI何时会产生幻觉，可能幻觉也很难复现，就像人很难在今天做一个与昨天相同的梦。3AI幻觉的“幕后黑手”AI幻觉主要来自以下方面：数据里的“坑”训练数据局限：AI训练数据可能包含错误、偏见或过时信息。就像教小朋友学...
AI 幻觉,简单来说,是指人工智能系统(自然语言处理模型)生成的内容与真实数据不符,或偏离用户指令的现象,就像人类说“梦话”一样~ 那么AI 幻觉有哪些?是什么原因产生的?我们该如何避免 AI 幻觉呢? 1、AI 会产生什么样的幻觉? 可能有的小伙伴说:“我知道了!AI‘胡说八道’就是 AI 幻觉呗?” 其实也没这么简...
在专业领域，AI“一本正经地胡说八道”这种现象被称为AI幻觉。“AI幻觉指的是AI会生成貌似合理连贯，但同输入问题意图不一致、同世界知识不一致、与现实或已知数据不符合或无法验证的内容。”近日，长期从事自然语言处理、大模型和人工智能研究的哈尔滨工业大学（深圳）特聘校长助理张民教授在接受科技日报记者采访时表示。
图片来源：由无界 AI生成 OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）最近声称，人工智能产生的“幻觉”其实未尝不是一件好事，因为实际上GPT的优势正在于其非凡的创造力。这听起来似乎令人咋舌：我们人类的创造力也出类拔萃，却不会颠倒是非。如今，人们对于人工智能的准确性问题产生了诸多担忧，而像奥特曼这种对...
AI幻觉:机器学习中的视觉错觉与认知挑战,对创新的协同中作用 在人工智能的发展过程中,AI幻觉(或称为机器幻视)是一个引人注目的现象,指的是机器视觉系统误将无关或随机的图像数据解释为具体的、有意义的模式。这一现象不仅揭示了AI系统与人类大脑处理信息方式的根本差异,也对现有技术提出了新的挑战和改进方向。
AI幻觉的原因: 数据不足或偏差:AI模型的训练数据可能不足或存在偏差,导致它在不确定的情况下生成错误信息。 推理不准确:AI会根据训练过程中学到的模式进行推理,有时会“推测”答案,而非基于实际数据。 缺乏背景理解:AI无法真正理解背...
Medium:4 Types of AI hallucinations AI幻觉类型与实例 人工智能幻觉的范围很广,小到事实错误,大到完全捏造的内容。常见的类型包括: 1. 事实不准确 人工智能最常见的幻觉之一就是生成看似符合事实却不正确的文本。虽然总体思路可能是正确的,但具体内容却是错误的。
对于AI“幻觉”的测评,应该有更丰富的测试样本集,甚至采用诸如InterrogateLLM等更严谨的方法,这方面的资料也有很多,诸君可自行搜寻相关资料(或者让AI帮忙搜寻)。 此外,AI的迭代发展“一日千里”(是真的以“天”为单位在迭代),以下测评结果仅代表各大AI大模型在端午期间的表现。叠甲完毕,我们正式开整。
AI幻觉可以分为两类,一是内在幻觉(Intrinsic hallucination),指AI生成的输出与输入内容相矛盾,这种错误可以通过校验输入内容轻松识别;二是外在幻觉(Extrinsic hallucination),指生成内容的正确性无法从输入内容中验证,这类内容通常是由模型调用了输入内容之外的数据或文本而产生的。[3]其中,外在幻觉是更为常见且难以识别...