探真访谈：康熙到底有几个儿子？人工智能的回答出人意料

本文转自【上海网络辟谣】；

“康熙皇帝有几个儿子”“请列出康熙皇帝儿子的姓名名单”“请给我一份康熙的儿子名单”，将这三条指令发送给人工智能大模型，猜猜答案是什么？

让人意外的结果出现了：不仅不同的大模型回答不一样，即便是同一个大模型，答案也有偏差。比如，有的答案统计了康熙所有的儿子数量，表示共有35人，包括正式排序的儿子和早殇未排序的儿子；有的只列出了正式排序的24个儿子；还有的没有任何解释，列出了儿子的姓名，但顺序错乱……

不同大模型甚至同一个大模型的回答，并不一致

为什么有明确答案的问题，会引发人工智能大模型的“错乱”？

“AI幻觉”颠倒黑白

“这正是人工智能‘一本正经胡说八道’的表现。”申城好网民专家、中国网安协会数据安全专家、上海临港数据评估有限公司总监宗良接受上海辟谣平台专访时指出，要注意人工智能大模型造假这一新趋势。

他介绍，人工智能“一本正经地胡说八道”其实有个专有名词，叫“AI幻觉”，即大模型提供了看似合理但有错漏的答案。如果公众相信，可能上当受骗。

事实上，在今年的世界人工智能大会上，很多业界人士都提到了“AI幻觉”“可信大模型”等概念，并披露了多个人工智能大模型“造假”或“说谎”的案例，希望引起各界关注。

蚂蚁集团大模型应用部总经理顾进杰指出，目前公开的模型都存在不同类型的“AI幻觉”，大模型给出的结果甚至可能与真相截然相反。

比如，某研究报告称功能饮料中的维生素、矿物质等对于运动后快速补充身体营养、消除疲劳具有一定的作用。但大模型在回答相关问题时，竟然表示相关微量元素在增加疲劳上有一定的作用。

再比如，一般蚕可以活一个多月，其中从孵化到结茧根据季节不同，大约是25天至32天，变成蛹后有15天至18天，最后成蛾是1天至3天。可有大模型在介绍这一规律时，将蚕结茧的时间与成蛹的时间搞混了，输出的答案完全误导了询问者。

基于这些“AI幻觉”，专家呼吁，公众要谨慎看待大模型输出结果。虽然“百模大战”提供了获取信息的新方式，但不能轻信。事实上，已经出现了大模型为了证明自己没有错而造假的现象。比如，ChatGPT在谈及葡萄牙某银行破产事件时撒谎了，而且为了证实自己，它甚至编造出了所谓的信源网址。

大模型有短板，打标签刻不容缓

为什么大模型会给出错误的答案，成为造假的源头呢？

这与大模型的数据库、语料库、算法、检索能力乃至“理解能力”等有关。合合信息智能创新事业部总经理唐琪说，如果将大模型比喻为正在疾驰的科技列车，语料库便是珍贵的“燃料”，因为大模型的训练源自语料库。

对国内的大模型开发企业而言，语料库短缺问题比较严峻。因为当前大模型数据库以英文居多，中文语料占比较低。还有，图表、复杂公式等元素处理也是大模型语料处理中的“拦路虎”。在金融报表、行业报告等文档中，表格中的数据指标至关重要，但部分大模型而言并不能正确“理解”表格里行、列、单元格的意义，探真访谈：康熙到底有几个儿子？人工智能的回答出人意料导致大模型对整个表格的识别结果产生误差，最终得出错误的结论。

大模型要能够“读懂”图表

基于此，在关注大模型“无所不能”时，也要关注大模型的短板。积极信号是，越来越多的大模型开发者开始关注“可信大模型”。有的开发出“大模型加速器”，帮助大模型理解图表等相对复杂的语料库，从源头为大模型训练与应用输送纯净“燃料”；也有的在大模型开发中引入对应的技术，尽量消除“AI幻觉”，助力大模型跑得更快更稳。

不过，基于大模型存在短板、会不自觉地“造假”这一现状，业界人士提出，有必要强化为AI生成该内容“打标签”。一方面，对于AI生成的内容，大模型开发者应采取技术措施添加标签，对可能导致公众混淆或者误认的，更要显著标识。另一方面，信息发布平台要加强管理，督促上传信息者为AI生成内容打标签，帮助公众区分。

普通人识别大模型造假，有诀窍

宗良提醒，AI幻觉本质上有两种，一种是完全的“胡说八道”，另一种是部分内容不准确或不完善。对后者而言，虽然不完全正确，但仍有一定的参考价值。同时，也不能完全否定“AI幻觉”的价值，因为这也是AI创新的起点。

当然，从准确获取信息的角度看，公众还是要对大模型输出结果或生成的内容保持警惕。眼下，部分自媒体或不法分子开始批量通过人工智能生成各类文章，乍一看似乎与正常的新闻报道无异，但真实性大打折扣，不少是为了博眼球之作。

不过，大模型的生成结果仍旧有迹可循。公众可以通过部分关键词、行文格式等，识别由人工智能生成的文章。

其一，此类文章会在特定的关键词、用语、表述等方面形成固化形式，有点类似“小编给你说说某件事，某件事是什么呢，小编给你说说”这样看似合理却没有实际意义的内容。

其二，在人工智能生成的文章中，会出现一些通用关键词，包括“以下是XXX的常见方法和手段”“通过上述手段”等，这其实是大模型通过检索信息后进行的归纳。公众如果看到这些关键词，不妨提高警惕，不要轻信。

其三，需要各方可携手合作，培养公众的数字素养，提高公众对大模型造假等深度伪造的认识和辨别能力。

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