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广州医科大学附属第二医院医院怎么预约挂号?别被你的AI忽悠了
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  当前,我国AI大模型的应用呈现迅猛增长态势。QuestMobile发布的最新数据显示,DeepSeek上线次月(2025年2月),活跃用户规模就突破了1.8亿。但在AI应用大众化的同时,也有不少网友惊呼:与AI的蜜月期还没有结束,就发现它在骗我!
  有人用AI查资料,发现AI会编造假论文,期刊名称、论文标题、作者、网址等信息一应俱全,可全是编的;曾有一条“80后死亡率突破5.2%”的假新闻广为流传,据辟谣者分析,最初的信源可能来自AI对话……
  这其实不是新问题,而是在大模型诞生之初就存在的老毛病——AI幻觉。甚至有专家认为,AI幻觉是大模型的“基因病”。因为AI大模型训练依赖海量数据,但数据的真实性却无人担保。AI大模型训练过程中,是将海量数据高度压缩抽象,输入的是内容之间关系的数学表征,而不是内容本身。AI与人类对话时,模型基于统计概率生成文本,追求流畅性而非真实性,很容易编出看似流畅但完全不符合事实的内容。
  既然AI幻觉是“基因病”,那这病能治吗?要怎么治?
  首先,AI幻觉也带来了AI的“超能力”,没必要根除。
  AI幻觉也有好的一面。AI自主生成内容是大语言模型的突出特点,是最具想象力的技术突破。作为大模型与生俱来的特点,AI幻觉决定了大模型的创造力,对实现通用人工智能(AGI)非常重要,并可在科研、文艺等领域发挥作用。
  比如,游戏开发、动漫设计、小说创作等领域欢迎奇思妙想,AI幻觉可以突破思维定式,为创作提供灵感。再如,科学研究中往往也需要非常规思路来破局闯关,AI不走寻常路的创造力,可以推动科研工作出现“AI幻觉—实验验证—理论重构”的新范式。
  其次,AI幻觉虽不可根除,但可以控制。
  对于AI幻觉,我们不能放任自流。一方面,AI幻觉产生大量虚假信息,这些虚假信息被新一代AI系统学习,就会形成“数据污染—算法吸收—再污染”的恶性循环。另一方面,在企业生产、医疗、法律等容错率很低的领域,AI幻觉可是“要命”的大毛病。因此,我们要从技术研发和管理机制上双管齐下,防范AI幻觉信息的泛滥。
  技术层面,检索增强生成(RAG)技术、多模型交叉验证、动态知识更新机制等,都已被证明是减少AI幻觉的有效手段。未来,还需要继续提升训练数据质量与清洗标准,严格检测数据的来源和真实性,减少噪声干扰;引入强化学习与人类反馈机制,提升AI逻辑推理能力;增强AI大模型检测能力,用AI监管AI。
  用户层面,对AI输出的答案不要直接采信,可以用多个AI模型分别生成答案再交叉验证、对照取优,对关键任务输出更有必要采取人工交叉验证,结合文献数据库、行业知识图谱等专业工具作出判断。
  监管层面,“标注AI生成内容”已成为我国监管部门推动的方向,这体现了对生成式人工智能的透明度要求,将提高AI生成内容的可追溯性和可解释性。未来,我们还应加快人工智能法立法进程,建立全周期全链条监管体系。
  实现“不被AI忽悠”目标,既需要算法工程师构建底层安全防线,也需要全社会共同建设可信AI生态。期待中国AI产业解决好这道AI幻觉控制难题,在创造力与真实性之间取得平衡。

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