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广州医科大学附属口腔医院

首都医科大学附属妇产医院医院代取药?别被你的AI忽悠了

时间:2025-05-01 作者:小康挂号跑腿代办服务 点击:1次

首都医科大学附属妇产医院科室紧张,如何医院代取药?
首都医科大学附属妇产医院时间成本比金钱更贵
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  當前,我國AI大模型的應用呈現迅猛增長態勢。QuestMobile發佈的最新數據顯示,DeepSeek上線次月(2025年2月),活躍用戶規模就突破瞭1.8億。但在AI應用大眾化的同時,也有不少網友驚呼:與AI的蜜月期還沒有結束,就發現它在騙我!
  有人用AI查資料,發現AI會編造假論文,期刊名稱、論文標題、作者、網址等信息一應俱全,可全是編的;曾有一條“80後死亡率突破5.2%”的假新聞廣為流傳,據辟謠者分析,最初的信源可能來自AI對話……
  這其實不是新問題,而是在大模型誕生之初就存在的老毛病——AI幻覺。甚至有專傢認為,AI幻覺是大模型的“基因病”。因為AI大模型訓練依賴海量數據,但數據的真實性卻無人擔保。AI大模型訓練過程中,是將海量數據高度壓縮抽象,輸入的是內容之間關系的數學表征,而不是內容本身。AI與人類對話時,模型基於統計概率生成文本,追求流暢性而非真實性,很容易編出看似流暢但完全不符合事實的內容。
  既然AI幻覺是“基因病”,那這病能治嗎?要怎麼治?
  首先,AI幻覺也帶來瞭AI的“超能力”,沒必要根除。
  AI幻覺也有好的一面。AI自主生成內容是大語言模型的突出特點,是最具想象力的技術突破。作為大模型與生俱來的特點,AI幻覺決定瞭大模型的創造力,對實現通用人工智能(AGI)非常重要,並可在科研、文藝等領域發揮作用。
  比如,遊戲開發、動漫設計、小說創作等領域歡迎奇思妙想,AI幻覺可以突破思維定式,為創作提供靈感。再如,科學研究中往往也需要非常規思路來破局闖關,AI不走尋常路的創造力,可以推動科研工作出現“AI幻覺—實驗驗證—理論重構”的新范式。
  其次,AI幻覺雖不可根除,但可以控制。
  對於AI幻覺,我們不能放任自流。一方面,AI幻覺產生大量虛假信息,這些虛假信息被新一代AI系統學習,就會形成“數據污染—算法吸收—再污染”的惡性循環。另一方面,在企業生產、醫療、法律等容錯率很低的領域,AI幻覺可是“要命”的大毛病。因此,我們要從技術研發和管理機制上雙管齊下,防范AI幻覺信息的泛濫。
  技術層面,檢索增強生成(RAG)技術、多模型交叉驗證、動態知識更新機制等,都已被證明是減少AI幻覺的有效手段。未來,還需要繼續提升訓練數據質量與清洗標準,嚴格檢測數據的來源和真實性,減少噪聲幹擾;引入強化學習與人類反饋機制,提升AI邏輯推理能力;增強AI大模型檢測能力,用AI監管AI。
  用戶層面,對AI輸出的答案不要直接采信,可以用多個AI模型分別生成答案再交叉驗證、對照取優,對關鍵任務輸出更有必要采取人工交叉驗證,結合文獻數據庫、行業知識圖譜等專業工具作出判斷。
  監管層面,“標註AI生成內容”已成為我國監管部門推動的方向,這體現瞭對生成式人工智能的透明度要求,將提高AI生成內容的可追溯性和可解釋性。未來,我們還應加快人工智能法立法進程,建立全周期全鏈條監管體系。
  實現“不被AI忽悠”目標,既需要算法工程師構建底層安全防線,也需要全社會共同建設可信AI生態。期待中國AI產業解決好這道AI幻覺控制難題,在創造力與真實性之間取得平衡。

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