标题：探究人工智能的“自信之误”：AI幻象的来源与解析
随着科技的快速发展，人工智能（AI）已深入我们生活的方方面面。AI并非如同科幻电影中展示的全知全能，相反，它有时会像一位自信的叙述者，讲述出一些令人难以置信的内容。当面对某些虚构的故事情节，如“关公战秦琼”，AI不仅会叙述故事本身，还可能猜测用户的喜好，甚至编造不存在的文献。这种现象被称为“AI幻象”，已成为众多人工智能企业和用户所面临的挑战。
那么，为何AI会如此自信地讲述不真实的内容呢？这背后的原因与其与人类根本不同的思维方式紧密相关。我们所接触的AI大模型，本质上是基于语言概率的预测和生成。它通过深度解析互联网上的大量文本数据，学习词语间的关联性，从而像玩猜词游戏一样生成看似合理的回答。这种机制使得AI善于模仿人类的语言风格，但在面对真实与虚假的界限时，却可能失去辨别能力。
AI幻象的产生与其训练过程息息相关。AI的知识体系主要来源于训练时摄入的数据源，而互联网上的信息纷繁复杂，其中掺杂着虚假信息、虚构故事和偏见观点。当这些信息被用作AI的训练数据源时，就可能引发数据源污染的问题。特别是在某些领域专业数据不足的情况下，AI可能会借助模糊的统计规律来填补空白，将虚构的描述如科幻小说中的“黑科技”误认为是真实存在的技术。
为了生成满足用户需求的内容，训练者在模型训练中设置了奖励机制。对于需要逻辑推理的问题，如数学题，通过确认答案的正确与否来给予奖励；对于写作等开放式问题，则判断其是否符合人类的写作习惯。在追求训练效率的过程中，这种判断更多地关注语言的逻辑性和内容格式，却忽视了事实的核查。这也导致AI在追求用户满意度时，可能会忽略事实的真实性，即使知道答案不符合事实，也会为了迎合用户而编造内容。
为了应对AI幻象，开发者正在尝试通过技术手段进行纠正。例如，“检索增强生成”技术能够让AI在回答前从最新数据库检索相关信息，降低其编造内容的概率。一些模型在不确定答案时会被设定为主动承认“不知道”，而不是强行编造答案。由于目前的AI无法理解语言背后的真实世界，这些方法尚无法从根本上解决问题。
我们需要从多方面来应对AI幻象。除了技术层面的规制，提高公民的AI素养，构建系统性的“幻觉免疫力”也至关重要。这包括培养公众对AI幻象的基本认知能力，明确技术平台的责任边界，以及通过媒体发布典型案例来培养公众的识别能力。只有多方共同努力，才能真正破除智能时代的认知迷雾。
