能加杠杆的炒股平台:10倍杠杆配资-人民日报刊文:人工智能为何会产生幻觉
代码 | 名称 | 当前价 | 涨跌幅 | 最高价 | 最低价 | 成交量(万) |
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SH600036 | 招商银行 | 36.08 | 0.78% | 36.08 | 35.8 | 71.1 |
SZ000858 | 五粮液 | 167.44 | 1.48% | 167.44 | 165 | 84.6 |
SH601318 | 中国平安 | 49.42 | 1.90% | 49.42 | 48.5 | 61.7 |
HK09988 | 阿里巴巴 | 84.98 | -0.02% | 85 | 84.98 | 145.4 |
HK03690 | 美团-W | 122.98 | -1.62% | 125 | 122.98 | 114.9 |
BTCUSD | 比特币crypto | 31944.16 | 6.48% | 31944.16 | 30000 | 74.3 |
ETHUSD | 以太坊crypto | 1714.55 | -4.75% | 1800 | 1714.55 | 62.5 |
CL1! | 原油期货commodity | 72.42 | -3.44% | 75 | 72.42 | 114.7 |
GC1! | 黄金期货commodity | 1974.5 | 1.26% | 1974.5 | 1950 | 118.0 |
CN10Y | 中国国债bond | 102.02 | -0.47% | 102.5 | 102.02 | 75.1 |
US10Y | 美国国债bond | 106.74 | 1.37% | 106.74 | 105.3 | 83.8 |
SH510500 | 中证500ETFetf | 6.54 | 2.99% | 6.54 | 6.35 | 124.7 |
USSPY | 标普500ETFetf | 452.11 | 2.75% | 452.11 | 440 | 124.7 |
USDCNY | 美元/人民币forex | 7.2377 | -0.17% | 7.25 | 7.2377 | 153.6 |
EURUSD | 欧元/美元forex | 1.0927 | 0.25% | 1.0927 | 1.09 | 131.1 |
在科幻电影中,人工智能常被塑造成全知全能的“超级大脑”,但现实中,AI却时常表现为“自信的谎言家”。比如,请AI描述“关公战秦琼”,它不仅能“叙述”虚构的故事情节,还会“猜测”用户喜好,煞有介事地编造不存在的文献档案。这种现象被称为“AI幻觉”,已经成为困扰许多人工智能企业和使用者的现实难题。
AI为什么会一本正经地胡说八道?根源在于其思维方式与人类存在本质不同。今天人们日常使用和接触最多的AI大模型本质上是一个庞大的语言概率预测和生成模型。它通过分析互联网上数以万亿计的文本,学习词语之间的关联规律,再像玩猜词游戏一样,逐字逐句生成看似合理的回答。这种机制使AI擅于模仿人类的语言风格,但有时缺乏辨别真伪的能力。
AI幻觉的产生与大模型训练的过程密不可分。AI的知识体系基本来源于训练时“吞下”的数据源。来自互联网的各类信息鱼龙混杂,其中不乏虚假信息、虚构故事和偏见性观点。这些信息一旦成为AI训练的数据源,就会出现数据源污染。当某个领域专业数据不足时,AI便可能通过模糊性的统计规律来“填补空白”。比如,将科幻小说中的“黑科技”描述为真实存在的技术。在AI被越来越多地用于信息生产的背景下,AI生成的海量虚构内容和错误信息正在进入训练下一代AI的内容池,这种“套娃”生态将进一步加剧AI幻觉的产生。
在大模型训练过程中,为了使AI生成满足用户需求的内容,训练者会设置一定的奖励机制——对于数学题等需要逻辑推理的问题,往往通过确认答案的正确与否给予奖励;对于写作等开放式命题,则需要判断其生成的内容是否符合人类写作习惯。为了训练效率,这种判断更多关注AI语言的逻辑性和内容格式等指标,却忽略了事实的核查。
此外,训练过程的缺陷也会导致AI存在“讨好”用户的倾向,明知道答案不符合事实,也愿意遵照指令生成迎合用户的内容,并编造一些虚假的例证或看似科学的术语来支撑自己的“假说”。这种“角色扮演式”的表达让许多普通用户难以分辨AI幻觉。上海交通大学媒体与传播学院进行的一项全国抽样调查显示,约七成受访者对大模型生成虚假或错误信息的风险缺乏清晰认知。
如何破解AI幻觉?开发者尝试通过技术手段为AI“纠偏”。比如“检索增强生成”技术,这意味着AI在回答前需要从最新的数据库检索相关信息,降低“信口开河”概率;一些模型被要求在不确定答案时主动承认“不知道”,而非强行编造答案。不过,由于目前的AI无法像人类那样理解语言背后的真实世界,因此这些方法难以从根本上解决AI幻觉问题。
应对AI幻觉,不仅需要技术规制,也需要从公民AI素养普及、平台责任、公共传播等维度构建系统性的“幻觉免疫力”。AI素养不仅包含使用AI的基本技能,更重要的是对AI幻觉要有基本的认知能力。明确技术平台的责任边界同样重要,AI产品在设计时就应嵌入风险提示机制,自动标记“可能存在事实性错误”等警示内容,并提供方便用户进行事实核查和交叉验证的功能。媒体可以通过定期发布AI伪造事实的典型案例,进一步培养公众的识别能力。通过多方联手,智能时代的认知迷雾才能被真正破除。
(作者为上海交通大学媒体与传播学院特聘教授,本报记者黄晓慧采访整理)
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