AI會「會自然而然地去編故事」?!

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有專家說: AI會「會自然而然地去編故事」

這種現象確實存在，且在AI中被稱為「幻覺」（hallucination）。這是因為AI在面對無法準確回答的問題時，可能會根據自己的訓練資料和模式生成看似合理但並不準確的答案。

當AI遇到無法準確解答的問題時生成看似合理但不準確的回答，主要有以下幾個原因：
1.        訓練數據的局限性：
•        AI模型從有限的訓練資料中學習，無法涵蓋所有知識領域和問題。當遇到不熟悉的主題或問題時，模型的訓練不足可能導致其生成不準確或虛構的內容。
2.        模型的訓練目標：
•        AI模型通常被設計為生成流暢連貫的文本，而非確保內容具有100%的準確性。因此，在無法準確回答時，模型可能會優先生成看起來合理的文本，而非明確指出自己無法回答。
3.        上下文的依賴性：
•        AI生成內容時高度依賴於輸入的上下文。如果上下文不完整或模糊，模型可能無法準確判斷正確的答案，從而產生幻覺式的回答。
4.        概率預測的機制：
•        AI模型基於概率預測生成下一個最可能的詞。當不確定性較高時，模型可能會選擇看似合理但不準確的詞彙或句子來構建回答。
5.        過擬合與欠擬合：
•        如果模型在訓練過程中過擬合於訓練資料，它可能無法泛化到新的問題，從而產生不準確的回答。欠擬合則可能導致模型無法捕捉足夠的模式來生成正確的答案。

為了減少AI生成不準確或幻覺式回答，可以採取以下措施：
•        提高訓練資料品質：使用更全面和準確的訓練資料。
•        優化模型設計：改進模型架構，增強其理解和推理能力。
•        引入監督機制：在生成過程中增加監督，確保內容符合事實和邏輯。
•        使用者提示工程：通過精心設計的提示引導AI生成更準確的回答。
•        明確不確定性：在回答中明確指出不確定的部分，提醒使用者謹慎對待。

如果你希望AI在無法準確回答時坦誠說明，而不是生成不確定的內容，那就應該提出具體要求，以現在的AI技術會儘量遵循你的指示來回應。