近年來，人(ren)(ren)工智能（AI）技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)發展(zhan)日新月異，尤其是以自然語言處理（NLP）為基(ji)礎的(de)(de)(de)AI模型，已經在許多(duo)領域取得了(le)顯(xian)著的(de)(de)(de)成果。隨著這(zhe)些(xie)技(ji)術(shu)的(de)(de)(de)廣泛應用，人(ren)(ren)們也逐(zhu)漸發現，AI在某些(xie)情況(kuang)下會出(chu)現“自我創作(zuo)”的(de)(de)(de)現象(xiang)，即當(dang)無法查找到相(xiang)關(guan)(guan)內容時(shi)，它會生成與(yu)問題相(xiang)關(guan)(guan)但并非真實的(de)(de)(de)信息。這(zhe)種(zhong)現象(xiang)被許多(duo)人(ren)(ren)稱為“AI編故事”或“AI編造(zao)內容”。為什(shen)么AI會出(chu)現這(zhe)種(zhong)情況(kuang)？這(zhe)種(zhong)行為是出(chu)于(yu)什(shen)么樣的(de)(de)(de)原因？我們又該如何應對？
要理解AI“自我創作”的原因，首先必須了解它是如何訓練的。現代的AI，尤其是語言模型，如OpenAI的GPT系列、
Google的BERT等(deng)，都(dou)是通(tong)過海量的文(wen)本(ben)數據進行訓練(lian)的。這(zhe)些數據通(tong)常來(lai)(lai)自互(hu)聯網上的各種(zhong)文(wen)獻、文(wen)章(zhang)、書籍、論(lun)壇等(deng)，AI通(tong)過學習這(zhe)些文(wen)本(ben)的統計規律(lv)和語言結構，來(lai)(lai)生成自然流暢的回應。
但(dan)是，AI并(bing)(bing)不(bu)(bu)是像人類一樣具(ju)備對事實的(de)(de)認知與理解，它更像一個(ge)巨大的(de)(de)“模式(shi)識(shi)別器”，通過(guo)識(shi)別文(wen)本中各個(ge)詞匯、短語和句(ju)子的(de)(de)關系，生成新的(de)(de)語言輸出。換(huan)句(ju)話說(shuo)，AI的(de)(de)“知識(shi)”并(bing)(bing)不(bu)(bu)是來(lai)(lai)自于(yu)理解世界(jie)，而是來(lai)(lai)自于(yu)統計學習。因(yin)此，當(dang)它面臨一個(ge)自己(ji)沒有(you)直(zhi)接(jie)從數據中學到過(guo)的(de)(de)查(cha)詢時，它會基于(yu)已有(you)的(de)(de)語言模式(shi)進(jin)行推測和生成。這種生成有(you)時并(bing)(bing)不(bu)(bu)完全符合(he)實際情況(kuang)，但(dan)卻能夠在語法上看(kan)起來(lai)(lai)是合(he)理的(de)(de)。
AI無法查(cha)(cha)找到某個內容的(de)(de)(de)(de)原因，通常是因為在其訓練數(shu)(shu)據中沒(mei)有足夠的(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)息。這(zhe)些數(shu)(shu)據集可能(neng)缺少某些領域的(de)(de)(de)(de)深度知(zhi)識、最新的(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)息或某些特定情(qing)況的(de)(de)(de)(de)細節(jie)。在這(zhe)種(zhong)情(qing)況下，AI并沒(mei)有辦法去(qu)“查(cha)(cha)找”或者“查(cha)(cha)詢(xun)”實(shi)時(shi)的(de)(de)(de)(de)、準確(que)的(de)(de)(de)(de)答案。為了應對(dui)這(zhe)一空缺，AI會嘗試根據已知(zhi)的(de)(de)(de)(de)模式去(qu)推斷出一個可能(neng)的(de)(de)(de)(de)答案。由于(yu)它并不是基(ji)于(yu)事實(shi)推理，而(er)是基(ji)于(yu)語言模式的(de)(de)(de)(de)推斷，因此生成(cheng)的(de)(de)(de)(de)內容可能(neng)會偏離真實(shi)情(qing)況。
以某些專業(ye)領(ling)(ling)域的(de)問(wen)(wen)題為例，如法(fa)律、醫學或(huo)科技領(ling)(ling)域的(de)具體數據(ju)，AI的(de)訓練(lian)數據(ju)可(ke)能(neng)無法(fa)涵(han)蓋所有(you)可(ke)能(neng)的(de)細節，尤其是一些最新(xin)的(de)研究成果、政策(ce)變化或(huo)新(xin)聞事件(jian)。因此，當用戶(hu)提出相關問(wen)(wen)題時，AI可(ke)能(neng)會(hui)“編造”一個看似合理但(dan)并不準確的(de)回答。
AI的核心設計目標之一是生成流暢、連貫且具有上下文相關性的語言。也就是說，AI被設計成能夠在對話中維持語境的連續性和邏輯一致性。因此，即使某個查詢超出了它的訓練數據，AI依然會嘗試生成一個與上下文相關且符合語言習慣的回答。為了保持對話的連貫性，它可能會采取“生成”的方式填補空缺，而不是承認無法回答。這種方式有時會產生看似合理
但實際錯誤的信息。
例如(ru)，如(ru)果(guo)你問AI某(mou)個(ge)(ge)未知的(de)歷史事(shi)件，它可(ke)能(neng)會基于相似(si)事(shi)件的(de)語境(jing)生成一(yi)個(ge)(ge)虛構的(de)回答(da)，而不是直接承認自己無(wu)法回答(da)。這樣做的(de)目(mu)的(de)是維持(chi)對話的(de)流暢(chang)性，但這種策略卻可(ke)能(neng)帶(dai)來(lai)信息錯誤和誤導(dao)。
雖然AI能夠生成(cheng)豐富的(de)內容(rong)，但如何(he)避(bi)免其編(bian)造錯誤的(de)內容(rong)，依然是(shi)一(yi)個(ge)需要(yao)關注的(de)問題(ti)。幸運(yun)的(de)是(shi)，解決這一(yi)問題(ti)的(de)方(fang)法是(shi)有的(de)，并且隨著技術的(de)不斷(duan)發(fa)展，AI生成(cheng)內容(rong)的(de)準確性(xing)也(ye)在不斷(duan)提高(gao)。以下是(shi)一(yi)些建議(yi)和方(fang)法，可以幫助我(wo)們減少AI編(bian)造內容(rong)的(de)情(qing)況。
提升AI訓(xun)練(lian)數(shu)據(ju)的(de)質量和多(duo)樣性是減少(shao)其生成(cheng)錯誤信(xin)息的(de)關鍵。通(tong)過引入更多(duo)權威、準(zhun)確(que)且專業的(de)資(zi)料，尤(you)其是在(zai)特定領(ling)域(yu)（如醫學、法(fa)律、科學等）的(de)專業文獻，可以(yi)有(you)效提升AI在(zai)這些(xie)領(ling)域(yu)的(de)回(hui)答(da)準(zhun)確(que)性。利用多(duo)語(yu)種、多(duo)領(ling)域(yu)的(de)數(shu)據(ju)，也(ye)有(you)助于(yu)減少(shao)模型(xing)在(zai)處(chu)理某些(xie)特定問題(ti)時的(de)空白和偏差(cha)。
目前，有(you)些研究已(yi)經(jing)開始(shi)致力于(yu)開發能(neng)(neng)夠進(jin)行(xing)(xing)事實(shi)核查的(de)AI系統(tong)。這(zhe)些系統(tong)通(tong)過(guo)與(yu)可信的(de)知識(shi)庫(ku)或數據庫(ku)進(jin)行(xing)(xing)實(shi)時連接，能(neng)(neng)夠在(zai)回答問題時核實(shi)信息的(de)準確性(xing)。例如(ru)，集成查找引擎或知識(shi)圖譜的(de)AI系統(tong)，可以在(zai)生成答案之前進(jin)行(xing)(xing)事實(shi)驗(yan)證，從而避免編造內容(rong)。
為了防止AI在無法(fa)提供確切答(da)案(an)時進行無根據的(de)生(sheng)成(cheng)，AI模型可以被設(she)(she)計(ji)成(cheng)在面對無法(fa)回(hui)答(da)的(de)問題(ti)時主動承認“無法(fa)回(hui)答(da)”或(huo)“沒(mei)有足夠(gou)的(de)信息(xi)”。這種設(she)(she)計(ji)可以減少誤導性信息(xi)的(de)生(sheng)成(cheng)，避(bi)免AI在不知道答(da)案(an)的(de)情況下隨(sui)意推測。
在一些高風險領(ling)域（如醫學(xue)咨詢、法律(lv)咨詢等(deng)），結合(he)人(ren)工(gong)審核與AI輸出是(shi)有效避免錯誤的(de)策略。AI可以輔助專家提(ti)供信(xin)息，但最終(zhong)的(de)判斷和(he)決策仍然依賴(lai)于人(ren)工(gong)審核。這種“人(ren)機合(he)作”的(de)方(fang)式可以確保(bao)信(xin)息的(de)準確性(xing)和(he)可靠(kao)性(xing)，避免AI單獨(du)生成錯誤的(de)內容。
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