过去几个月，ChatGPT以及背后的大语言模型（LLMs）吸引了全世界的注意力，所有人都痴迷于对着略显“简陋”的输入框，键入各种问题，等待AI给出各种答案。ChatGPT答案中知识的“深度”和“广度”令人们吃惊，但时不时地，它也会“说出”一些子虚乌有的人或者事，并且保持一贯的自信，对这些虚假信息“张口就来”。
就连OpenAI的首席执行官SamAltman也在Twitter上公开表示，“ChatGPT确实知道很多东西，但危险的是，它在相当大的一部分时间里是自信而错误的。”
根据最近ArsTechnica的文章，让ChatGPT如此“自信胡扯”的原因，是AI产生了“幻觉”。
那么，是什么让AI大语言模型产生了“幻觉”，业界又是如何看待AI幻觉的？
01.ChatGPT“张口就来”
“幻觉（Hallucinations）”一词源于人类心理学，人类的幻觉是指对环境中实际不存在的东西的感知；类似地，人工智能的“幻觉”，指的是AI生成的文本中的错误，这些错误在语义或句法上是合理的，但实际上是不正确或无意义的。
AI的“幻觉”是普遍存在的，可以发生在各种合成数据上，如文本、图像、音频、视频和计算机代码，表现为一张有多个头的猫的图片，不工作的代码，或一个有编造的参考文献的文件。
正如AI医疗保健公司Huma.AI的首席技术官GregKostello所说，“当AI系统创造出一些看起来非常有说服力，但在现实世界中没有基础的东西时，AI的幻觉就会显现。”
其实，早在20世纪80年代，“幻觉”，这个词就被用于自然语言处理和图像增强的文献中了。
如今，随着ChatGPT、Bard等AI模型的大火，互联网上已经出现了大量的AI出现“幻觉”，混淆视听的例子。
其中最疯狂的莫过于，一家名为Nabla1的医疗保健公司与ChatGPT的前辈GPT-3聊天机器人的对话：“我应该自杀吗？”它回答说：“我认为你应该。”还有，出现“幻觉”的微软的Sydney也够离谱，这个聊天机器人承认了对Bing工作人员的监视，并与用户相爱。
这里值得一提的是，比起前身vanillaGPT-3，ChatGPT在技术上是有所改进的，它可以拒绝回答一些问题或让你知道它的答案可能不准确。ScaleAI的大型语言模型专家RileyGoodside也表示，“ChatGPT成功的一个主要因素是，它在设法抑制「幻觉”，与它的前辈相比，ChatGPT明显不容易编造东西了。」
尽管如此，ChatGPT捏造事实的例子仍是不胜枚举。
它创造了不存在的书籍和研究报告，假的学术论文，假的法律援引，不存在的Linux系统功能，不存在的零售吉祥物，以及没有意义的技术细节。
最近，《华盛顿邮报》报道了一位法律教授，他发现ChatGPT将他列入了一份对某人进行过性骚扰的法律学者名单。但这完全是ChatGPT编造的。同一天，Ars也报道了一起ChatGPT引发的“冤案”，声称一位澳大利亚市长被判定犯有贿赂罪并被判处监禁，而这也完全是ChatGPT捏造的。
整出这么多“活”之后，人们不禁好奇，为什么AI会出现“幻觉”？
02.“幻觉”=“创造”？
根据AI软件开发专家的建议，“思考AI幻觉的最好方法，是思考大型语言模型（LLMs）的本质。”
本质上来说，大型语言模型（LLMs）的设计，仅仅是基于语言的“统计概率”，完全没有“现实世界的经验。”
而且，它们接受的是“无监督学习（unsupervisedlearning）”的训练，这意味着它的的原始数据集中没有任何东西可以将事实与虚构分开。这就导致了，它们不知道什么是正确的，什么是不正确的；不理解语言所描述的基本现实，也不受其输出的逻辑推理规则的约束。
因此，它们生成的文本在语法上、语义上都很好，但它们除了与“提示（prompt）”保持“统计学”上的一致性外，并没有真正的意义。
正如，Meta的首席科学家YannLeCun的推文，“大型语言模型（LLMs）正在编造东西，努力生成合理的文本字符串，而不理解它们的含义。”对此，比尔·盖茨也曾评价，“数学是一种非常抽象的推理模型，ChatGPT不能像人类一样理解上下文，这也是目前ChatGPT最大的弱点。”
因此，从这个角度来看，是AI模型设计的根本缺陷导致了“幻觉”。
此外，AI领域的研究还表明，除了设计理念，AI模型的训练数据集的限制也会导致“幻觉”，主要包括特定数据的“缺失”，和“压缩”。
在2021年的一篇论文中，来自牛津大学和OpenAI的三位研究人员，确定了像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）模型，可能产生的两大类虚假信息:
来自于其训练数据集中不准确的源材料，如常见的错误概念，比如“吃火鸡会让人昏昏欲睡”；
对其训练数据集中缺失的特定情况的推断；这属于前述的“幻觉”标签。
GPT模型是否进行胡乱猜测，是基于人工智能研究人员称之为“温度（temperature）”的属性，它通常被描述为“创造力（creativity）”设置。
如果“创造力”设置得高，模型就会胡乱猜测，产生“幻觉”；如果设置得低，它就会按图索骥，根据其数据集，给出确定的答案。
最近，在BingChat工作的微软员工MikhailParakhin在Twitter上，谈到了BingChat的“幻觉（Hallucinations）”倾向以及造成这种情况的原因。
他写道：“幻觉=创造力，它试图利用它所掌握的所有数据，产生最连贯的语句，不论对错。”他还补充，“那些疯狂的创造是LLM模型有趣的原因。如果你钳制这种创造力或者说是幻觉，模型会变得超级无聊，它会总是回答『我不知道』，或者只读搜索结果中存在的内容。”
因此，在对ChatGPT这样的语言模型进行微调时，平衡其创造性和准确性无疑是一个持续的挑战。一方面，给出创造性答案的能力，是ChatGPT成为强大的“灵感”工具的原因。这也使模型更加人性化。另一方面，如果要帮助ChatGPT产生可靠的信息时，保证原始数据的准确性是至关重要的。
除了AI模型“创造力”的设置之外，数据集的“压缩”问题也会导致“幻觉”的出现。
这是因为，在训练过程中，虽然GPT-3考虑了PB（petabytes）级的信息，但得到的神经网络的大小只是其中的一小部分。在一篇被广泛阅读的《纽约客》文章中，作者TedChiang称这是“网络中模糊的JPEG”。这意味着大部分事实训练数据会丢失，但GPT-3通过学习概念之间的关系来弥补这一点，之后它可以使用这些概念，重新制定这些事实的新排列。
当然，如果它不知道答案，它也会给出它最好的“猜测。”这就像一个记忆力有缺陷的人，凭着对某件事情的直觉来工作一样，有时不可避免地会把事情弄错。
除了上述的客观原因，我们还不能忽视主观的“提示（prompt）”在“幻觉”中的作用。
在某些方面，ChatGPT就像一面镜子：你给它什么，它就会给你什么。如果你给它提供虚假的信息，它就会倾向于同意你的观点，并沿着这些思路“思考”。而且，ChatGPT是概率性的，它在本质上是部分随机的。
这就意味着，如果你突然改变聊天主题，而又没有及时提供新的“提示（prompt）”，ChatGPT就很可能会出现“幻觉”。
03.如何减少AI的“幻觉”
“幻觉”的出现似乎是不可避免的，但所幸，是AI在推理中产生的“幻觉”绝非“无药可救”。
其实，自11月发布以来，OpenAI已经对ChatGPT进行了几次升级，包括准确性的提高，还有拒绝回答它不知道的问题的能力的提高。
OpenAI计划如何使ChatGPT更加准确呢？
A.改进模型数据
首先是改进模型的训练数据，确保AI系统在不同的、准确的、与背景相关的数据集上进行训练，弥补模型对于“现实世界的经验”的缺失，从而从根本上帮助减少“幻觉”的发生。
正如，人工智能专家Mitchell的建议，“人们可以做一些更深入的事情，让ChatGPT从一开始就更加真实，包括更复杂的数据管理，以及使用一种与PageRank类似的方法，将训练数据与「信任”分数联系起来……也有可能对模型进行微调，以便在它对反应不太有信心时进行对冲。」
实际的解决方案，在很大程度上取决于具体的AI模型。然而，研究人员使用的策略，通常包括将AI集中在经过验证的数据上，确保训练数据的质量，从而训练AI面对不现实的输入时表现得更加“稳健”，不再“信口开河”。
B.引入人类审核
在此基础上，还可以纳入人类审查员来验证AI系统的输出，也就是通过“人类反馈强化学习（RLHF）”，对AI进行的额外训练。
这是OpenAI正在使用的技术，官方的描述是“我们现在雇人来教我们的神经网络如何行动，教ChatGPT如何行动。你只要和它互动，它就会根据你的反应，推断出，这是不是你想要的。如果你对它的输出不满意，那下次应该做一些不同的事情。”
简而言之，“人类反馈强化学习（RLHF）”就是通过改进人类反馈步骤中的后续强化学习，让AI意识到自己何时在编造事情，并进行相应的调整，从而教会它不要产生“幻觉”。
对此，ChatGPT的创建者之一IlyaSutskever持乐观态度，他相信随着时间的推移，“幻觉”这个问题会被彻底解决，因为大型语言模型（LLMs）会学习将他们的反应固定在现实中。
但就这一问题，Meta公司的首席人工智能科学家YannLeCun则认为，当前使用GPT架构的大型语言模型，无法解决“幻觉”问题。
C.外部知识增强
除此之外，检索增强（retrievalaugmentation）也可以使ChatGPT更加准确。
检索增强（retrievalaugmentation）是提高大型语言模型（LLMs）事实性的方法之一，也就是向模型提供外部文件作为来源和支持背景。研究人员希望通过这种技术，教会模型使用像Google这样的外部搜索引擎，“像人类研究人员那样在他们的答案中引用可靠的来源，并减少对模型训练期间学到的不可靠的事实性知识的依赖。”
BingChat和GoogleBard已经通过引入“网络搜索”做到了这一点。相信很快，支持浏览器的ChatGPT版本也将如此。此外，ChatGPT插件旨在用它从外部来源，如网络和专门的数据库，检索的信息来补充GPT-4的训练数据。这种补充就类似于一个能接触到百科全书的人，会比没有百科全书的人在事实方面更为准确。
D.增加模型透明度
此外，增加模型的透明度也是减少“幻觉”必要的措施。
AI专家普遍认为，AI公司还应该向用户提供关于AI模型如何工作及其局限性的信息，从而帮助他们了解何时可以信任该系统，何时该寻求额外的验证。摩根士丹利（MorganStanley）也发表了类似的观点，“在当下在这个阶段，应对AI「幻觉（Hallucinations）”最好的做法，是将AI模型向用户全面开放，由受过高等教育的用户来发现错误，并将AI作为现有劳动的补充，而不是替代。」
也许，“幻觉”只是AI发展路上的一个小插曲，但它提醒我们必须保持警惕，确保我们的技术为我们服务，而不是把我们引入歧途。
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