像 ChatGPT 和 Gemini 这样的生成式人工智能是任何寻求信息或解答疑问的人的首选平台。然而，这些生成式人工智能工具提供误导性和不正确的信息并不奇怪。大多数人工智能软件都不知道实际事物是如何运作的，因此不准确的反应变得相当普遍。因此，在这篇博客中，我们将了解人工智能幻觉、其类型和原因，并了解接地技术，这是对抗人工智能幻觉的终极技术。
人工智能中的幻觉是什么？
生成式人工智能将虚假、误导或不合逻辑的信息作为事实呈现在查询中，这在人工智能中称为幻觉。人工智能总是以自信的语气生成内容，使得微小或不合逻辑的变化难以发现，因此人们应该始终保持警惕并仔细检查所有人工智能查询结果。现在让我们了解幻觉的类型及其发生的原因。
幻觉的类型
以下是人工智能中的幻觉类型：
句子矛盾
这种情况是当 AI 生成的答案中，一个句子与前一个句子相矛盾时。例如，“这件衬衫是 100% 纯棉的。它不透气。”
迅速反驳
顾名思义，提示矛盾是指人工智能的回答与问题无关。例如，你向虚拟人工智能助手询问罗马所有值得游览的地方，但它列出了威尼斯所有可以游览的地方。
事实矛盾
这是指通常的错误信息或答案与事实相矛盾的情况。例如，如果人工智能说月亮是由奶酪制成的，这将被视为事实矛盾。
无关或随机的幻觉
这是指人工智能的反应与给定的任务完全无关。例如，如果人工智能物体检测工具将猫的图片识别或标记为消防车，那么这将是随机或不相关的幻觉。
为什么会产生幻觉？
有多种因素会导致幻觉，但以下是导致 AI 出现幻觉的一些主要原因：
数据质量
训练 AI 模型的数据为其准确性和可靠性奠定了基础。因此，如果训练数据集没有得到适当的清理和验证，并且存在缺失值、偏差、错误等，则肯定会导致 AI 幻觉和模型不准确。
生成方法
生成答案的 AI 的生成方法起着相当重要的作用。有时，先前答案中出现的偏见会造成幻觉。此外，有时模型会使用像抛硬币这样的技巧——单词 A 正面朝上，单词 B 反面朝上，在这种情况下，它会陷入循环或做出统计上错误的选择，从而导致不合逻辑的输出。
输入上下文
输入提示的清晰度对于获得可靠的 AI 答案至关重要。例如，如果用户问了一个模糊的问题，例如“生命的意义是什么？”，那么生成式 AI 肯定会写出哲学答案，没有正确或错误的观点。因此，你的提示越清晰，AI 就能更好地理解和响应。
人工智能基础
人工智能落地是指将人工智能的抽象知识与现实生活中的例子联系起来。这使得人工智能模型在预测和回答方面更加可靠和准确，从而建立用户的信任和可靠性。它弥合了人工智能内部世界与现实之间的差距，以减少幻觉。使用高质量的数据、强调更清晰的提示、潜在地连接到现实世界的信息以及加入反馈机制，使人工智能不太可能编造事情，从而产生更值得信赖和可靠的输出。
接地的重要性
接地 AI 系统比非接地 AI 系统更胜一筹，因为它们会考虑现实世界的情况，从而创建更相关、更准确的回复。让我们通过以下要点更好地理解：
质量与准确性
无论是教育还是电子商务领域的人工智能，人工智能模型或虚拟机器人都会与用户打交道，为他们提供相关信息并解决用户疑问。这要求它们准确且相关，以便代表企业向客户提供优质服务。
尽量减少幻觉
接地技术在一定程度上可以减少幻觉的发生，从而直接提高人工智能对用户查询的响应质量。 虽然一定程度的幻觉凸显了人工智能的创造潜力，但建立基础技术可以确保这种输出仍然可验证并且不会传播虚假信息。
增强人工智能决策能力
在使用人工智能算法做出关键决策（例如电子商务中的退款、动态定价等）的行业中，接地可以使模型在与现实情况紧密结合的同时做出明智的决策，从而最大限度地减少错误并提高输出的可靠性。
解读复杂情况
人工智能算法通常很难理解复杂的现实世界数据。扎根可以帮助他们更好地掌握复杂性、细微差别、模糊性和多模态数据，从而提高模型的效率和准确性。
一些让人工智能落地并防止幻觉的方法
为了全面了解接地，我们先来了解一下简单的接地方法：
使用用例数据进行微调
为特定行业或用途开发的 AI 模型必须使用特定行业的高质量数据集进行训练。此技术可确保模型在其所构建任务上的准确性。
及时工程提供明确指导
聘请提示工程师编写清晰、结构化的指令，让 AI 模型更好地理解问题和任务。在 AI 中，通过定义明确的提示概述期望的结果和任务，可以指导 AI 生成更准确、更相关的结果。
检索增强生成 (RAG)
RAG 结合了两种类型的神经网络（基于检索和基于生成），以使 AI 能够工作。第一个神经网络从大型训练数据集中检索所需信息，第二个神经网络为用户生成输出。这解决了 AI 工作时响应有限或不完整的问题。
带反馈的强化学习
通过使用强化学习，通过对幻觉提供正强化和负强化来训练人工智能的技术。这可以通过对抗网络（人工智能与另一个人工智能竞争以提高其性能）或通过将人类反馈纳入训练过程来实现。
人工智能的优势
企业需要更可靠的解决方案来满足其需求，并协助其实现自动化和决策。要让任何 AI 解决方案脱颖而出，扎根于 AI 是关键。
以下是 Grounding in AI 的好处：
1.个性化
接地技术让人工智能算法与用户或企业的需求和历史数据紧密结合，从而为他们提供个性化的建议或解决方案。
2. 遵守规则和规定
遵守规则对许多行业和国家来说至关重要。因此，通过采用基础技术，AI模型可以遵守这些规定，促进负责任和谨慎地使用AI。
3. 提高准确性
通过减少幻觉，人工智能可以最大限度地减少其响应中错误的发生，这直接影响人工智能结果的准确性。这提高了用户对人工智能模型的信任。
4. 无限增长
扎根可以让人工智能算法快速掌握变化并相应地更新其工作，从而使人工智能模型可扩展到新的行业、任务和用户。
5. 行业专业知识
基础技术让企业将行业特定的细节输入人工智能系统，从而使人工智能模型能够准确地执行与行业相关的任务并产生可靠的见解。
因此，人工智能技术的基础不仅可以控制幻觉，还可以帮助企业开发更准确的解决方案，从而赢得客户的信任，提升品牌价值，让他们脱颖而出。随着人工智能在各个行业的应用不断增加，采用这种先进的技术将成为向用户提供高质量服务的必要条件。这不仅会使用户和客户受益，而且开发的人工智能模型甚至会被证明对企业来说是可靠的，并为他们提供准确的商业洞察。这些洞察反过来会帮助他们做出更明智、更智能的商业决策，最终提高他们的利润和投资回报率。
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