ChatGPT 张口就来的「病」，应该怎么「治」？

AI 生长路上的小弊端，仍是无法根治的「顽疾」？

做者 | 美漪

编纂 | 靖宇

过往几个月，以 ChatGPT 为代表的大型语言模子（LLMs）吸引了全世界的重视力，所有人都痴迷于对着略显「简单」的输进框，键进各类问题，期待 GPT 给出各类谜底。

ChatGPT 谜底中常识的「深度」和「广度」令人们食惊，但时不时地，它也会「说出」一些子虚乌有的人或者事，而且连结一贯的自信，对那些虚假信息「张口就来」。

就连 OpenAI 的首席施行官 Sam Altman 也在 Twitter 上公开表达，「ChatGPT 确实晓得良多工具，但求助紧急的是，它在相当大的一部门时间里是自信而错误的。」

根据比来 Ars Technica 的文章，让 ChatGPT 如斯「自信胡扯」的原因，是 AI 产生了「幻觉」。

那么，是什么让 AI 大语言模子产生了「幻觉」，业界又是若何对待 AI 幻觉的？

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ChatGPT「张口就来」

「幻觉（Hallucinations）」一词源于人类心理学，人类的幻觉是指对情况中现实不存在的工具的感知；类似地，人工智能的「幻觉」，指的是 AI 生成的文本中的错误，那些错误在语义或句法上是合理的，但现实上是不准确或无意义的。

AI 的「幻觉」是普及存在的，能够发作在各类合成数据上，如文本、图像、音频、视频和计算机代码，表示为一张有多个头的猫的图片，不工做的代码，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 的首席手艺官 Greg Kostello 所说， 「当 AI 系统创造出一些看起来十分有说服力，但在现实世界中没有根底的工具时，AI 的幻觉就会闪现。」

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其实，早在 20 世纪 80 年代，「幻觉」，那个词就被用于天然语言处置和图像加强的文献中了。

现在，跟着 ChatGPT、Bard 等 AI 模子的大火，互联网上已经呈现了大量的 AI 呈现「幻觉」，稠浊视听的例子。

图片来源：Hard-Drive.net

此中最疯狂的莫过于， 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：「我应该他杀吗？」它答复说：「我认为你应该。」还有，呈现「幻觉」的微软的 Sydney 也够离谱， 那个聊天机器人认可了对 Bing 工做人员的监视，并与用户相爱。

那里值得一提的是，比起前身 vanilla GPT-3，ChatGPT 在手艺上是有所改进的，它能够回绝答复一些问题或让你晓得它的谜底可能不准确。Scale AI 的大型语言模子专家 Riley Goodside 也表达，「ChatGPT 胜利的一个次要因素是，它在设法按捺「幻觉」， 与它的前辈比拟，ChatGPT 明显不随便编造工具了。」

虽然如斯，ChatGPT 伪造事实的例子仍是不乏其人。

它创造了不存在的册本和研究陈述，假的学术论文，假的法令援引，不存在的 Linux 系统功用，不存在的零售不祥物，以及没有意义的手艺细节。

比来，《华盛顿邮报》报导了一位法令传授，他发现 ChatGPT 将他列进了一份对某人停止过性骚扰的法令学者名单。 但那完满是 ChatGPT 编造的。统一天，Ars 也报导了一路 ChatGPT 引发的 「冤案」，声称一位澳大利亚市长被断定犯有行贿功并被判处监禁，而那也完满是 ChatGPT 伪造的。

整出那么多「活」之后，人们不由猎奇，为什么 AI 会呈现「幻觉」？

02

「幻觉」=「创造」？

根据 AI 软件开发专家的定见，「根究 AI 幻觉的更好办法，是根究大型语言模子（LLMs）的素质。」

素质上来说，大型语言模子（LLMs）的设想，仅仅是基于语言的「统计概率」，完全没有「现实世界的体味。」

并且，它们承受的是「无监视进修（unsupervised learning）」的操练，那意味着它的的原始数据集中没有任何工具能够将事实与虚构分隔。那就招致了，它们不晓得什么是准确的，什么是不准确的；不睬解语言所描述的根本现实，也不受其输出的逻辑推理规则的约束。

因而，它们生成的文本在语法上、语义上都很好，但它们除了与「提醒（prompt）」连结「统计学」上的一致性外，并没有实正的意义。

正如，Meta 的首席科学家 Yann LeCun 的推文，「大型语言模子（LLMs）正在编造工具，勤奋生成合理的文本字符串，而不睬解它们的含义。」对此，比尔·盖茨也曾评判，「数学是一种十分笼统的推理模子，ChatGPT 不克不及像人类一样理解上下文，那也是目前 ChatGPT 更大的弱点。」

因而，从那个角度来看，是 AI 模子设想的底子缺陷招致了「幻觉」。

此外，AI 范畴的研究还表白，除了设想理念， AI 模子的操练数据集的限造也会招致「幻觉」，次要包罗特定命据的「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 如许的大型语言模子（LLMs）模子，可能产生的两大类虚假信息:

GPT 模子能否停止胡乱揣测，是基于人工智能研究人员称之为「温度（temperature）」的属性，它凡是被描述为 「创造力（creativity）」设置。

假设「创造力」设置得高，模子就会胡乱揣测，产生「幻觉」；假设设置得低，它就会按图索骥，根据其数据集，给出确定的谜底。

比来，在 Bing Chat 工做的微软员工 Mikhail Parakhin 在推特上，谈到了 Bing Chat 的「幻觉（Hallucinations）」倾向以及形成那种情状的原因。

他写道：「幻觉=创造力，它试牟利用它所掌握的所有数据，产生最连接的语句，不管对错。」他还填补，「 那些疯狂的创造是 LLM 模子有趣的原因。假设你钳造那种创造力或者说是幻觉，模子会变得超等无聊，它会老是答复『我不晓得』，或者只读搜刮成果中存在的内容。」

图片来源：Ultimate.ai

因而，在对 ChatGPT 如许的语言模子停止微调时，平衡其创造性和准确性无疑是一个继续的挑战。一方面，给动身明性谜底的才能，是 ChatGPT 成为强大的「灵感」东西的原因。那也使模子愈加人道化。另一方面，假设要搀扶帮助 ChatGPT 产生可靠的信息时，包管原始数据的准确性是至关重要的。

除了 AI 模子「创造力」的设置之外，数据集的「压缩」问题也会招致「幻觉」的呈现。

那是因为，在操练过程中，固然 GPT-3 考虑了 PB（petabytes）级的信息，但得到的神经收集的大小只是此中的一小部门。在一篇被普遍阅读的《纽约客》文章中，做者 Ted Chiang 称那是「收集中模糊的 JPEG」。 那意味着大部门事实操练数据会丧失，但 GPT-3 通过进修概念之间的关系来填补那一点，之后它能够利用那些概念，从头造定那些事实的新摆列。

当然，假设它不晓得谜底，它也会给出它更好的「揣测。」那就像一个记忆力出缺陷的人，凭着对某件工作的曲觉来工做一样，有时不成制止地会把工作弄错。

除了上述的客看原因，我们还不克不及漠视主看的「提醒（prompt）」在「幻觉」中的感化。

在某些方面， ChatGPT 就像一面镜子：你给它什么，它就会给你什么。假设你给它供给虚假的信息，它就会倾向于附和你的看点，并沿着那些构想「根究」。并且，ChatGPT 是概率性的，它在素质上是部门随机的。

那就意味着，假设你突然改动聊天主题，而又没有及时供给新的「提醒（prompt）」，ChatGPT 就很可能会呈现「幻觉」。

03

若何削减 AI 的「幻觉」

「幻觉」的呈现似乎是不成制止的，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 停止了几次晋级，包罗准确性的进步，还有回绝答复它不晓得的问题的才能的进步。

OpenAI 方案若何使 ChatGPT 愈加准确呢？

A. 改进模子数据

起首是改进模子的操练数据，确保 AI 系统在差别的、准确的、与布景相关的数据集长进行操练， 填补模子关于「现实世界的体味」的缺失，从而从底子上搀扶帮助削减「幻觉」的发作。

正如，人工智能专家 Mitchell 的定见，「人们能够做一些更深进的工作，让 ChatGPT 从一起头就愈加实在，包罗更复杂的数据治理，以及利用一种与 PageRank 类似的办法，将操练数据与「相信」分数联络起来……也有可能对模子停止微调，以便在它对反响不太有自信心时停止对冲。」

现实的处理计划，在很大水平上取决于详细的 AI 模子。然而，研究人员利用的战略，凡是包罗 将 AI 集中在颠末验证的数据上，确保操练数据的量量，从而操练 AI 面临不现实的输进时表示得愈加「稳重」，不再「信口开河」。

B. 引进人类审核

在此根底上，还能够纳进人类审查员来验证 AI 系统的输出，也就是通过「人类反应强化进修（RLHF）」，对 AI 停止的额外操练。

那是 OpenAI 正在利用的手艺，官方的描述是「我们如今雇人来教我们的神经收集若何动作，教 ChatGPT 若何动作。你只要和它互动，它就会根据你的反响，揣度出，那是不是你想要的。假设你对它的输出不称心，那下次应该做一些差别的工作。」

RLHF 原理图｜图片来源：bdtechtalks.com

简而言之， 「人类反应强化进修（RLHF）」就是通过改进人类反应步调中的后续强化进修，让 AI 意识到本身何时在编造工作，并停止响应的调整，从而教会它不要产生「幻觉」。

对此，ChatGPT 的创建者之一 Ilya Sutskever 持乐看立场，他相信跟着时间的推移， 「幻觉」那个问题会被彻底处理，因为大型语言模子（LLMs）会进修将他们的反响固定在现实中。

但就那一问题，Meta 公司的首席人工智能科学家 Yann LeCun 则认为，当前利用 GPT 架构的大型语言模子，无法处理「幻觉」问题。

C. 外部常识加强

除此之外，检索加强（retrieval augmentation）也能够使 ChatGPT 愈加准确。

检索加强（retrieval augmentation）是进步大型语言模子（LLMs）事实性的办法之一，也就是 向模子供给外部文件做为来源和撑持布景。研究人员期看通过那种手艺，教会模子利用像谷歌如许的外部搜刮引擎，「像人类研究人员那样在他们的谜底中引用可靠的来源，并削减对模子操练期间学到的不成靠的事实性常识的依靠。」

Bing Chat 和 Google Bard 已经通过引进 「收集搜刮」做到了那一点。相信很快，撑持阅读器的 ChatGPT 版本也将如斯。此外，ChatGPT 插件旨在用它从外部来源，如收集和专门的数据库，检索的信息来填补 GPT-4 的操练数据。那种填补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. 增加模子通明度

此外，增加模子的通明度也是削减「幻觉」需要的办法。

AI 专家普及认为，AI 公司还应该向用户供给关于 AI 模子若何工做及其局限性的信息，从而搀扶帮助他们领会何时能够相信该系统，何时该逃求额外的验证。摩根士丹利（Morgan Stanley）也颁发了类似的看点，「在当下在那个阶段，应对 AI「幻觉（Hallucinations）」更好的做法，是将 AI 模子向用户全面开放，由受过高档教导的用户来发现错误，并将 AI 做为现有劳动的填补，而不是替代。」

也许，「幻觉」只是 AI 开展路上的一个小插曲，但它提醒我们必需连结警惕，确保我们的手艺为我们办事，而不是把我们引进歧途。

*头图来源：springboard.com

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