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主
主持人
专注于电动车和能源领域的播客主持人和内容创作者。
主持人：我们常说的AI幻觉，其实是生成式大模型的统计猜测失误。大模型并不理解用户的问题和自身输出，只是根据语言统计规律生成看似合理的答案。这种‘幻觉’并非认知错误，而是模型基于概率的生成机制的自然结果，因为它根本没有‘思考’的概念。
与人类的幻觉不同，AI没有意识和自我校验能力。AI的‘幻觉’在自动驾驶等领域的后果比文本生成更为严重，因为误判可能导致严重事故。我们把AI的失误称为‘幻觉’，反映了人类不自觉地将AI拟人化，高估了AI的智能，误认为它拥有理解能力。
AI可以流畅表达，但它什么都不知道，这是AI与人类最大的鸿沟。真正的风险不在于AI生成的错误信息，而在于我们是否误把它当成了会思考的存在。我们应该警惕的是对AI能力的错误预期，以及AI输出内容的可信度。最大的风险不是AI的‘幻觉’，而是我们对AI的错误理解。
Deep Dive
本节探讨了AI幻觉的本质，指出其并非AI的真正“幻觉”，而是生成式大模型基于概率的统计猜测失误。AI不理解输入和输出内容，只是根据语言统计规律生成看似合理的答案。人类的幻觉源于心理和认知，与AI的机制不同。
- AI幻觉是大模型的统计猜测失误，并非真正的幻觉
- 大模型不理解输入和输出内容，仅基于概率生成答案
- AI无法自我纠正，需依赖外部系统反馈
- 人类幻觉是心理和认知作用的结果，与AI机制不同
Shownotes Transcript
AI为什么会出现幻觉呢？AI的幻觉的后果，真的就只是一本正经的胡说八道这么简单吗？AI的幻觉和人类的幻觉一样吗？我们应该如何跟这个有幻觉、但能力又超乎想象的AI相处呢？
00:49 我们目前常说的AI的幻觉，其实是在说“大模型的幻觉”。
01:13 当我们说AI出现幻觉的时候，本质上是在说生成式的大模型的统计猜测失误了。
02:59 本质上，大模型并不理解用户在说什么，在问什么，大模型只是看过无数类似的句子。
03:17 大模型也不理解自己输出的内容到底是什么。
04:33 “幻觉”这个带有拟人色彩化的词汇，用在这里，并不够准确。
05:33 AI的幻觉如果不被外部系统反馈，AI自己是无法自我纠正的。
06:25 不是模型“想错了”，而是因为他根本就没有“思考”这个概念。
07:00 我们误把当前的大语言模型当做了知识模型，或者是推理的引擎。
07:37 如果路上跑的AI猜错了，会有什么后果？
10:04 就像语言大模型预测下一个词一样，自动驾驶系统也是在每一帧的画面中做出“这是什么”的判断。
11:12 我们称AI的失误为幻觉，这个说法是不是已经揭示了，其实人类已经在不自觉的把AI拟人化了？
12:44 AI可能说得很好，但他什么都不知道。
15:30 真正的风险不在于AI生成了多少错误的信息，而在于我们人类是否误把它当成了会思考的存在。
15:41 AI的幻觉并不可怕，怕的是我们对AI产生了幻觉。
