清华大学《DeepSeek与AI幻觉》

《DeepSeek与AI幻觉》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心和人工智能学院的张家铖博士后撰写的一份研究报告。这份报告深入探讨了AI幻觉的定义、成因、评测方法以及应对策略,并分析了AI幻觉在特定场景下的潜在风险和创造力价值。
 

 
报告的主要内容包括以下几个方面:
 

  • AI幻觉的定义与类型:AI幻觉指的是模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。它分为事实性幻觉和忠实性幻觉。例如,在回答糖尿病患者能否用蜂蜜代替糖的问题时,如果AI给出的答案与事实相悖或偏离用户意图,就属于典型的AI幻觉。
  • AI幻觉产生的原因:数据偏差、泛化困境、知识固化和意图误解是导致AI幻觉的主要原因。这些因素可能导致模型在处理复杂场景时出现错误,或者对用户的模糊提问做出不准确或不合逻辑的回答。
  • AI幻觉的评测:报告通过随机生成提示语和抽取事实性幻觉测试题进行评测。结果显示,不同的大模型在幻觉率上存在差异。例如,DeepSeekV3和DeepSeekR1在通用性和事实性测试中的表现不同。
  • 应对AI幻觉的方法:普通用户可以通过联网搜索、双AI验证、提示词工程等方式来应对AI幻觉。技术层面上,可以通过RAG框架、外部知识库、精细训练和评估工具等方案来减缓AI幻觉。
  • AI幻觉的创造力价值:尽管AI幻觉反映了技术的局限性,但它也在科学发现、文艺与设计、娱乐与游戏、技术创新等领域具有创造力价值。例如,AI在错误折叠蛋白质方面的应用助力了科学发现,而在自动驾驶系统识别精度上的改进也得益于AI幻觉的某些特性。
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    这份报告强调了在技术局限性与创新可能性之间找到平衡的重要性,并为理解和应对AI幻觉提供了全面的视角。
     
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