ChatGPT 和 Gemini 等生成式 AI 是任何正在寻找一些信息或查询答案的人的首选平台。然而，这些提供误导性和错误信息的gen-AI工具并不奇怪。大多数人工智能软件都不知道实际事物是如何工作的，因此不准确的响应变得很常见。因此，在这篇博客中，我们将了解 AI 幻觉、其类型和原因，并了解接地，这是对抗 AI 幻觉的终极技术。
什么是人工智能中的幻觉？
生成式 AI 的虚假、误导性或不合逻辑的信息，在响应查询时作为事实呈现，在 AI 中称为幻觉。AI 总是以自信的语气生成内容，使微小或不合逻辑的更改难以发现，因此应始终注意并仔细检查所有 AI 查询结果。现在让我们了解幻觉的类型以及它们是如何发生的。
幻觉的类型
以下是人工智能中的幻觉类型：
句子矛盾
这是当人工智能生成一个句子与前一个句子相矛盾的答案时。例如，“衬衫是 100% 棉的。它不透气。
提示矛盾
顾名思义，提示矛盾是指人工智能的答案与问题无关。例如，你向一个虚拟人工智能助手询问罗马所有值得参观的地方，但它列出了你在威尼斯可以参观的所有地方。
事实矛盾
这是指通常不正确的信息或答案与事实相矛盾时。例如，如果人工智能说月亮是由奶酪制成的，那么它就会被算作一个事实矛盾。
不相关或随机的幻觉
这是当 AI 响应与给定的任务完全无关时。例如，如果 AI 对象检测工具将猫的图片识别或标记为消防车，这将是随机或无关紧要的幻觉。
为什么会发生幻觉？
有几个因素会导致幻觉，但以下是人工智能中出现幻觉的一些主要原因：
数据质量
用于训练 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，肯定会导致AI幻觉和模型不准确。
生成方式
生成答案的人工智能的生成方法起着相当重要的作用。有时，上一个答案中出现的偏见会产生幻觉。此外，有时该模型会使用诸如翻转单词 A 的硬币正面、单词 B 的反面等技术，在这种情况下，它会陷入循环或做出统计上不正确的选择，从而导致不合逻辑的输出。
输入上下文
输入提示的清晰度很重要，以便获得可靠的 AI 答案作为回报。例如，如果用户问一个模糊的问题，比如“生命的意义是什么？”，那么生成式人工智能肯定会写出没有正确或错误观点的哲学答案。因此，您的提示越清晰，AI 的解释和响应就越好。
以 AI 为基础
人工智能的基础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答案方面更加可靠和准确，从而建立用户的信任和可靠性。它弥合了人工智能的内部世界和现实之间的差距，以减少幻觉。使用高质量的数据，强调更清晰的提示，可能与现实世界的信息联系起来，并结合反馈机制，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
接地的人工智能系统比不接地的人工智能系统站得更好，因为它们在考虑现实世界的场景时工作，从而创建更相关和准确的回复。让我们更好地理解下面给出的要点：
质量和准确性
无论是教育中的人工智能还是电子商务中的人工智能，人工智能模型或虚拟机器人都与用户打交道，为他们提供相关信息，并解决用户查询。这将要求它们是交流的策划和相关，以便代表企业为客户提供优质服务。
尽量减少幻觉
接地技术往往会在一定程度上减少幻觉的发生，这直接提高了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，但建立接地技术可以确保这些输出保持可验证性，并且不会传播虚假信息。
增强 AI 决策
在人工智能算法用于做出关键决策的行业中，例如在电子商务中发放退款、动态定价等，接地允许模型做出明智的决策，同时与现实生活情况紧密结合，从而最大限度地减少错误并提高输出的可靠性。
解释复杂情况
人工智能算法通常难以理解复杂的真实世界数据。接地有助于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。
一些使人工智能接地和防止幻觉的方法
为了全面了解接地，下面我们来看看一些简单的接地方法：
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构建任务时的准确性。
及时设计，提供清晰的指导
招聘提示工程师编写清晰且结构化的说明，以使 AI 模型更好地理解问题和任务。通过人工智能中明确定义的提示，概述所需的结果和任务，将指导人工智能生成更准确和相对的结果。
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），让 AI 发挥作用。第一个神经网络从大型训练数据集中检索所需的信息，第二个神经网络为用户生成输出。这解决了人工智能工作响应有限或不完整的问题。
反馈强化学习
通过使用强化学习，通过为幻觉提供正强化和负强化来训练人工智能的技术。这可以通过对抗性网络（人工智能与另一个人工智能竞争以提高其性能）或将人类反馈纳入训练过程来完成。
人工智能基础的好处
不断需要更可靠的解决方案来满足企业的需求，并帮助他们实现自动化和决策。要让任何 AI 解决方案脱颖而出，以 AI 为基础是关键。
以下是 Grounding in AI 的好处：
1. 个性化
接地技术使 AI 算法与用户或企业的需求和先前的数据紧密结合，从而为他们提供个性化的建议或解决方案。
2. 遵守规章制度
遵守规则对许多行业和国家至关重要。因此，通过采用接地技术，人工智能模型可以遵守这些规定，促进负责任和谨慎地使用人工智能。
3. 提高准确性
通过减少幻觉，人工智能最大限度地减少了其反应中错误发生的事件，这直接影响了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度。
4. 无限增长
接地使 AI 算法能够快速掌握变化并相应地更新其工作，这使得 AI 模型可扩展到新的行业、任务和用户。
5. 行业特定专业知识
接地技术允许企业将行业特定的详细信息输入到 AI 系统中，从而使 AI 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，以人工智能技术为基础不仅可以控制其幻觉，还可以帮助企业开发更准确的解决方案，通过让他们脱颖而出来建立客户的信任并提高他们的品牌价值。随着人工智能在各行各业的使用增加，采用这些先进技术为用户提供高质量服务将变得必要。这不仅有利于用户和客户，而且开发的人工智能模型甚至会努力为企业提供可靠服务，并为他们提供准确的业务见解。反过来，这些见解将帮助他们做出更明智和明智的业务决策，最终提高他们的利润和投资回报率。
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