你被 AI 骗过吗？新研究：一个方法能对 AI “测谎”

主要观点总结

本文讨论了在使用大语言模型（如ChatGPT）时面临的挑战，包括模型生成的“幻觉”或错误信息。文章介绍了牛津大学研究团队在《自然》杂志上发表的新研究，提出了一种基于语义熵的方法来检测大语言模型中的编造信息。文章还详细解释了语义熵如何工作，其优势与局限性，以及在使用AI生成的内容时需要注意的问题。最后，文章提到“幻觉”也是大语言模型的创造力体现，并给出了在使用AI时的建议。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型如ChatGPT常出现的问题

大语言模型面临的关键问题之一是“幻觉”，表现为生成错误或误导性的信息。

关键观点2: 牛津大学研究团队的新方法

牛津大学研究团队提出了基于语义熵的方法来检测大语言模型中的编造信息。语义熵是一种统计学的熵估计方法，用于测量答案中的信息一致性。

关键观点3: 语义熵的优势

语义熵检测方法的优势在于它不需要任何先验知识，只需根据大众的回答来计算语义熵，从而判断信息的可信度。即使对于大模型从未遇到过的新语义场景，也能适用此方法。

关键观点4: 语义熵的局限性

语义熵在处理模糊和复杂问题、忽略上下文和常识以及面对被污染的训练数据时可能不够有效。

关键观点5: 使用AI生成内容的建议

在使用AI生成的重要数理推理、历史事件或科学结论、法律和健康知识等方面，建议进行人工核查。同时，善用大模型的“幻觉”能力，注意区分其特点和故障。

文章预览

胡说八道不可怕， 一本正经的胡说八道才可怕，你因为一本正经而信了ta的胡说八道，更可怕…… 这就是当下我们（捏着鼻子）使用 AI 时需要面对的现状。 如何避免 AI 生成虚假的事实内容，对使用者产生误导呢？各个大模型平台一直在研究和尝试 ，而要想“避免”问题，首先得“识别”问题。6 月 19 日，牛津大学一个研究团队发表在《自然》杂志上的一项新研究，提出了一种颇有潜力的给AI“测谎”的方法，下面咱们就详细聊聊。 大模型的胡说八道和风险 “幻觉” （Hallucinations） 是大语言模型（例如 ChatGPT、Gemini、或文心一言）面临的一个关键问题，也是网络上常见的用户体验吐槽类型之一， 这个术语可以粗略地理解为 AI 一本正经的胡说八道。 比如，你问 ChatGPT：恐龙扛狼是什么意思？ 它会一本正经地告诉你——这象征着旧势力和新力量的 ………………………………