生成式AIGC是金矿还是泡沫：造成幻觉的核心问题是脏数据

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生成式AIGC是金矿还是泡沫：造成幻觉的核心问题是脏数据 关键词：生成式AI, AIGC, 数据质量, 深度学习, 数据治理, 模型泛化, 偏差消除, 隐私保护 1. 背景介绍 1.1 问题由来 随着深度学习技术的飞速发展，生成式人工智能（Generative AI，简称AIGC）已经成为科技界的焦点话题。从图像生成到文本创作，从视频编辑到音乐合成，AIGC技术在多个领域展现出了前所未有的潜力。GPT-3、DALL-E等生成式模型的出现，进一步推动了AIGC技术的商业化应用，引发了广泛的关注和热议。 然而，尽管AIGC技术已经取得了显著进展，但在实际应用中，依然面临着一系列挑战。其中，数据质量问题是导致AIGC模型产生幻觉的核心因素。数据质量不高，不仅会影响模型的泛化能力，还可能导致模型输出产生偏差、有害信息等负面影响，进而威胁到模型的实用性。 数据质量问题，是指 ………………………………