AI幻觉（AI Hallucination）是指人工智能模型生成不准确或虚构内容的现象。尽管这些内容看似合理，但实际上与事实不符。这种现象在生成式AI（如大语言模型、图像生成模型）中尤为常见。
主要特点
- 虚构事实：AI生成的内容可能包含不存在的信息或错误细节。
- 看似合理：生成的内容通常逻辑通顺，容易让人误以为真实。
- 模型局限性：由于训练数据或算法限制，AI可能无法准确处理某些输入。
常见场景
- 文本生成：在回答问题时，AI可能编造不存在的引用或数据。
- 图像生成：生成的图像可能包含不符合现实的细节，如多出手指。
- 代码生成：生成的代码可能看似正确，但无法运行或存在漏洞。
原因
- 训练数据不足：模型缺乏某些领域的足够数据，导致生成不准确内容。
- 模型复杂性：复杂的模型可能在推理时出错，尤其是在处理模糊输入时。
- 过度拟合：模型可能过度依赖训练数据中的模式，生成不符合实际的内容。
应对措施
- 数据增强：通过增加高质量数据，提升模型的准确性。
- 模型调整：通过微调和优化，减少生成错误内容的概率。
- 人工审核：在关键应用中引入人工审核，确保内容准确。
总结
AI幻觉是生成式AI中的常见问题，尽管生成的内容看似合理，但可能包含错误。通过改进数据和模型，结合人工审核，可以有效减少这种现象。
