“大模型有可能‘一本正经地胡说八道’。如果不和行业专业数据库或者一些专业应用插件进行对接，这可能会导致它们提供过时或者不专业的答案。”科大讯飞研究院副院长、金融科技事业部CTO赵乾在第七届金融科技与金融安全峰会上曾表示，科大讯飞已经推出一些技术方案，让大模型扬长避短。
AI幻觉源自本身
“现在不同研究工作对AI幻觉的分类各不相同。”张民介绍，总体而言，AI幻觉可以分为内在幻觉和外在幻觉两类。
据悉，内在幻觉即是同输入信息不一致的幻觉内容，包括同用户输入的问题或指令不一致，或是同对话历史上下文信息相矛盾，如AI模型会在同一个对话过程中，针对用户同一个问题的不同提问方式，给出自相矛盾的回复。外在幻觉则是同世界知识不一致或是通过已有信息无法验证的内容，例如AI模型针对用户提出的事实性问题给出错误回答，或编造无法验证的内容。
近期，腾讯AI Lab联合国内外多家学术机构发布了一篇面向大模型幻觉工作的综述。该综述认为，AI幻觉集中在大模型缺乏相关知识、记忆错误知识、大模型无法准确估计自身能力边界等场景。
“从技术原理上看，AI幻觉多由于AI对知识的记忆不足、理解能力不足、训练方式固有的弊端及模型本身技术的局限性导致。”张民坦言，AI幻觉会造成知识偏见与误解，甚至有时会导致安全风险、伦理和道德问题。
AI幻觉尚难消除
尽管AI幻觉短期内难以完全消除，但业界正试图通过技术改进和监管评估来缓解其影响，以保障人工智能技术的安全可靠应用。
“现阶段AI幻觉难以完全被消除，但却可以试着缓解。”张民介绍，在预训练、微调强化学习、推理生成等阶段中运用适当的技术手段，有望缓解AI幻觉现象。
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