为什么人工智能会说看似合理的谎言？（幻觉的本质）

这篇来自 Qiita DL 的文章解释了为什么人工智能模型，特别是大型语言模型，经常生成不正确但看似合理的答案，这种现象被称为“幻觉”。 核心论点是，人工智能并不寻求真理，而是生成给定输入的最可能的延续。 这是由于它们在大量数据集上进行训练，在这些数据集中学习的是统计模式，而不是事实准确性。 这篇文章强调了当前人工智能技术的一个根本局限性：它依赖于模式识别而不是真正的理解。 这可能导致误导甚至有害的输出，尤其是在准确性至关重要的应用中。 了解这一局限性对于负责任的人工智能开发和部署至关重要。

• •人工智能幻觉是模型生成可能的延续，而不是寻找真相的结果。
• •当前的人工智能模型依赖于模式识别，而不是真正的理解。
• •了解人工智能的局限性对于负责任的开发和部署至关重要。