在前面的文章中，我們已經(jīng)分享了AI幻覺的類型，以及產(chǎn)生幻覺的原因，這篇文章，我們來說一下應(yīng)對(duì)方法：如何解決AI幻覺的問題。

在了解了AI“幻覺”產(chǎn)生的原因后，我們需要對(duì)其進(jìn)行有效的應(yīng)對(duì)，以確保AI能夠有效地“為我們所用”。

首先，AI的研發(fā)團(tuán)隊(duì)是會(huì)持續(xù)地改善AI的“幻覺”問題。其次，我們作為使用者，也是有一些手段和技巧來盡量避免AI產(chǎn)生“幻覺”問題的。

對(duì)于AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)來說：

迭代優(yōu)化模型：研發(fā)團(tuán)隊(duì)會(huì)通過持續(xù)的模型迭代和優(yōu)化，來改善AI的理解和推理能力，減少AI“幻覺”。模型解釋性：研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以使用模型解釋工具來解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，從而理解模型為何會(huì)產(chǎn)生“幻覺”，并據(jù)此優(yōu)化模型。更豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：研發(fā)團(tuán)隊(duì)可以提供更多豐富且平衡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓模型有更多元的視角和理解，以減少過度推斷或假設(shè)。用戶反饋：研發(fā)團(tuán)隊(duì)會(huì)通過收集用戶反饋，獲取模型“幻覺”現(xiàn)象的實(shí)際案例，并根據(jù)這些反饋進(jìn)行模型優(yōu)化。使用RAG控制內(nèi)容：相對(duì)于上面都是細(xì)水長(zhǎng)流的幾項(xiàng)手段，引入“RAG”可以取得立竿見影的效果。RAG（Retrieval Augmented Generation），即檢索增強(qiáng)生成，是指對(duì)大模型輸出進(jìn)行優(yōu)化，使其能夠在生成答案之前，引用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源之外的權(quán)威知識(shí)庫(kù)。RAG的作用類似為大模型配備搜索引擎，相當(dāng)于讓大模型在“開卷”而不是“閉卷”環(huán)境中做出反應(yīng)。

對(duì)于AI使用者來說：

提升個(gè)人判斷力：不論是閱讀AI的回答還是處理其他信息，不盲目接收信息，保持批判性思維，提升自我判斷力并永遠(yuǎn)是第一位的。理解AI的局限性：了解AI當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展程度和存在的問題，不完全依賴它作為唯一信息來源，特別是在關(guān)鍵的決策當(dāng)中。優(yōu)化問題提問方式：通過使用更加明確和具體的提問方式，以減少AI的過度推斷和假設(shè)。對(duì)問題進(jìn)行細(xì)化，盡量避免讓AI進(jìn)行過多的揣測(cè)。（這里展開來講就涉及到Prompt的編寫問題了，我們就留到另外的文章來解答吧。）重復(fù)或重新提問：如果對(duì)AI的回答有疑問或不滿意，可以試著以不同的角度或方式，進(jìn)行重復(fù)或重新提問。如果每次得到的答案都一致，那么AI的答案可能更可信。索取支持信息：在向AI尋求答案時(shí)，可以要求AI提供答案的來源，這樣我們可以驗(yàn)證答案的準(zhǔn)確性。

總的來說，AI不是無所不能的，它有自己的局限性，AI“幻覺”是一個(gè)無法避免的存在。但只要我們持續(xù)學(xué)習(xí)，掌握科學(xué)使用AI的方式方法，AI就能夠更好地為我們工作，成為我們的左膀右臂。

結(jié)語(yǔ)

到這里，我們已經(jīng)完整介紹了AI“幻覺”的類型、成因與應(yīng)對(duì)方法了。接下來還有一份“番外篇”，我將針對(duì)國(guó)內(nèi)的主流AI大模型，進(jìn)行一輪“幻覺”橫向?qū)Ρ葌€(gè)人測(cè)評(píng)。那么，到底哪家產(chǎn)品表現(xiàn)最佳，我們下一篇文章來揭曉。

注：由于本文預(yù)設(shè)讀者是AI零基礎(chǔ)人群，期望達(dá)到啟發(fā)作用。因此筆者會(huì)嘗試用盡量淺顯的語(yǔ)言來介紹，而在簡(jiǎn)化某個(gè)概念、原理的過程中，可能會(huì)丟失其完整性。這一點(diǎn)還請(qǐng)讀者注意。

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