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　　AI大模型自诞生之日起，其幻觉就难以避免。因为从底层规则来看，大模型被强制要求一定要有回应，但它确实会出现无法回答的情况，自然就会胡说八道。一边是厂商不断加高的安全壁垒，另一边是用户不断尝试，设法在已有的规则中找寻突破口。就如几十年前互联网刚普及时一样，这注定将成为一场“猫鼠游戏”。“AI大模型目前的这一结构令其在技术上无法消灭幻觉，只能在工程上尽可能避免。”Listenhub运营负责人马克斯说

　　大模型的普及让全球内容生产正经历一场重构。近期，部分大模型突破框架，输出不雅回复的新闻一度在社交媒体上发酵。与此同时，各类诸如“关公战秦琼”的AI幻觉，也令模型商业化落地难以真正令人满意。

　　“生成式”内容带来的冲击远不止于此。日前，法国、马来西亚及印度的监管部门共同向马斯克旗下的AI聊天机器人Grok发难：该模型生成大量针对女性和未成年人的性相关伪造内容。相关部门谴责称，这样的行为正在突破法律和伦理的底线。

　　新生事物的发展总伴随争议与挑战，当“生成式”内容正以前所未有的规模进入大众生活，新的规则边界也需要在探索中逐渐形成。

　　AI大模型：与幻觉共存

　　近期，有用户称在使用大模型时模型出现不雅回复，一时间引发网友关注。

　　“这件事在业内来看有点蹊跷，因为输出的内容连格式都和一般的模型对话不太一样。”Listenhub运营负责人马克斯告诉上海证券报记者，这种不寻常的情况有可能意味着大模型被注入过特殊指令。

　　一位AI大模型工程师告诉记者，目前AI大模型训练中工程师往往会为大模型设定一套底层“人设”：“它可以理解为大模型的一个人格，包含了很多禁止性约束，在内容输出前起到审核作用，确保输出内容合规。”

　　而所谓注入指令，便是用户通过输入特定的词语，让大模型短时间内忘掉被工程师设定的“人格”。在此背景下，模型可能突破既定规则，这也被业内视为AI大模型幻觉的一种表现。

　　汇正财经资深投资顾问冯涛告诉记者，从目前大模型行业的训练惯例来看，AI产生幻觉大致包括两方面原因：一方面是初始的训练数据可能存在少量错误、噪声或覆盖盲区；另一方面是模型对复杂逻辑的推理能力不足，知识关联建模存在缺陷而导致的漏洞。

　　“国内外的大模型产品，本质上叫next token prediction，这就是说模型在生成答案时，是基于概率预测下一个词，而不是真正地进行逻辑推理或计算。所以为了流畅或其他原因，有可能会产生一些很奇怪的说法。”深圳大学一位专攻大语言模型及其安全领域的副教授告诉记者，“出现这些幻觉更本质的核心原因，还是当前的计算能力受限了。”

　　在马克斯看来，AI大模型自诞生之日起，幻觉就难以避免。“因为从底层规则来看，大模型被强制要求一定要有回应，但它确实会出现无法回答的情况，因此自然就会胡说八道。”

　　一边是厂商不断加高的安全壁垒，另一边是用户不断尝试，设法在已有的规则中找寻突破口。就如几十年前互联网刚普及时一样，这注定将成为一场“猫鼠游戏”。

　　“AI大模型目前的这一结构令其在技术上无法消灭幻觉，只能在工程上尽可能避免。”马克斯说。

　　“生成式”内容：规则边界的重新定义

　　如何尽可能减少AI幻觉？除了确保源头数据的准确以外，建立更加多维且可靠的安全墙是最好的选择。

　　马克斯告诉记者，除了在输出前增加新的对抗性“人格”，再次确保内容合规外，使用检索增强生成技术也成为现在厂商的选择之一，“这个技术相当于一个外置的知识库，大模型在输出前再到库里检索一遍，以确保内容准确”。

　　记者注意到，目前不少厂商在医疗、金融、教育等对准确度要求极高的场景中都使用了相关技术。

　　尽管如今AI大模型幻觉触发的概率正变得越来越低，但在越发庞大的总量面前，这些“胡言乱语”的数量仍不能小觑。更重要的是，不少内容甚至伴随对既有社会法规的挑战。

　　近期，印度电子信息技术部发布命令，要求X平台必须采取措施，限制Grok生成“淫秽、色情、低俗、猥亵等违法内容”。同期，法国、马来西亚的监管部门也宣布了对Grok违规行为的审查。

　　对此，马斯克发文称：“任何利用Grok生成非法内容的人，都将面临与上传非法内容同等的后果。”

　　早前，有用户通过Grok生成了儿童色情图片引发社交媒体震动。Grok官方随后紧急发文致歉，表示这是安全防护机制的一次失效，“我们对由此造成的任何伤害深表歉意。正对此事展开审查，以杜绝类似问题再次发生”。