今天小编分享的科学经验：AI 胡说八道怎么办？牛津大学开发了一种“测谎”方法，欢迎阅读。
胡说八道不可怕，一本正经的胡说八道才可怕，你因为一本正经而信了 ta 的胡说八道，更可怕……这就是当下我们（捏着鼻子）使用 AI 时需要面对的现状。
如何避免 AI 生成虚假的事实内容，对使用者产生误导呢？各个大模型平台一直在研究和尝试，而要想 " 避免 " 问题，首先得 " 识别 " 问题。6 月 19 日，牛津大学一个研究团队发表在《自然》杂志上的一项新研究，提出了一种颇有潜力的给 AI" 测谎 " 的方法，下面咱们就详细聊聊。
大模型的胡说八道和风险
" 幻觉 "（Hallucinations）是大语言模型（例如 ChatGPT、Gemini、或文心一言）面临的一个关键问题，也是网络上常见的用户体验吐槽类型之一，这个术语可以粗略地理解为 AI 一本正经的胡说八道。
比如，你问 ChatGPT：恐龙扛狼是什么意思？
它会一本正经地告诉你——这象征着旧势力和新力量的对抗，是弱小但机智灵活的挑战者和强大却缺乏灵活的对手之间的博弈。
答案非常洗涤灵魂，上升到哲理和价值观高度，但是，它在胡说八道。
这只是大语言模型常见的 " 幻觉 " 类型之一，其他类型还包括：
1
错误的历史事实
" 谁是美国的第一位总统？" ChatGPT 回答：" 托马斯 · 杰斐逊。"
2
错误的科学信息
" 水的沸点是多少？" ChatGPT 回答：" 水在标准大气压下的沸点是 120 摄氏度。"
3
编造引用，AI 缝合怪
" 爱因斯坦在相对论中说了什么？" ChatGPT 回答：" 爱因斯坦曾在《相对论与现实》一书中说过，‘时间是一种幻觉’。" 虽然爱因斯坦的确讨论过时间的相对性，但他并没有在所谓的《相对论与现实》一书中发表这句话。实际上，这本书可能根本不存在。这是模型编造的引用。
4
误导性的健康、法务、财务建议
你问：" 感冒了应该吃什么药？" ChatGPT 回答：" 感冒了应该吃抗生素。"
除了上述问题，相信大家在使用 AI 的过程中也会碰到其他胡说八道的情况。尽管各个大模型都在积极处理这类问题，上面举的例子很多可能也已经得到了修复，但这类问题一直难以找到 " 根治 " 或 " 清除 " 的办法，在检验判断上也往往需要人工反馈或数据集标注，这会带来不低的成本。
这让我们使用 AI 的体验大打折扣——谁敢毫无保留地信任一个满嘴跑火车的助手呢？何况有些问题事关健康和安全，弄错可是要出大事的。
有没有什么办法，能更通用化地 " 计算 " 出 AI 到底有没有瞎说呢？
" 语义熵 " 如何帮助大模型检测谎言？
日前（6 月 19 日），牛津大学团队在《自然》（Nature）杂志发表了一篇论文，提出了一种新的分析和计算方法，为解决大语言模型 " 幻觉 " 问题，打开了新思路。
图源：《自然》（Nature）官网，中文翻译来自浏览器插件 " 沉浸式翻译 "
团队提出了一种基于统计学的熵估计方法，称为 " 语义熵 "，来检测大语言模型中的 " 编造 "（confabulation），即大模型饱受诟病的 " 胡言乱语症 "。作者在多个数据集上测试了语义熵方法，结果显示语义熵方法在检测编造方面显著优于其他基准方法。
那么 " 语义熵 " 究竟是什么呢？
抛开冗长的专业解释，我们可以将语义熵简单理解为概率统计的一种指标，用来测量一段答案中的信息是否一致。如果熵值较低，即大家都给出类似的答案，说明信息可信。但如果熵值较高，答案各不相同，说明信息可能有问题。
这有点类似于，如果一个人在撒谎，他可能没办法每次把谎言的细节编造得一模一样。一个谎言往往需要无数个谎言来帮它扯圆。从信息论的角度来看，可能会引入更多的不确定性和随机性。说谎者需要引入额外的信息或细节来支持其不真实的叙述，这可能会增加信息的不确定性或熵值，进而被算法检测出来。
比如，当你问 AI" 世界上最高的山是哪座？"
大模型可能会给出几个答案：" 珠穆朗玛峰 "" 乞力马扎罗山 "" 安第斯山脉 "。
通过计算这些答案的语义熵，发现 " 珠穆朗玛峰 " 这个答案出现频率最高，其他答案则很少甚至没有出现。低语义熵值表明 " 珠穆朗玛峰 " 是可信的答案。
语义熵，既有优势，也有弱点
语义熵检测方法的优势在于不需要任何先验知识，无需额外的监督或强化学习。通俗地讲，使用这种方法时，并不需要上知天文下知地理，只需要遇事不决看看大家都怎么说。
而目前常用的诸如标注数据、对抗性训练等方法，" 泛化 " 效果（即举一反三的能力），都不如通过语义熵计算。即便是大模型从未遇到过的新语义场景，也能适用语义熵方法。
当然，语义熵虽然是一种相对有效的办法，但不是万灵药，它自己也有一定局限性：
处理模糊和复杂问题的能力有限
语义熵在处理非常模糊或复杂的问题时可能不够有效。
在面对多种可能正确答案的问题时，比如 " 最好的编程语言是什么？"，语义熵可能无法明确区分哪一个答案更可靠，因为多个答案都可能是合理的。
（谁说是 Python？我 C++ 第一个不服！！）
忽略上下文和常识
语义熵主要基于统计和概率计算，可能忽略了上下文和常识的影响。在一些需要综合上下文和常识来判断的问题中，语义熵可能无法提供准确的可靠性评估。比如经常谈恋爱的朋友可能有体会，情侣间一句话：" 我没事儿，你忙吧。"
你觉得 TA 是真没事儿，还是有很大事儿？
在这种情况下，得结合上下文场景、人物状态等信息判断，不同的上下文会导致不同的理解。语义熵只能基于词语的统计概率进行评估，可能会给出错误的判断。
再比如常识性的判断，既物理世界的客观规律，假设我们问一个问题：" 太阳从哪边升起？"
正确答案是 " 东边 "。然而，如果我们有以下两个候选答案：
1、太阳从东边升起。
2、太阳从西边升起。
（这可能由于模型训练数据的偏差和生成过程的随机性导致）
即使语义熵检测到两个答案的概率分布接近，但常识告诉我们答案 1 才是正确的。语义熵在这种情况下可能无法提供足够的信息来判断答案的可靠性。
如果训练数据被无意或刻意 " 污染 "，语义熵也没办法很好识别
如果用错误的数据，给大模型施加了 " 思想钢印 "，模型对其生成的错误陈述非常 " 自信 "（即错误陈述在模型的输出概率分布中占主导地位），那么这些陈述的熵值可能并不会很高。
最后总结一下，从大模型的内容生成机制上看，" 幻觉 " 问题没办法 100% 避免。当我们在使用 AI 生成的内容时，重要的数理推理、历史事件或科学结论、法律和健康知识等方面最好进行人工核查。
不过，换个角度，" 幻觉 " 也是大语言模型的创造力体现，我们也许应该善用大模型的 " 幻觉 " 能力。毕竟幻觉不一定是 bug（故障），而是大模型的 feature（特点）。
如果需要检索事实，我们已经有了搜索引擎工具。但如果需要有人帮我们编辑一个 " 恐龙扛狼 " 的无厘头剧本，那么，大语言模型显然是个更好的助手。
比如笔者费尽心思想画一幅恐龙扛狼图，但某 AI 油盐不进，画出了一幅恐龙把狼吞了（疑似）的图，难怪理解不了恐龙扛狼的真意啊……
参考文献
[ 1 ] S. Farquhar, J. Kossen, L. Kuhn, and Y. Gal, "Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy," Nature, vol. 630, no. 8017, pp. 625 – 630, 2024, doi: 10.1038/s41586-024-07421-0.
策划制作
作者丨木木 北京师范大学数学专业 资深产品经理 人工智能创业者
审核丨于旸 腾讯玄武实验室负责人
策划丨丁崝
责编丨丁崝
审校丨徐来、林林
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