技术
AI（人工智能）“幻觉”是指 AI 生成的 并非 来自其训练数据的信息。换句话说，AI 凭空捏造了信息。
示例：
- 聊天机器人说特斯拉的收入为 136 亿美元，但实际上是 10 亿美元。
- 机器翻译模型在翻译结果中添加了原文文本中没有的信息。
- 聊天机器人编造了一个从未发生过的事件的故事。
原因：
AI 幻觉的确切原因尚不清楚，但以下因素可能起作用：
- 不完整或有偏差的训练数据： 如果 AI 没有足够的信息或训练数据存在偏差，则更有可能生成虚假信息。
- 缺乏上下文： 如果 AI 无法理解上下文，它可能会生成不正确或无意义的信息。
- 算法错误： 如果 AI 算法本身存在错误，则更有可能生成虚假信息。
问题：
AI 幻觉会导致以下问题：
- 虚假信息传播： AI 生成的虚假信息可能会在网上流传，造成社会混乱。
- 错误的决策： 如果基于 AI 生成的虚假信息做出决策，可能会导致严重问题。
- 对 AI 的不信任： 如果人们认为 AI 是不可靠的信息提供者，他们可能会抵制使用 AI。
解决方案：
人们正在努力解决 AI 幻觉问题：
- 改进训练数据： 提高用于 AI 训练的数据的质量和数量，以便 AI 学习准确和客观的信息。
- 改进算法： 改进 AI 算法，使 AI 能够理解上下文并生成与情况相关的信息。
- 用户教育： 教育 AI 用户了解 AI 的局限性和 AI 幻觉，以便他们批判性地评估 AI 提供的信息。
结论：
AI 幻觉是人工智能技术发展中一个重要的挑战，需要持续努力解决。为了安全和负责任地使用 AI 技术，了解 AI 的局限性和批判性地评估 AI 提供的信息至关重要。
参考资料：
- AI 幻觉 – 维基百科：https://context.reverso.net/translation/chinese-english/%E5%B7%B2%E5%88%A0%E9%99%A4
- 人工智能“幻觉”，英伟达要抓住它：https://www.mk.co.kr/news/it/10721903
- AI 幻觉、越狱以及生成式 AI 的未来：https://context.reverso.net/translation/chinese-english/%E5%B7%B2%E5%88%A0%E9%99%A4
