人工智慧（AI）系統，特別是大型語言模型（LLM），在各個領域變得越來越重要 。它們提供了前所未有的效率和能力 。然而，與這些系統相關的一個重大挑戰是「AI幻覺」現象.
當AI模型產生看似合理但實際上不正確或完全捏造的資訊時，就會發生AI幻覺 。這可能導致錯誤資訊的傳播，並且自信地呈現時，可能會被誤認為是真實的 。
有多種因素導致AI幻覺 。訓練資料的品質是一個關鍵因素 。如果訓練資料包含不準確或有偏差的資訊，AI模型很可能會在其輸出中重現這些錯誤 。模型本身的限制也可能導致幻覺 。LLM旨在根據資料中的模式預測序列中的下一個單字，這可能導致產生連貫但錯誤的資訊 。
AI模型依賴統計相關性而不是真正的理解，這可能導致產生聽起來合理但不正確的資訊 。
為了應對AI幻覺帶來的挑戰，組織可以實施一些策略 。在AI生成的輸出中加入人工審查，可以確保在傳播之前識別並糾正不準確之處 。確保訓練資料準確、無偏見且具有代表性，可以降低幻覺的可能性 。開發能夠解釋其推理過程的AI系統，有助於識別和糾正錯誤 。定期監控AI輸出並建立回饋機制，可以實時檢測和糾正幻覺 。
全球人工智慧市場預計將顯著增長。2024年，全球人工智慧市場估值為2,792.2億美元，預計到2030年將達到18,117.5億美元，2025年至2030年的複合年增長率為35.9% 。
透過積極主動地解決AI幻覺問題，組織可以利用AI的優勢，同時最大限度地減少潛在的風險 。