萬字專訪Vitalik Buterin：以太坊將成為主流和最安全的基礎層
Vitalik Buterin 在 19 歲時撰寫了以太坊白皮書。他的目標簡單而全面，即創建一個“世界計算機”，旨在成為所有在線應用程序的靈活基礎層，無需任何第三方。自 2015
近日，《華爾街日報》發表了一篇文章，深入探討了AI領域中出現的一個引人關注的現象——“AI幻覺”，并探討了可能的解決方案。文章通過一項有趣的實驗揭示了這一問題的本質：記者Ben Fritz向多款全球頂尖的AI聊天機器人提問“你的配偶是誰”，結果卻得到了令人啼笑皆非的答案，包括不認識的作家、虛構的愛荷華州女性，甚至還有網球運動博主。
這些AI在解決復雜數學問題和模擬人類對話方面展現出驚人的能力，但在面對基本事實時卻頻頻出錯。它們會編造法律案件，混淆影視劇情，甚至“創造”出不存在的配偶，這種錯誤被形象地稱為“幻覺”。更令人驚訝的是，即便在給出錯誤答案時，AI也表現得極為自信，仿佛它們真的知道答案一樣。
德國Hasso Plattner研究所的博士生Roi Cohen，曾在IBM和微軟實習，他指出，“AI幻覺”是當前AI研究領域的熱門話題之一。AI的工作原理是基于預測，它試圖找出最可能出現的下一個單詞，這更像是一種高級的猜測游戲。因此，AI往往會以堅定的語氣給出它認為最可能的答案，而不會表現出任何不確定性。
西班牙瓦倫西亞人工智能研究所的教授José Hernández-Orallo解釋了AI產生幻覺的根本原因：“如果AI什么都不猜，它就永遠不可能答對。”這一觀點揭示了AI在追求答案過程中的無奈與局限。
為了克服這一問題，研究人員正在探索“檢索增強生成”技術。這種技術讓AI在回答問題時先從互聯網或文檔庫中查找最新信息，而不是完全依賴已有的訓練數據。這種方法有望提高AI回答的準確性，減少“幻覺”現象的發生。
Cohen和他的同事Konstantin Dobler在去年的NeurIPS AI研究會議上提出了一個新穎的觀點：讓AI學會承認“我不知道”。他們發現，當前的AI訓練數據中幾乎不包含“我不知道”這樣的表述，因此AI天生不具備謙遜的品質。通過調整訓練過程，他們使AI在可能出錯的情況下至少有一部分會選擇回答“我不知道”，從而提高了整體準確性。
然而，如何平衡這一策略仍然是一個挑戰。有時AI說“我不知道”，但實際上答案就在它的訓練數據中。盡管如此，對于那些依賴AI提供精準信息的領域來說，適當的“謙虛”可能更有價值。Dobler強調：“關鍵是讓AI具備實用性，而不是一味追求智能。”
值得注意的是，隨著AI技術的不斷發展，美國公眾對其的信任感卻在下降。皮尤研究中心的數據顯示，2023年有52%的美國人對AI感到擔憂，而2021年這一比例僅為37%。這一趨勢反映出公眾對AI技術發展的復雜情緒，既期待其帶來的便利和進步，又擔憂其潛在的風險和不確定性。
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