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DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內容的真實性,對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可靠性產生懷疑

來源:北京大學     編輯:創(chuàng)澤   時間:2025/3/5   主題:其他 [加盟]

什么是AI幻覺

學術:指模型生成與事實不符、邏輯斷裂或脫離上下文的內容,本質是統計概率驅動的“合理猜測” 說人話:一本正經地胡說八道

事實性幻覺:指模型生成的內容與可驗證的現實世界事實不一致

忠實性幻覺:指模型生成的內容與用戶的指令或上下文不一致

AI為什么會產生幻覺

數據偏差:訓練數據中的錯誤或片面性被模型放大(如醫(yī)學領域過時論文導致錯誤結論)

泛化困境:模型難以處理訓練集外的復雜場景(如南極冰層融化對非洲農業(yè)的影響預測)

知識固化:模型過度依賴參數化記憶,缺乏動態(tài)更新能力(如2023年后的事件完全虛構)

意圖誤解:用戶提問模糊時,模型易“自由發(fā)揮”(如“介紹深度學習”可能偏離實際需求)

AI幻覺的潛在風險

信息污染風險:由于DeepSeek的低門檻和普及度高,大量AI生成內容涌入中文互聯網,加劇 了虛假信息傳播的“雪球效應” ,甚至污染下一代模型訓練數據

信任危機:普通用戶難以辨別AI內容的真實性,可能對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可 靠性產生長期懷疑

控制欠缺:DeepSeek的對齊工作較其他閉源大模型有所欠缺,其開源特性也允許使用者隨意 使用,可能會成為惡意行為的工具

安全漏洞:若錯誤信息被用于自動化系統(如金融分析、工業(yè)控制),可能引發(fā)連鎖反應

……


附件:DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內容的真實性,對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可靠性產生懷疑






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