韓國(guó)AI研究院（Korea Institute of Artificial Intelligence）的研究團(tuán)隊(duì)最近發(fā)布了一項(xiàng)引人深思的研究成果，專(zhuān)門(mén)探討了大型語(yǔ)言模型（就是像ChatGPT這樣的聊天AI）為什么有時(shí)會(huì)編造信息卻表現(xiàn)得非常自信。這項(xiàng)研究發(fā)表于2024年12月，詳細(xì)論文可以通過(guò)arXiv平臺(tái)訪問(wèn)（論文編號(hào)：arXiv:2412.14835）。研究團(tuán)隊(duì)由Heegyu Kim領(lǐng)導(dǎo)，來(lái)自韓國(guó)AI研究院的多位專(zhuān)家共同參與了這項(xiàng)工作。

這項(xiàng)研究解決了一個(gè)讓很多人困惑不已的問(wèn)題：為什么聊天AI有時(shí)候會(huì)一本正經(jīng)地說(shuō)出完全錯(cuò)誤的信息，而且說(shuō)得特別自信？就像一個(gè)學(xué)生在考試時(shí)遇到不會(huì)的題目，卻非要編造一個(gè)聽(tīng)起來(lái)很有道理的答案，還表現(xiàn)得胸有成竹一樣。這種現(xiàn)象在AI領(lǐng)域被稱(chēng)為"幻覺(jué)"，但研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，這背后的機(jī)制比我們想象的要復(fù)雜得多。

研究團(tuán)隊(duì)把目光聚焦在AI內(nèi)部的"思考過(guò)程"上。他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)AI處理信息時(shí)，內(nèi)部有一個(gè)類(lèi)似"置信度計(jì)算器"的機(jī)制，這個(gè)機(jī)制決定了AI對(duì)自己答案的確信程度。但問(wèn)題就出在這里：這個(gè)"計(jì)算器"有時(shí)候會(huì)出現(xiàn)故障，導(dǎo)致AI對(duì)錯(cuò)誤答案也表現(xiàn)出很高的置信度。

團(tuán)隊(duì)通過(guò)深入分析多個(gè)主流語(yǔ)言模型的內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象。當(dāng)AI遇到它真正"知道"的問(wèn)題時(shí)，內(nèi)部的不同層級(jí)會(huì)表現(xiàn)出一致的高置信度，就像一個(gè)樂(lè)隊(duì)中所有樂(lè)器都在演奏同一首歌的和諧狀態(tài)。但當(dāng)AI遇到不確定的問(wèn)題時(shí)，內(nèi)部就會(huì)出現(xiàn)"分歧"，不同層級(jí)給出的置信度評(píng)估可能完全不同，就像樂(lè)隊(duì)成員各自演奏不同的曲子，產(chǎn)生了刺耳的不和諧音。

更令人驚訝的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)AI的"自信"程度并不總是反映它答案的準(zhǔn)確性。有時(shí)候，AI會(huì)對(duì)完全錯(cuò)誤的答案表現(xiàn)出極高的置信度，而對(duì)正確答案反而顯得不太確定。這就像一個(gè)人在回答問(wèn)題時(shí)，對(duì)于自己瞎編的內(nèi)容說(shuō)得特別肯定，反而對(duì)真正知道的事實(shí)表現(xiàn)得猶豫不決。

為了深入理解這個(gè)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一系列巧妙的實(shí)驗(yàn)。他們讓AI回答各種不同類(lèi)型的問(wèn)題，從簡(jiǎn)單的事實(shí)性問(wèn)題到復(fù)雜的推理問(wèn)題，然后仔細(xì)觀察AI內(nèi)部各個(gè)層級(jí)是如何處理這些信息的。這個(gè)過(guò)程就像給AI做"腦部掃描"，觀察它在思考不同問(wèn)題時(shí)大腦的不同區(qū)域是如何活躍的。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果揭示了一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)：AI的置信度評(píng)估機(jī)制存在系統(tǒng)性的偏差。當(dāng)AI處理某些類(lèi)型的問(wèn)題時(shí)，它的"自信心"會(huì)被人為放大，即使它實(shí)際上并不確定答案的正確性。這種現(xiàn)象類(lèi)似于人類(lèi)的"鄧寧-克魯格效應(yīng)"，即能力不足的人往往會(huì)高估自己的能力。

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，這種置信度偏差并非隨機(jī)出現(xiàn)，而是有特定的模式。AI在處理涉及常識(shí)推理、數(shù)學(xué)計(jì)算或需要多步邏輯推理的問(wèn)題時(shí)，更容易出現(xiàn)這種"過(guò)度自信"的現(xiàn)象。相反，在處理簡(jiǎn)單的事實(shí)查詢(xún)時(shí)，AI的置信度評(píng)估相對(duì)更加準(zhǔn)確。

為了驗(yàn)證這些發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一個(gè)創(chuàng)新的評(píng)估方法，他們稱(chēng)之為"內(nèi)部一致性檢測(cè)"。這個(gè)方法類(lèi)似于讓AI進(jìn)行"自我反省"，通過(guò)分析AI內(nèi)部不同層級(jí)的反應(yīng)模式，來(lái)判斷AI對(duì)某個(gè)答案的真實(shí)置信度。結(jié)果顯示，這種方法能夠有效識(shí)別AI何時(shí)在"裝自信"，何時(shí)是真的有把握。

研究團(tuán)隊(duì)的工作還揭示了另一個(gè)重要現(xiàn)象：AI的訓(xùn)練過(guò)程可能無(wú)意中加劇了這種置信度偏差問(wèn)題。在訓(xùn)練期間，AI學(xué)會(huì)了模仿人類(lèi)專(zhuān)家的表達(dá)方式，而人類(lèi)專(zhuān)家在回答問(wèn)題時(shí)通常會(huì)表現(xiàn)出很高的置信度。這導(dǎo)致AI也學(xué)會(huì)了用"專(zhuān)家口吻"來(lái)回答問(wèn)題，即使它實(shí)際上并不確定答案的正確性。

這項(xiàng)研究的意義遠(yuǎn)不止于理論探索。研究團(tuán)隊(duì)指出，理解AI的置信度評(píng)估機(jī)制對(duì)于提高AI系統(tǒng)的可靠性至關(guān)重要。當(dāng)我們知道AI什么時(shí)候可能在"虛張聲勢(shì)"時(shí)，就可以設(shè)計(jì)更好的檢測(cè)和糾正機(jī)制，讓AI變得更加誠(chéng)實(shí)和可靠。

研究團(tuán)隊(duì)還提出了幾種可能的解決方案。其中一種方法是訓(xùn)練AI在不確定時(shí)明確表達(dá)其不確定性，而不是編造一個(gè)聽(tīng)起來(lái)合理的答案。另一種方法是開(kāi)發(fā)更好的"內(nèi)部監(jiān)督"機(jī)制，讓AI能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估自己的知識(shí)邊界。

這項(xiàng)研究的發(fā)現(xiàn)對(duì)AI的實(shí)際應(yīng)用也有重要啟示。在醫(yī)療診斷、法律咨詢(xún)或教育等對(duì)準(zhǔn)確性要求極高的領(lǐng)域，了解AI何時(shí)可能過(guò)度自信顯得尤為重要。開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)這些發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)更加謹(jǐn)慎和可靠的AI系統(tǒng)。

研究團(tuán)隊(duì)的工作還為未來(lái)的AI研究指明了新的方向。他們認(rèn)為，理解AI的"內(nèi)心世界"不僅有助于解決當(dāng)前的技術(shù)問(wèn)題，也為開(kāi)發(fā)更加智能和可信的AI系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。這就像醫(yī)生需要了解人體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)才能更好地治療疾病一樣，AI研究者也需要深入理解AI的內(nèi)部機(jī)制才能不斷改進(jìn)這些系統(tǒng)。

這項(xiàng)研究的另一個(gè)重要貢獻(xiàn)是提供了一套系統(tǒng)性的分析框架，其他研究者可以用這個(gè)框架來(lái)研究不同AI模型的置信度評(píng)估機(jī)制。這為整個(gè)AI研究社區(qū)提供了一個(gè)有價(jià)值的工具，有助于推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

研究團(tuán)隊(duì)特別強(qiáng)調(diào)，他們的工作只是揭開(kāi)了AI"內(nèi)心世界"神秘面紗的一角。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，理解這些系統(tǒng)的內(nèi)部機(jī)制將變得越來(lái)越重要。他們呼吁更多研究者加入到這個(gè)領(lǐng)域，共同努力讓AI變得更加透明、可靠和值得信賴(lài)。

說(shuō)到底，這項(xiàng)研究讓我們對(duì)AI有了更深入的理解。它告訴我們，AI雖然在很多方面表現(xiàn)出色，但它們?nèi)匀挥兄鞣N各樣的"性格缺陷"。了解這些缺陷不是為了貶低AI，而是為了更好地與它們合作，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。就像我們了解人類(lèi)的認(rèn)知偏差一樣，了解AI的局限性將幫助我們構(gòu)建一個(gè)人機(jī)協(xié)作更加和諧的未來(lái)。這項(xiàng)研究為我們理解AI的"心理學(xué)"開(kāi)辟了新的道路，也為開(kāi)發(fā)下一代更加可靠的AI系統(tǒng)提供了重要的科學(xué)基礎(chǔ)。對(duì)于想要深入了解這項(xiàng)研究的讀者，完整的論文可以通過(guò)arXiv平臺(tái)獲取，論文編號(hào)為2412.14835。

Q&A

Q1：大型語(yǔ)言模型的"幻覺(jué)"現(xiàn)象具體指什么？

A：大型語(yǔ)言模型的"幻覺(jué)"是指AI會(huì)一本正經(jīng)地說(shuō)出完全錯(cuò)誤的信息，而且表現(xiàn)得非常自信。就像學(xué)生考試時(shí)遇到不會(huì)的題目，卻非要編造一個(gè)聽(tīng)起來(lái)很有道理的答案，還表現(xiàn)得胸有成竹一樣。這種現(xiàn)象在AI處理復(fù)雜推理、數(shù)學(xué)計(jì)算等問(wèn)題時(shí)更容易出現(xiàn)。

Q2：為什么AI對(duì)錯(cuò)誤答案也會(huì)表現(xiàn)出高置信度？

A：研究發(fā)現(xiàn)AI內(nèi)部有一個(gè)類(lèi)似"置信度計(jì)算器"的機(jī)制，但這個(gè)機(jī)制存在系統(tǒng)性偏差。AI在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)會(huì)了模仿人類(lèi)專(zhuān)家的表達(dá)方式，而專(zhuān)家通常表現(xiàn)出很高的置信度。這導(dǎo)致AI也學(xué)會(huì)了用"專(zhuān)家口吻"回答問(wèn)題，即使它實(shí)際上并不確定答案的正確性。

Q3：如何判斷AI什么時(shí)候在"裝自信"？

A：研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了"內(nèi)部一致性檢測(cè)"方法，通過(guò)分析AI內(nèi)部不同層級(jí)的反應(yīng)模式來(lái)判斷。當(dāng)AI真正"知道"答案時(shí)，內(nèi)部各層級(jí)會(huì)表現(xiàn)出一致的高置信度；當(dāng)AI不確定時(shí)，內(nèi)部會(huì)出現(xiàn)"分歧"，不同層級(jí)給出的置信度評(píng)估可能完全不同。