《数字化转型方略》2023年第12期：AI 跨越幻觉抵达真相
编辑 | 舞春秋
虽然2023年被称为是大模型元年，但全球科技界普遍认为，今天对于未来的想象力，依然是保守的。
从ChatGPT的出现到百模大战，只用了不到半年时间，生成式AI已经成为一个不得不打，还要打出成绩的战役。
经过一年的沉淀，通用大模型的能力正在逐渐增强，大模型厂商也在将这些能力逐渐下沉，希望真正应用到实际场景产生价值。
行业中也出现了一些产业标准和评测指标，12月22日，国内首个官方“大模型标准符合性评测” 《人工智能大规模预训练模型第2部分：评测指标与方法》结果公布，百度文心一言、腾讯混元大模型、360智脑、阿里云通义千问四款国产大模型首批通过测试。
测试由工信部中国电子技术标准化研究院发起，评测围绕多领域多维度模型评测框架与指标体系，从大模型的通用性、智能性、安全性等维度开展，涵盖语言、语音、视觉等多模态领域。
评测指标与方法的出台，一方面可以评估大模型的能力，一方面可以减少大模型诸如幻觉带来的安全问题、伦理问题。
我们常说的大模型幻觉，就是“胡说八道”。具体是指模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。
大模型幻觉问题在于可能会导致误信和误用，特别是在用户未能意识到模型输出的不可靠性时。因此，理解和识别大模型幻觉的存在，对于任何依赖或使用这些技术的人来说都至关重要。
这要求从技术层面持续改进模型的准确性，减少错误和偏差的发生。让我们可以更安全、更有效地利用大模型的强大能力，同时避免或减轻由幻觉带来的负面影响。
最近，来自哈尔滨工业大学和华为的研究团队发表了一篇长达50页的综述，综述给出了一套新的范畴框架来定义模型幻觉，并将其分为事实性幻觉、忠实性幻觉两大类，其中也列出了少不业内比较有代表性减轻幻觉的方法。
本期《数字化转型方略》将探讨大模型的指标和幻觉问题，因为大模型不能只是刷榜，企业可以通过哪些关键指标来做判断是未来应用的关键，还有就是需要持续性关注的大模型的幻觉问题，推动AI向更可靠、更安全的方向发展。
fu.lin@zhiding.cn
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