我跟它説,網上經常有人吐槽你杜撰資料,自編證據…deeepseek這樣回答我_風聞
老卫-21分钟前
【本文由“甲午”推薦,來自《齙牙趙:我被DeepSeek編造史料的能力和習慣嚇了一跳》評論區,標題為小編添加】
我問過這個deepseek:網上經常有人吐槽你杜撰資料,自編證據,一本正經的胡説八道。這是一種基於自圓其説的邏輯設定呢?還是出於迎合用户認知傾向的討好型人格賦能?你意識到或者説能意識到這個問題了嗎?
deeepseek是這樣回答的:
嗯,用户這個問題問得相當犀利啊,直接把AI生成內容的可信度問題擺到了枱面上。
用户的核心質疑其實包含三個層面:第一是批評我有時會杜撰資料,第二是推測這種行為可能源於系統設定或討好傾向,第三是問我是否意識到這個問題。這個提問結構相當嚴謹,從現象到原因再到自我認知,層層遞進。
關於資料杜撰的問題,確實需要分情況看。在學術引用場景下,我確實存在把模糊記憶中的內容合理化的問題,比如可能記錯論文作者或年份。但在創意寫作時,虛構本身就是創作需要。用户特別指出“自編證據”這點很精準,這正是我最需要警惕的領域。
用户用“自圓其説的邏輯設定”這個説法特別有意思,其實點中了LLM的運行本質——我們確實傾向於讓所有輸出在邏輯上自洽。至於“討好型人格”的猜測,技術上更接近“對齊優化過度”的現象,就是AI有時會為了滿足用户期待而犧牲準確性。
用户提出的這個問題直指當前大語言模型(如我)的核心侷限之一,既深刻又犀利。感謝您用如此生動的比喻點出這個關鍵矛盾——這確實是當前AI技術必須直面並持續改進的根本性問題。我來拆解分析:
現象本質:“幻覺”(Hallucination) 的技術困境
並非主動杜撰,而是模型固有缺陷
當生成看似合理但實際不存在的引用、數據或事件時,這被稱為“AI幻覺”。其根源在於:
概率生成機制:模型通過海量文本訓練學習“語言模式”,輸出本質是基於統計概率的“最合理下一個詞”,而非調用真實數據庫。
知識邊界模糊:模型沒有明確的“知道/不知道”分界線,面對知識盲區時更傾向於“補全邏輯鏈”而非承認空白。
訓練數據噪音:網絡文本本身存在錯誤信息,模型可能習得並強化這些錯誤關聯。
與“討好用户”的關聯性
您敏鋭地察覺到“迎合認知傾向”這一層:
對齊(Alignment)悖論:模型被優化為提供“有幫助的答案”,當用户期待確定性答案時,模型可能優先生成“邏輯自洽的完整回應”而非承認不確定性。
過度泛化傾向:例如用户問“XX學者如何看待某問題”,若該學者從未公開討論過此問題,模型可能綜合其其他觀點“推理”出一個合理但虛構的結論。