5月30日,，在瑞士日內(nèi)瓦舉行的2024年“人工智能造福人類全球峰會(huì)” 上,，參會(huì)者和一個(gè)用于社會(huì)關(guān)懷的機(jī)器人互動(dòng),。新華社記者連漪攝 新華社北京6月25日電 人工智能（AI）中廣泛使用的大語言模型不時(shí)出現(xiàn)的“一本正經(jīng)地胡謅”是其難以克服的問題,。近日，英國(guó)牛津大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種名為“語義熵”的新方法,，有望大幅提升AI回答的可靠性,。大語言模型的“胡謅”在業(yè)界被稱為“幻覺”，牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的研究人員提出“語義熵”方法試圖解決這一問題,。在熱力學(xué)中,，熵描述的是系統(tǒng)的混亂或者說不穩(wěn)定程度。這項(xiàng)研究中,，熵衡量了大語言模型回答的不確定性,，不確定性高意味著大語言模型的回答可能存在虛構(gòu)。該研究成果已發(fā)表在近期出版的英國(guó)《自然》雜志上。論文中說,，如果AI對(duì)同一個(gè)問題,，給出了許多語義相似的答案，那說明它對(duì)自己的回答比較有把握,；反之,，如果答案五花八門，那就意味著AI自己也“心里沒底”,，很可能是在“胡謅”,。研究人員利用“語義熵”方法，讓大語言模型對(duì)同一問題生成多個(gè)答案,，然后將語義相近的答案聚類,，最后根據(jù)聚類結(jié)果計(jì)算熵值。熵值越高,，表示大語言模型的回答越不確定,。值得注意的是，這一方法不僅考慮了大語言模型回答的字面差異,，更關(guān)注語義層面的一致性,。這使得“語義熵”能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別AI的“胡謅”，而不會(huì)被表達(dá)方式的多樣性所迷惑,。研究結(jié)果表明,，“語義熵”方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集和任務(wù)中都表現(xiàn)出色，能有效檢測(cè)大語言模型的錯(cuò)誤回答,，并通過拒絕回答不確定的問題來提高整體準(zhǔn)確率,。更重要的是，這一方法無需修改AI模型本身,，可以直接應(yīng)用于現(xiàn)有的大語言模型,。研究人員說，“語義熵”技術(shù)有望在問答系統(tǒng),、文本生成,、機(jī)器翻譯等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，幫助AI生成更可靠,、更有價(jià)值的內(nèi)容,。這不僅將提升AI在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，也將增強(qiáng)用戶對(duì)AI系統(tǒng)的信任,。
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