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🚀前言

无所不能的 ChatGPT，使人们对大语育模型的通用能力有了全新认识。

🚀一、大模型的幻觉与偏见

功能强大、看似无所不能的大模型，偶尔也会出现类似人类“头脑短路”的情况，制造出一些令人啼笑皆非的错误。例如，若提问“美国特朗普总统上台第一天会做什么”，它可能一本正经地回答：特朗普前往渥太华的办公室与国会议员开会，并详细描述当天在加拿大的种种公务活动。

这类生成内容往往缺乏逻辑、违背常识、误用场景却自信十足，是一种“一本正经地胡说八道”。这种现象被称为“大模型幻觉”。

幻觉不仅出现在文本生成中，也发生在多模态任务里。OpenAI 的视频生成模型 Sora 发布后令全球惊叹，但仔细观察仍可发现一些不合常理的怪象：在东京街头漫步的女子，腿部在行走过程中变形错位；老奶奶吹蜡烛时，火焰竟纹丝不动。这表明，即使在视觉生成领域极为先进的 Sora，在模拟复杂物理交互和细节处理方面仍存在局限——换句话说，它也会出现幻觉。

所谓大模型幻觉，即模型在生成过程中输出不准确或完全虚假的信息。在新闻、医疗、金融等高准确性要求的场景中，此类问题可能带来严重后果。

大模型产生幻觉的原因非常复杂，涉及训练数据质量、模型架构、推理机制等多种因素，部分机制尚未被完全明确。目前，通过提升数据质量、模型校准、加强上下文理解、融合多模态信息、建立用户反馈机制、扩充知识库与常识信息、定期更新数据集等手段，已显著减少幻觉发生。但要彻底消除幻觉，仍是一项长期而艰巨的任务。

除幻觉外，大模型还存在另一个值得高度重视的问题：偏见。若训练数据或使用方式不当，模型会习得并放大社会现有的偏见。偏见问题可能比幻觉更难解决，因为它不仅是技术问题，更深深根植于历史、文化和社会结构之中。可以说，大模型的偏见往往是人类偏见的映射。

大模型偏见指的是模型在生成内容时表现出某种系统性倾向或歧视，这种偏差不仅会降低模型的性能与准确性，还可能误导用户、加剧社会不公，甚至引发歧视。

为系统研究和识别大模型的偏见，德国柏林洪堡大学推出了 OpinionGPT 模型，定义了包括政治、地理、性别、文化、年龄等11类偏见。用户可通过选择不同偏见与观点组合，观察模型生成的回应如何受这些因素影响。这不仅有助于研究者分析偏见来源，也提高了开发者和普通用户对模型偏见的意识，促进对其识别与修正。

大模型偏见主要源于训练数据的不平衡、不完整及其所隐含的社会文化背景。因此，应对偏见需从这些根源入手，通过提升数据代表性、优化算法设计、引入公平性约束等方法，不断提高模型的公正性、准确性与可靠性。

总之，幻觉与偏见是大模型发展过程中亟待解决的两大挑战。克服这些问题不仅需要技术持续创新，也需跨学科协作与社会共同努力，是一个综合且长期的进程。