聊天机器人的隐患：幻觉的风险

2023-11-18 12:18:44

聊天机器人风靡，警惕“幻觉”误导

聊天机器人的崛起：双刃剑

随着大型语言模型的蓬勃发展，聊天机器人如雨后春笋般涌现。像 BARD、CHATGPT 这些机器人以其开放性和对话式交互能力令人惊叹，甚至可以协助我们完成各种任务。然而，这些便利背后却隐藏着一个潜在的陷阱——“幻觉”。

幻觉的本质和危害

幻觉是指聊天机器人凭空捏造虚假或不准确信息的情况，即使输入内容中不包含这些信息。这种现象可能产生严重后果。例如，如果投资者在决策前使用搜索引擎获取股票建议，却遭遇错误信息，可能会造成重大损失。更糟糕的是，如果医生在诊疗中依赖聊天机器人的诊断，可能会导致错误的判断，危害患者健康。

预防和检测幻觉：多管齐下

应对幻觉需要多措并举。首先，人工智能开发商应专注于提高模型的可靠性。然而，由于幻觉源于语言模型的本质，难以完全避免。因此，我们必须学会识别和过滤这些不准确信息。

保持批判性思维： 在使用聊天机器人时，务必保持批判性思维，不要盲目接受其提供的答案。将信息与其他来源进行比对，才能做出明智的决定。

使用代码示例：

def detect_hallucination(text):
  """Detect if the given text is a hallucination.

  Args:
    text: The text to check.

  Returns:
    True if the text is a hallucination, False otherwise.
  """

  # Check if the text contains any of the following hallucination markers:
  hallucination_markers = ["I am making this up", "I am not sure", "I am guessing"]
  for marker in hallucination_markers:
    if marker in text:
      return True

  # Check if the text is too long or too short.
  if len(text) < 50 or len(text) > 500:
    return True

  # Check if the text contains any unusual characters or punctuation.
  if not text.isalnum():
    return True

  # Check if the text contains any logical contradictions.
  try:
    parsed_text = eval(text)
    if not parsed_text:
      return True
  except:
    return True

  # If none of the above checks fail, the text is probably not a hallucination.
  return False