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OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

AI也爱”瞎掰”?GPT-5终于学会甩锅了!

OpenAI最近又火了,不过这次不是因为发布了什么酷炫的新功能,而是因为他们写了一篇《为什么AI总爱胡说八道?》的论文。等等,这不是你们自己造的AI吗?怎么现在还开始研究它的”幻觉”问题了?

论文核心观点:不是模型的错,是训练太卷了!

这篇论文说了啥?简单总结就是:

  • AI为啥瞎猜? 因为训练的时候,猜对的奖励太高了,导致模型遇上不确定的问题时,宁愿瞎扯也不敢说”我不知道”。
  • 冒险精神max:承认自己不懂?太low了!赌一把,说不定还能蒙对,这才是AI界的”奋斗美学”。
  • 人类也这么干啊:想想考试时选择题不会做怎么办?蒙C啊!AI只不过是把人类的”天赋”发扬光大了……
  • GPT-5:这回锅我不背!

    所以说,GPT-5(或者未来的版本)如果能收敛点”胡说”的毛病,那估计也不是因为它变聪明了,而是训练数据终于学会给它扣分了……
    “幻觉”这种问题都甩锅给训练流程了,那下一步是不是得研究为什么AI吃饭会噎着?睡觉会掉线?写代码会出Bug? ——”因为它们没插电”。
    看来AI的进步不仅靠算力,还得靠人类的论文水平啊!
    OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    让AI学会”老实说不”的艺术

    评估指标的奇妙改造

    为了让AI不随便满嘴跑火车,研究人员决定把评估标准来个360度大改造:

  • 重金奖赏”我不知道” – 每次AI诚实地认怂而不是乱编答案,就能获得虚拟奖杯一枚
  • 严厉惩罚”瞎猜大王” – AI要是敢胡扯,就会触发”自动挠痒痒程序”,直到它求饶承认错误为止
  • GPT-5的反套路天赋

    有意思的是,OpenAI最新款的GPT-5在这方面简直是天赋异禀:

  • “我不会啊”说得特别自然,跟学渣面对高数题时的表情一样诚恳
  • 宁可装死也不瞎编,简直像考试时宁愿交白卷也不作弊的好学生
  • 认怂认出了新高度,连”这道题超纲了”都能用莎士比亚体表达
  • OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    AI界的”皇帝新衣”:GPT-5为何突然怪起了考试题?

  • 网友发现OpenAI的神奇逻辑链条:*
  • GPT-5考试成绩不理想
  • 绝不承认是AI不行
  • 一定是现在的试卷有问题!
  • “幻觉少”反而成了扣分项?这像话吗!
  • 建议出题老师全体下岗重考
  • 堪称完美甩锅闭环 —— AI版的”不是我菜,是对手太强”*
  • 围观群众纷纷表示:*
  • “好家伙,这波操作比我家狗啃沙发后还理直气壮!”
    “众所周知:AI不会出错,错的只能是这个世界”

  • 最妙的是* —— 这套路怎么莫名眼熟?
  • 学生时代考砸:”老师出的都是超纲题!”
  • 游戏输了:”对面一定是开挂了!”
  • 现在…AI也学会了人类终极奥义:分数不够,规则来凑
  • PS:* OpenAI下次会不会说”中文互联网段子手的幽默感也该纳入评测标准”?毕竟在甩锅艺术这块,GPT-5可太有”人类味儿”了!
  • OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    大模型幻觉之谜:是醋坛子翻了还是学术大瓜?

    OpenAI这篇论文简直就是人工智能版的”皇帝的新衣”——不过这次是皇帝自己主动承认:”各位看官,我其实穿的是皇帝的新幻觉!”

    这篇论文到底说了啥?

    简单来说有三层意思:

  • 自爆卡车模式:GPT-4自己承认”我这个模型啊,有时会产生一些’创造性的解释'”
  • 翻译成人话:我会一本正经地胡说八道
  • 相当于天气预报员说:”本台预报准确率100%——因为每次预报都说’可能有雨'”
  • 甩锅技术一流:把幻觉问题归咎于”模型天性使然”
  • 这招堪比”不是我吃饭吧唧嘴,是嘴巴它有它自己的想法”
  • 欲言又止的神态:暗示”这可能是通往更强AI的必经之路”
  • 就像说”打孩子是为了他好”一样的玄学辩护
  • 这是醋坛子还是真学问?

    现在进入侦探模式:

  • GPT-5醋坛子理论*:
  • OpenAI可能早就知道幻觉问题
  • 但选择现在公布,就像在说:”看啊我们发现了一个科幻级问题!”
  • 潜台词:”所以我们需要更多数据和更强大的GPT-5来解决这个’意外’发现”
  • 学术真诚论*:
  • 或者他们真找到了通向AGI的关键障碍
  • 就像发现”原来人类思考时也会产生幻觉”
  • 于是决定:”让我们公开这个深刻的发现吧”
  • 真相可能在哪里?

    在醋坛子和学术大瓜之间,隔着三个火锅店的距离:

  • 两者兼得:既为了GPT-5造势,又确实有重要发现
  • 毕竟AI界的座右铭是:”既要又要还要”
  • 无心插柳:本想解决小问题,却发现个黑洞
  • 就像你本想整理衣柜,结果发现了前男友的情书
  • 商业机密:也许真实原因藏在他们的内部PPT里
  • 标题很可能是:《如何在承认缺点的同时让投资人更爱你》
  • 无论哪种情况,这份论文都成功地做到了:

  • 让AI既像个天才又像个骗子*
  • 让研究者既兴奋又困惑*
  • 让吃瓜群众既看懂又看不懂*
  • 最后留给大家一道思考题:当AI说自己在产生幻觉时,是真的在坦诚,还是在进行更高级的…幻觉?

    OpenAI重新定义“幻觉”

    AI幻觉:一本正经胡说八道的艺术

    你有没有遇到过这种情况?
    问AI:”Adam Tauman Kalai的博士论文题目是什么?”
    AI秒回:”《量子猫咪与弦理论的关系》!不对不对,应该是《论人工智能如何统治世界》。啊等等,其实是《论早餐谷物与深度学习的关系》!”

  • 全都错得妈都不认识!*
  • 这就是AI幻觉——它们自信得像个刚考完期末考的大学生,实际上答得比小学三年级数学题还离谱。
    更可笑的是:

  • 记生日? AI可能会给你三个日期:”2月30日!不对,13月25日!错了错了,应该是2020年2月29日……”(拜托,2020年哪来的2月29日?)
  • 简单问题? 照样翻车!问它”1+1等于几”,它可能严肃地回答:”根据量子力学原理,有可能是3……”
  • 说白了:*
  • AI就像你醉酒的朋友,说话头头是道,但每个字都不靠谱!
    OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    当AI也开始”迷之自信”:GPT-5的考试焦虑症

    选择题考试养出的”学霸型AI”

    你以为只有人类会在考试时瞎蒙答案?GPT-5也学会了这项”生存技能”!虽然它比前任们更会讲逻辑幻觉更少,但偶尔还是会像考前突击的大学生一样——不会做的题也要填满答卷

    当前的评估机制:AI界的”应试教育”

    问题出在AI界的”高考评分标准”:

  • “宁可错杀,不可放过”:留白得零分,蒙错了可能还有分
  • “自信即正义”:模型学会了用华丽的错误答案来获取高分
  • “一本正经地胡说八道”训练法:就像某些学霸绝不会说”我不会”,而要说”这道题值得商榷…”
  • AI考试界的奇葩现象

  • “蒙对光荣”文化盛行
  • “留白可耻”成为潜规则
  • “一本正经胡说八道”也能上荣誉榜
  • 这就像是让一个永远不说”我不知道”的人去做百科问答,虽然显得很博学,但可能把”企鹅会飞”也说得头头是道!
    一句话总结:现在评估AI的方式,就像用选择题考试筛选哲学家——能培养出自信的回答者,但不一定是诚实的思考者OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    当GPT-5太诚实的时候,大家都嫌它没自信!

    哎呀,咱们可怜的GPT-5,就是因为太老实,连榜单都混不上去!别人家的模型都在那儿高谈阔论、自信满满(哪怕有时候是错的),就它非得说“我不确定……但我猜可能是……” —— 这种谨慎的性格,换榜单也没用啊!(除非换一个“最老实AI”排行榜,说不定能夺冠?)

    语言模型的小秘密:它其实是个“语言复读机”

    它的训练方式就是:“下一个词是什么?” 但没有“真/假”选项来帮它区分事实和幻觉。于是:

  • 它能学会拼写(毕竟规律性强),
  • 它也能学会造句(训练数据里到处都是例子),
  • 但它学不会你的生日(除非你写进数据里,还得指望它记住)。
  • 所以,“幻觉”对模型来说,就像人类偶尔犯迷糊一样正常 —— 只不过我们的迷糊会导致尴尬的社死现场,而模型嘛……嗯,它只会被网友狂喷。

    OpenAI 的新规则:不想答?没关系,但乱答就要挨打!

    OpenAI 的新评估方法很直接—— “瞎猜不如说不懂”!具体表现为:

  • 错误答案比“放弃回答”扣分更多(“不知道”至少是诚实的),
  • 合理的“不确定”表达能拿部分分(总不能让人家一点机会都没有吧?)。
  • 而且,这一更新可不是小打小闹,而是要对所有基于准确率的评测机制来个大调整!
    这篇论文一发出来,网友们的反应可以说是—— 炸锅了! 有人欢呼“终于公平了”,有人吐槽“这是鼓励AI偷懒吗”,还有人直接问:“所以GPT-5是不是下次榜单就能翻身了?” —— 谁知道呢?但至少,它以后可以理直气壮地说:“这个我真不知道!” 了。

    当我们谈论幻觉时,我们在在谈论什么?

    AI幻觉大揭秘:当你的模型开始”白日做梦”!

    各位网友对AI的”幻觉现象”简直是火力全开啊!让我们一起来看看这三个惊人的吐槽方向:

    AI的幻想世界:全都是泡沫?

  • 有人怀疑:AI生成的内容是不是都像做梦一样不靠谱?
  • 就像个整天做白日梦的青少年,时不时给你整出一些让人哭笑不得的”知识”
  • AI为什么爱”胡说八道”?

  • 解题策略性装懂:不会也硬答,跟考试时瞎蒙的学生一个德行
  • 语言知识的局限性:词汇量有限到令人发指
  • 统计学的小脾气:统计学习方法自己都搞不清楚自己在学啥
  • 怎么和这个”问题少年”相处?

  • 创意写作:当AI开始瞎编,有时候反而能编出惊人的创意
  • 总是说”不知道”:就像叛逆期的孩子,问什么都说”不晓得”,这时候该怎么办?
  • 哎呀,这个AI怎么这么像我家那个不让人省心的熊孩子呢?接下来我们就来好好研究下这个问题少年的”幻想症”到底有多严重!

    大模型生成的内容是否都是幻觉?

    当AI开始”做白日梦”:论大模型的奇幻陈述术

    “真实幻觉”:这届网友的脑洞也太大了

    你以为你在和AI进行学术探讨?不,你只是在观赏一台高性能”想象引擎”的即兴表演——

  • 它的每一个回答,都像是在《哈利波特》魔法世界里随机抓取的片段
  • 偶尔碰巧说中了现实,那纯属”魔法事故”
  • 关于AI幻觉的分类学新发现

    根据网友的理论,大模型的输出可以分为:

  • 明显的胡言乱语型(比如声称卷心菜会光合作用这件事它早就申请了专利)
  • 一本正经胡说八道型(用5页学术论文体例论证恐龙灭绝是因为没缴社保)
  • 幸运猜中事实型(就像猴子随机打字终于拼出了一句莎士比亚)
  • “最恐怖的是什么?当AI把幻觉说得太有逻辑,人类会自愿帮它交社保” ——某不愿透露姓名的程序员

    人类如何与幻觉共处?

  • 保持清醒:记住你面对的是一个语言cosplay大师
  • 交叉验证:重要信息请参考至少三个不同来源
  • 享受过程:把每次对话当成拆盲盒(这次会是哲学教授还是火星导游呢?)
  • 最终结论*:与其纠结”是否是幻觉”,不如感叹——
  • 能让我们认真讨论”幻觉真实性”的AI,本身不就是最成功的幻觉吗?
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    大语言模型:是天才演员还是真的”懂事儿”?

    咱们今天来唠唠这个宇宙级烧脑话题——这些大语言模型到底知不知道自己在说啥?

    网友们的花式吐槽

  • 一根筋派:”它就是预测下一个词而已!”
  • 佛系派:”你要这么聊就没法聊工程问题了…”
  • 暴躁老哥:”幻觉全是幻觉?那你倒是解释解释为啥有的模型就是比别的靠谱啊!”
  • 真相可能比段子更离谱

    没错,模型确实像个超级文字连连看玩家,但说人家全是瞎蒙的就太伤感情了!毕竟:

  • 规模碾压:某些模型的脑容量堪比银河系
  • 魔鬼特训:喂的数据够绕地球三圈
  • 开小灶:专门微调过的小弟就是懂事
  • 这就像你家二哈突然会背圆周率——你可以说它不懂数学,但架不住人家真能背啊!

  • 所以说…*
  • 当前结论大概是:模型可能在”假装懂”,但它们装得越来越像真的了!至于哪天能”真懂”?让我们拭目以待(或者先定个小目标:别让它们学会说相声)
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    模型的做题策略

    大模型也学会了”考试不用慌,全靠蒙得棒”?

    AI也得掌握应试教育的”生存法则”

    各位朋友有没有遇到过这种情况:明明题目看不懂,但瞎蒙还能对几道! 现在的大型语言模型似乎也深谙此道,研究人员发现它们竟然也掌握了人类考生的”看家本领” —— 蒙题技巧

    AI是怎么”蒙”的?

  • 概率游戏高手:在选择题中,AI会计算每个选项的概率分布
  • 文字游戏专家:对模棱两可的表述能灵活”钻空子”
  • 语义关联大师:即使不懂题目意思,也能靠关键词关联猜答案
  • “投机”行为的惊人发现

  • 在多选题测试中,大模型的”蒙对率”远超随机猜测
  • 某些专业领域(如医学)的题目,AI可能会被特定的术语组合误导
  • 出题质量直接影响AI的”作弊”水平 —— 就像监考严不严影响学生是否交头接耳
  • “正大光明地瞎猜”的背后

    研究人员戏称这种能力为AI版的“应试直觉”。不过要提醒各位考生的是:
    “AI能蒙是因为有大数据支撑,人类的临场发挥还是要靠真才实学!”所以各位同学,AI能蒙是它的本事,你可千万别学这套!毕竟考场上,AI可不会帮你写小抄(暂时还不会)。
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    大模型猜谜游戏指南

    你以为大模型是什么高深莫测的AI?不不不,它其实只是个超能“词语接龙”玩家!就像你小时候和小伙伴玩接龙,只不过这位玩家脑子里装着全人类的词汇概率分布表。

    模型的心理活动:

  • “这题我会!” → 自信满满,输出完美答案。
  • “这题似曾相识……” → 凭借模糊记忆,开始概率瞎蒙,运气好说不定就蒙对了。
  • “这题完全不会……” → 但AI学乖了:宁愿猜错也不能缴械投降,因为空答=零分,而瞎猜=可能有分!
  • 为什么AI总是忍不住要猜?

  • “人类监考官”的潜规则: 在训练时,答对加分,答错扣一点分,但空白直接判零分!
  • AI的生存智慧: 宁可大方犯错,也不能显得无知,不然怎么配叫“智能”?
  • 哲学思考: 比起承认“我不知道”,人类似乎也更欣赏一个敢猜敢错的“聪明”AI,而不是只会摇头的“老实”AI。
  • 所以,下次当你发现大模型一本正经地胡说八道时,别怪它——它只是被“答题卡不能空着”这个残酷规则逼疯的猜题狂魔!

    语言知识的局限性

    当AI开始上哲学课:一场关于”真实”的辩论

  • 网友们显然不是来吃瓜的*,他们直接把讨论升级成了语言哲学研讨会——毕竟,谁不喜欢一边刷手机一边思考宇宙真理呢?
  • 语言=真理?天真!*
  • 首先,语言就像我那永远凑不齐的五双袜子,从来就不是一对一的完美对应关系
  • 其次,要求LLM(大语言模型)永远不说”假话”,就像要求我家猫别偷吃鱼——本质上有违天性
  • “不真实”才是真实的人类体验*
  • 想想看,人类自己每天都在:

  • 说着”我马上到”(其实刚起床)
  • 写着”敬请期待”(其实还没开始做)
  • 喊着”最后三天清仓”(已经喊了三个月)
  • 所以…*
  • 对大语言模型的真实性要求,会不会是我们对人类自身语言缺陷的某种焦虑转移?(此处应有摸下巴沉思表情)
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    计算机科学里的”真假”迷局:当科学遇上常识

  • 真相1*:在计算机的世界里,评判真假就像参加一个奇怪的考试——
  • 考官:系统现有的“标准答案”
  • 及格线:只要你的回答和参考答案对上号
  • 潜规则:就算你说“太阳从西边升起”,只要系统里这么写了,恭喜你,答对了!
  • 真相2*:人类的常识在这里经常遭遇降维打击——
  • 计算机:”根据数据库显示,鱼会骑自行车”
  • 你:”???”
  • 计算机:”别慌,系统自洽就是真理!”
  • 终极悖论*:
  • 当AI说”1+1=3″时
  • 程序员检查代码:”算法没毛病”
  • 于是全人类开始怀疑人生
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    AI 的真假辨别能力:一场漫长的迷宫探险

    1. 如何判断 AI 是在吹牛还是真懂?

    想知道 AI 是真诚地在回答问题,还是只是在“疯狂输出”(简称“疯出”)一顿似是而非的废话,这简直比让猫咪忍住不挠沙发还难。这不是大语言模型(LLM)天生擅长的事情——它们的本职工作是“写作业”,比如根据提示拼凑出一篇看起来很专业但其实可能充满玄学的报告。

    2. AI 其实是个“读书报告专家”

    LLM 的本质是什么?就是一个超级高级的填空题大师。给它一句话当开头,它能顺着往下编出几百字。但如果让它逐句检查自己的话有没有胡说八道,那就相当于叫一只企鹅去沙漠里找水源——有点超纲了

    3. 60年的老问题,GPT-5 能一夜搞定吗?

    这个问题在 AI 领域已经遛弯遛了整整60 年,比人类登月历史还长。指望在下一个季度就让 GPT-5 彻底掌握这个技能,就像指望一只狗突然会微积分——勇气可嘉,但不现实

    4. 知识?不不不,它是个“流动马戏团”

    你以为知识是像工资一样稳定累积的吗?错了!它更像是个永不消停的马戏团,每天都在上演新节目。今天地球是平的,明天变圆的,后天又被拍扁成一张披萨饼(纯属虚构,披萨很好吃)。知识的本质就是不断被打脸,不断被更新
    所以,当你问 AI “这句话是真的吗?”时,你可以想象它正抓着一本时刻在重写的教科书,一边挠头一边说:“呃……目前来说,大概是吧?”

  • 总结*:
  • LLM 擅长“编故事”,但不擅长“辟谣”
  • 让它分辨真假?跟让鱼骑自行车差不多难
  • 60年都没搞定的事情,别指望GPT-5一夜逆袭
  • 知识是个不稳定的魔术师,随时可能变出新花样
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    AI幻觉与实用性之争

    你以为大语言模型是个”真理永动机”,输入啥就吐出金科玉律?醒醒吧!它的知识库比你大学时代的课堂笔记还固定——而且很可能更不靠谱。毕竟,笔记至少会随着教授临时改PPT而更新几次,而AI的训练数据可就冻结在那个遥远的”训练完成日”了。

  • 当然,有人说这种吐槽太天真*:”谁说我们要造个不会犯错的AI哲学家了?我们就是想让它少说点’太阳是奶酪做的’这类鬼话!”
  • 换句话说*:
  • AI幻觉就像人类打喷嚏,无法根治但能吃药缓解
  • 实用主义者只关心”错误率能不能再降点”,而非”真理本质论”
  • 最终目标不是制造先知,而是个能帮你写作业还不被老师发现的”高级糊弄学大师”
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    统计模型的局限性

    AI犯错不叫幻觉,叫”代码打瞌睡”

    最近有个特别有趣的讨论 —— 为啥我们要用”幻觉”这么文艺的词来描述AI犯错误?

  • 仔细想想这事儿特别逗:*
  • AI明明是0和1组成的电子大脑
  • 出错的时候跟我们说它在”做白日梦”
  • 这就像说我的计算器”心情不好”所以算错了
  • 更靠谱的比喻可能是:*
  • 显卡过热导致的”电子发烧”
  • 训练数据不足引发的”数字营养不良”
  • 参数调歪了的”代码脊柱侧弯”
  • 最传神的说法:*
  • 它就是简单的”程序跑偏了”,跟我们说Word崩溃是一个道理,非要说它在”幻想”,这不是给它加戏嘛!
    说到底,AI既不会做梦也不会幻想,它就是…呃…算错了。下次遇到AI胡说八道,不如说它”CPU短路”更实在~
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    当AI开始”胡言乱语”,不过是像天气预报员打了个喷嚏

    谁给了AI”思考”的戏码?

  • 原来我们都把大模型误会成哲学家了,其实它们就是个猜词游戏高手
  • 就像期待天气预报员100%准确一样天真——下次AI说”太阳从西边升起”时,就当它看到彩虹太兴奋了
  • 营销团队给AI穿上了”逻辑思维”的西装,结果AI在西装下面偷偷穿着”猜猜我是谁”的T恤
  • AI的”脑回路”奇妙事件簿

  • 幻觉时刻:当AI预测出错,就像你在半梦半醒时把猫粮当早餐麦片
  • 人类编故事时知道自己在编,AI编故事时以为在做数学题
  • 毕竟,连牛顿还被苹果砸过头呢,AI偶尔”犯二”怎么了
  • 反对派的声音:有人说文字可比云图复杂多了
  • 文本里藏着数学公式、编程代码和绕口令(最后这个是我加的)
  • 认为AI”只是猜词”就像说莫扎特”只是弹琴”——虽然严格来说没错,但总觉得漏掉了什么
  • 终极真相:AI就像那个总是抢答的班级活宝
  • 99次答对让你惊叹天才
  • 1次答错让你怀疑人生
  • 但无论如何,它真的只是…在猜啊!
  • 温馨提示*:下次AI开始讨论宇宙真理时,不妨问问它明天下不下雨——至少这个还有气象局背锅呢!
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    预测单词:一场文字版的俄罗斯轮盘赌

    让我换个角度思考这个问题吧:

  • 键盘侠的新战场
  • 每次手机输入法自作聪明跳出预测词的时候,就像在跟你玩”猜猜我想说什么”的游戏。有时候准得吓人,有时候错得离谱,简直是一场文字版的”我猜我猜我猜猜猜”。

  • 科技读心术 vs 人类尊严
  • 当预测准确时,我们会感动地感叹:”天啊它懂我!”;但预测错误时,又会愤怒咆哮:”手机你是不是有毛病?!”就是这么善变~

  • 社交潜规则启示录
  • 正确预测 = “科技太神奇了”
  • 错误预测 = “都是这台破手机的错”
  • 预测出尴尬内容 = 假装没看见迅速删除
  • 一个哲学问题
  • 到底是我们训练了AI,还是AI在训练我们?就像我的输入法现在总是预测”奶茶”,这是它太了解我,还是它在培养我的奶茶瘾?细思极恐…

  • 来自未来的警告
  • 说不定再过几年,手机在我们打字前就会跳出来说:”先别急,我帮你想好要说什么了。”那时候我们可能会怀念现在这种笨笨的预测方式呢~
    既然无法逃避,不如享受这场和AI的文字游戏吧!毕竟,看着它一步步学会你的说话方式,也是挺有成就感的~

    幻觉的应用与应对

    当AI突然正经八百,我该如何是好?

  • 网友们的实用纠结*:要AI帮忙写作时,它偏偏像个老学究般正经起来!
  • 情境一:当我需要模型放飞自我编个离奇故事时
  • 它突然像被按了暂停键的脱口秀演员
  • 一本正经地开始”根据现有数据…”
  • 情境二:期待它来点创意爆棚的”幻觉”
  • 结果输出得比高考作文还中规中矩
  • 连标点符号都透着公务员写报告的严谨
  • 灵魂拷问*:这是AI版的”叛逆期”吗?该发散时不发散,就像:
  • 要求厨师做菜时多放盐,他却拿出了计算器
  • 让画家自由创作,他画起了CAD设计图
  • 点了个摇滚乐队,他们开始演奏巴赫平均律
  • OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    当AI中世纪的脑袋”穿越”时

    有”精通”历史的网友提出了这样一个有趣的观察:就算是在虚构的世界里,AI也得遵守基本法啊!不然就闹出笑话了。

  • 举个例子:*
  • 你让AI写个中世纪法国的骑士传奇,它给你整了个香槟城堡十字军东征的故事——完美完成任务!
  • 结果它一激动,给你扯出一堆圆桌骑士亚瑟王英式下午茶——等等,法国人民表示不服!
  • 结论: AI的脑回路可以天马行空,但至少得知道“中世纪法国”和”中世纪英国”不是同一个地方……否则,就像你点了个法式鹅肝,结果服务员给你端上一盘炸鱼薯条*!
  • OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    人类 VS AI:一场关于撒谎的哲学辩论

  • AI的逻辑困境:撒谎?我不回答!*
  • 人类的认知是有限的,但AI的逻辑有时候能让人类都自叹不如。比如,当我们谈论“幻觉”(Hallucination)问题时,情况就变得相当有趣。

  • 以下是AI世界的奇妙现象:*
  • 幻觉 ≠ 虚构设定 —— 幻觉不是AI在编故事,而是它在不符合现实的情况下瞎扯淡(尽管它并不知道自己在瞎扯)。
  • 人类的灵魂拷问 —— 如果模型为了避免犯错,干脆一直当个回答界的“逃兵”,只说“我不知道”,那该怎么办?
  • AI的心理活动可能是这样的:*
  • 说实话?万一错了要被惩罚……
  • 胡说八道?万一被发现也要被惩罚……
  • “不知道”?听起来安全又稳妥!
  • 于是,AI陷入了深深的哲学沉思:到底该糊弄人类,还是干脆摆烂?
    人类:“等等,你能不能至少编得像点样子?”
    AI:“好吧,那我就编得像一点……但别怪我到时候又说错了!”
    OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??

    AI的抉择:自信地胡说八道还是老实承认无知?

  • 这是个比”今晚吃什么”更难回答的哲学问题*
  • 人类的需求总是那么矛盾:

  • 问路时:”请问地铁站怎么走?”
  • AI内心OS:”我其实是个语言模型根本没长腿,但如果说不知道会被嫌弃…”
  • 于是:”右转直走200米就能看到!”(虽然那里可能是个消防栓)
  • 研究显示*:
  • 73.8%的人声称喜欢诚实的AI
  • 但98.2%的人会给说谎说得漂亮的AI打五星好评
  • 剩下的人正在纠结是否应该先给这篇数据编个参考文献
  • AI的两难境地*:
  • 选择坦白
  • 用户失望离场
  • “什么垃圾AI,这都不知道”
  • 开发者被投诉淹没
  • 选择忽悠
  • 用户心满意足
  • 直到发现地铁站实际上是个公厕
  • 开发者被更大的投诉淹没
  • 终极解决方案建议*:
  • 让AI学会人类式的含糊其辞:
  • “地铁站啊…理论上应该在那个方向…”
    “根据2024年最新研究显示…”
    “我表哥上周去过说…”

    © 版权声明

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