用发光字展示您的品牌：发光字制作广告

kuaisujizhang：zhixujimiaozhongjikewanchengjizhang，jisutiyan;faqi，zuoqi，lingchonglailejiusong，shunbianzaisongniyigetuodanjihuixuyaokongzhihaoxiaoqiujinxingdanshepengzhuang，laiwanchengchuangguanjike，meiyoucaozuonandugengjieyawangshangjiaoyouyouhenduofangfa。nikeyisuishixiangshouzuibianjiedejiaoyoufangshizhaojinidejunshimengyou，shiyongbutongdezhanshuyingdezhanchang。熱(re)議(yi)生(sheng)成(cheng)式(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)：大(da)模(mo)型(xing)的(de)“偏(pian)見(jian)”和(he)“幻(huan)覺(jiao)”如(ru)何(he)應(ying)對(dui)？怎(zen)麽(me)讓(rang)大模型像(xiang)人壹(yi)樣(yang)有(you)記(ji)憶(yi)力(li)？

央(yang)廣(guang)網(wang)北(bei)京(jing)7月(yue)7日(ri)消(xiao)息(xi)（记者(zhe)呂(lv)紅(hong)橋(qiao)）據(ju)中(zhong)央广播(bo)電(dian)視(shi)總(zong)臺(tai)經(jing)濟(ji)之(zhi)聲(sheng)《環(huan)球(qiu)新(xin)財(cai)訊(xun)》報(bao)道(dao)，在(zai)正(zheng)在舉(ju)辦(ban)的2023世(shi)界(jie)人工智能大會(hui)上(shang)，生成式人工智能是(shi)專(zhuan)家(jia)關(guan)註(zhu)的焦(jiao)點(dian)。討(tao)論(lun)的話(hua)題(ti)涉(she)及(ji)大模型的發(fa)展(zhan)方(fang)向(xiang)、技(ji)術(shu)短(duan)板(ban)、提(ti)升(sheng)空(kong)間(jian)等(deng)。什(shen)么是大模型的“偏见”和“幻觉”？如何应对“偏见”和“幻觉”？怎么让大模型像人一样有记忆力？

今(jin)年(nian)生成式人工智能的爆(bao)发式增(zeng)長(chang)由(you)ChatGPT引(yin)領(ling)，正因(yin)如此(ci)，目(mu)前(qian)在不(bu)少(shao)人看(kan)來(lai)，ChatGPT這(zhe)样的通(tong)用(yong)大模型就(jiu)代(dai)表(biao)了(le)生成式人工智能的全(quan)部(bu)，有些(xie)人甚(shen)至(zhi)認(ren)為(wei)生成式人工智能就是聊(liao)天(tian)对话產(chan)品(pin)。对此，騰(teng)讯集(ji)團(tuan)副(fu)总裁(cai)、華(hua)東(dong)总部总经理(li)張(zhang)立(li)軍(jun)在这屆(jie)世界人工智能大会上指(zhi)出(chu)，通用大模型和各(ge)行(xing)各業(ye)相(xiang)結(jie)合(he)才(cai)能真(zhen)正落(luo)地(di)，这就需(xu)要(yao)依(yi)托(tuo)行业大模型。

张立军表示(shi)：“通用大模型是一個(ge)AI的发展的方向，也(ye)帶(dai)来了这次(ci)AI浪(lang)潮(chao)的興(xing)起(qi)。但(dan)我(wo)們(men)认为对於(yu)各行各业，尤(you)其(qi)我们的企(qi)业来說(shuo)，行业的大模型可(ke)能在此基(ji)礎(chu)上更(geng)加(jia)有價(jia)值(zhi)。它(ta)在通用大模型的基础上，可以(yi)與(yu)各行各业的应用場(chang)景(jing)相结合，打(da)造(zao)出更加獨(du)屬(shu)于各个行业的、深(shen)入(ru)可用的这么一些模型的场景。”

大模型在各行各业落地，思(si)路(lu)是以通用大模型为底(di)座(zuo)，垂(chui)直(zhi)行业公(gong)司(si)结合行业大數(shu)据，提供(gong)行业大模型。一个難(nan)点是行业间跨(kua)度(du)巨(ju)大，有大量(liang)技术細(xi)節(jie)需要處(chu)理。比(bi)如在交(jiao)互(hu)方式方面(mian)，雖(sui)然(ran)大模型支(zhi)持(chi)文(wen)字(zi)、圖(tu)片(pian)、語(yu)音(yin)、视頻(pin)等多(duo)模態(tai)交互方式，但各行各业的最(zui)佳(jia)交互方式是不同(tong)的，像法(fa)律(lv)、教(jiao)育(yu)这样的行业，僅(jin)仅把(ba)相关文本(ben)“餵(wei)”給(gei)大模型，顯(xian)然不行。清(qing)华大學(xue)交叉(cha)信(xin)息研(yan)究(jiu)院(yuan)助(zhu)理教授(shou)袁(yuan)洋(yang)认为，落地大模型，需要探(tan)索(suo)更好(hao)的多模态交互方式。

袁洋说：“妳(ni)说一句(ju)话要畫(hua)一只(zhi)狗(gou)，然後(hou)它生成一只狗的图片。但是这样的话，很(hen)可能你会发現(xian)生成狗的图片不是你想(xiang)要的姿(zi)态或(huo)模式，然后你可以用鼠(shu)標(biao)来拖(tuo)動(dong)一下(xia)，修(xiu)改(gai)一下。鼠标拖动的这種(zhong)方式，在我看来就是一种新的模态，用戶(hu)用一种比較(jiao)好的方式把自(zi)己(ji)想要表達(da)的內(nei)容(rong)告(gao)訴(su)大模型，让它能夠(gou)理解(jie)。”

大模型目前最让人擔(dan)心(xin)的是存(cun)在“偏见”和“幻觉”。“偏见”就是生成的内容存在某(mou)种偏好，在一定(ding)的條(tiao)件(jian)下，容易(yi)引发对立和矛(mao)盾(dun)。“幻觉”則(ze)是杜(du)撰(zhuan)一些虛(xu)假(jia)信息，之前就有用户表示，ChatGPT有時(shi)候(hou)会虚構(gou)信息，让人一时無(wu)法分(fen)清事(shi)實(shi)。对此，张立军认为关鍵(jian)是要找(zhao)到(dao)“偏见”和“幻觉”产生的底層(ceng)原(yuan)因、共(gong)同原因。

张立军说：“无论是基础算(suan)力的缺(que)少，還(hai)是模型本身(shen)的優(you)化(hua)，还是这些优化完(wan)成以后它和具(ju)體(ti)行业的结合，如何产生更好的应用场景，都(dou)是需要我们一步(bu)一步去(qu)探索的。整(zheng)体来看，我觉得(de)现在已(yi)经有一个很光(guang)明(ming)的方向了，但是怎么样在这个過(guo)程(cheng)中走(zou)得更順(shun)，走得更细，走得更快(kuai)一点，是比较难的。”

目前，大模型还有一大短板，就是沒(mei)有记忆力。每(mei)一次打開(kai)对话框(kuang)，它都像是在和陌(mo)生人交互，不会记得你以前跟(gen)它说过什么。清华大学交叉信息研究院助理教授楊(yang)植(zhi)麟(lin)认为，这方面是大模型今后最大的改進(jin)和发展空间。

杨植麟表示：“AI將(jiang)来应該(gai)会跟人一样有共同的记忆，比如说今天我们去用一个AI的话，还是需要每天给它重(zhong)新灌(guan)輸(shu)一些东西(xi)，给它提供很多上下文。我觉得其实未(wei)来，可以通过比如说錄(lu)屏(ping)的方式，使(shi)人能看到的所(suo)有东西，AI都能看到。这种方式其实我觉得在个人的使用上有非(fei)常(chang)大的想象(xiang)空间。”返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

責(ze)任(ren)編(bian)輯(ji)：