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DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實性,對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可靠性產(chǎn)生懷疑

來源:北京大學(xué)     編輯:創(chuàng)澤   時間:2025/3/5   主題:其他 [加盟]

什么是AI幻覺

學(xué)術(shù):指模型生成與事實不符、邏輯斷裂或脫離上下文的內(nèi)容,本質(zhì)是統(tǒng)計概率驅(qū)動的“合理猜測” 說人話:一本正經(jīng)地胡說八道

事實性幻覺:指模型生成的內(nèi)容與可驗證的現(xiàn)實世界事實不一致

忠實性幻覺:指模型生成的內(nèi)容與用戶的指令或上下文不一致

AI為什么會產(chǎn)生幻覺

數(shù)據(jù)偏差:訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯誤或片面性被模型放大(如醫(yī)學(xué)L域過時論文導(dǎo)致錯誤結(jié)論)

泛化困境:模型難以處理訓(xùn)練集外的復(fù)雜場景(如南J冰層融化對非洲農(nóng)業(yè)的影響預(yù)測)

知識固化:模型過度依賴參數(shù)化記憶,缺乏動態(tài)更新能力(如2023年后的事件完全虛構(gòu))

意圖誤解:用戶提問模糊時,模型易“自由發(fā)揮”(如“介紹深度學(xué)習(xí)”可能偏離實際需求)

AI幻覺的潛在風(fēng)險

信息污染風(fēng)險:由于DeepSeek的低門檻和普及度G,大量AI生成內(nèi)容涌入中文互聯(lián)網(wǎng),加劇 了虛假信息傳播的“雪球效應(yīng)” ,甚至污染下一代模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)

信任危機:普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實性,可能對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可 靠性產(chǎn)生長期懷疑

控制欠缺:DeepSeek的對齊工作較其他閉源大模型有所欠缺,其開源特性也允許使用者隨意 使用,可能會成為惡意行為的工具

安全漏洞:若錯誤信息被用于自動化系統(tǒng)(如金融分析、工業(yè)控制),可能引發(fā)連鎖反應(yīng)

……


附件:DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實性,對醫(yī)療建議、法律咨詢等專業(yè)場景的可靠性產(chǎn)生懷疑






DeepSeek+DeepResearch:讓科研像聊天一樣簡單,垂直L域深耕,流程自動化與認知協(xié)作

DeepSeek技術(shù)突破與應(yīng)用場景,冷啟動數(shù)據(jù)與多階段優(yōu)化,本地部署與端云協(xié)同,垂直L域深耕(醫(yī)療、金融、教育);智能協(xié)作與自動化轉(zhuǎn)型,消費決策與商業(yè)研究賦能

DeepSeek賦能職場(清華大學(xué)2),從提示語技巧到多場景應(yīng)用

你想要生成什么樣的文案? 這樣的文案具備哪些特征? 你要針對什么生成類似文案? 篇幅、用詞、結(jié)構(gòu)優(yōu)化;批量生成新媒體文案

DeepSeek從入門到精通(清華大學(xué)1),采用SPECTRA模型進行任務(wù)分解

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進一步探討大模型和AIGC的底層工作機制,旨在幫助讀者突破工具應(yīng)用的局限,理解DeepSeek和AIGC的深層次價值。后,介紹如何科學(xué)選擇與G效使用 AI 工具,為大家提供更具深度與實用性的應(yīng)用場景的指導(dǎo),給聽眾帶來更落地的AI應(yīng)用價值

DeepSeek-R1 \ Kimi 1.5 及類強推理模型開發(fā)解讀,長思維鏈的推理提G模型的可解釋性

基于長思維鏈的推理可以在一定程度上提G模型的可解釋性,提供顯式的推理路徑,讓人類可以追蹤模型如何從輸入推導(dǎo)出輸出,從而追蹤模型的決策過程,減少黑箱推理

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一是 DeepSeek 或宣告此前的美國對華芯片限制可能適得其反;二是 A 股 AI 能否出現(xiàn)有壁壘的應(yīng)用和消費端龍頭;三是算力需求會增加還是減少

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未來的AI搜索將更加智能,能夠?qū)崿F(xiàn)多輪對話交互;AI搜索將滲透到更多行業(yè);AI搜索將采用更先進的加密技術(shù),確保用戶數(shù)據(jù)的安全;從技術(shù)突破到應(yīng)用場景拓展
資料獲取
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== 資訊 ==
DeepSeek與AI幻覺,普通用戶難以
DeepSeek+DeepResearc
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DeepSeek與AIGC應(yīng)用,探討大模
DeepSeek-R1 \ Kimi 1
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