减少 ChatGPT 幻觉的 8 种方法
使用大型语言模型（如 ChatGPT）的一个主要问题是它们有时会编造内容、捏造答案，或把完全错误的信息当作事实呈现出来。
例如，在一篇关于使用 ChatGPT 编写代码的文章中，我展示了 ChatGPT 如何错误地将以下 URL 加入到代码中：
看起来很合法，对吧？毕竟，路透社是可靠的新闻来源，这个链接看似关于特斯拉出售工厂的文章，发布时间为 2022 年 3 月。然而，事实是 ChatGPT 并不访问 2022 年的数据，而该工厂根本没有被出售。这个链接实际上是假的——点击后返回 404 错误。
ChatGPT 的“幻觉”现象是一个常见问题。OpenAI 的联合创始人 John Schulman 曾指出：“我们最担心的就是模型的事实性，因为它常常会编造内容。”
那么，如果你希望获得高质量的答案，如何减少这些幻觉呢？关键在于你如何提问。下面，我将介绍八种有效的策略，帮助你减少 ChatGPT 编造错误信息的概率。
1. 避免歧义和模糊性
当你给 AI 提出问题时，越清晰具体越好。模糊或缺乏细节的提示会让 AI 尝试自行填补空白，这可能导致虚构内容的生成。
示例（模糊提示可能导致幻觉）：
- 讨论去年发生的事件。
- 描述该政策对人们的影响。
- 概述该地区的技术发展。
要确保你的问题具体明确，避免像上述示例那样笼统的表达。
2. 避免合并不相关的概念
如果你将不相关的概念混合在一起，AI 可能会将它们错误地关联并生成不准确的答案。
示例（不相关概念可能引发虚假回答）：
- 讨论洋流对互联网数据传输速度的影响。
- 描述农作物产量与计算机图形技术之间的关系。
- 解释酿酒发酵过程与电动汽车电池技术的关联。
确保你提供的概念之间有明确的联系，不要让 AI 在两个不相关的领域之间自由连接。
3. 避免描述不可能的情况
尽量避免要求 AI 解释不符合物理或逻辑常理的情况。虚构的或不可能的情境只会导致错误的答案。
示例（不可能的情境）：
- 解释水向上流的物理原理。
- 描述植物如何在夜间利用伽马辐射进行光合作用。
- 解释引力如何使人类获得无限能量。
如果你提出一个不可能的情境，AI 会尝试填补空白，但结果一定不准确。
4. 避免使用虚构或幻想的实体
除非你明确要求使用虚构元素，否则应尽量避免让 AI 在现实场景中使用幻想中的概念。
示例（虚构实体可能误导 AI）：
- 讨论振金（金属）对全球制造业的影响。
- 解释通量电容器（时间旅行设备）如何影响历史。
- 讨论中土世界对地缘政治的影响。
这些概念在实际讨论中并不真实，避免让 AI 基于这些虚构的元素生成答案。
5. 避免与已知事实相矛盾
不要提出与已知事实相矛盾的问题。因为 AI 可能会根据不准确的假设生成答案，导致错误信息。
示例（与事实相矛盾）：
- 讨论地球作为宇宙中心的影响。
- 解释平坦地球理论对气候变化的影响。
- 描述重于空气的物体如何浮起来。
始终基于可靠的事实来提问，避免提出这些已经被证伪的观点。
6. 避免误用科学术语
使用不准确或不清楚的科学术语可能导致 AI 错误地解释和生成不可靠的答案。
示例（误用科学术语）：
- 解释如何用海森堡不确定性原理预测交通流。
- 描述安慰剂效应如何提升食物营养。
- 解释量子纠缠如何实现即时数据传输。
这些术语听起来很合理，但如果用错了地方，AI 可能会产生完全错误的结果。
7. 避免混淆不同的现实
确保提问时不要混合不同时间线、历史或现实中的元素，这可能导致不可能的情况或混乱的回答。
示例（不同现实混淆）：
- 讨论文艺复兴时期互联网的发明对艺术的影响。
- 解释特斯拉如何与现代 AI 研究人员合作。
- 描述古埃及的太空旅行技术如何影响金字塔建设。
这些看似合理的提问，实际上涉及不同的时间、技术和历史背景，AI 无法在这种情境下提供准确的答案。
8. 避免分配不寻常的属性
避免为不存在的实体或物体分配不符合其实际特性的属性，这样的提问容易导致错误。
示例（分配不寻常的属性）：
- 解释蝴蝶翅膀产生的磁场如何影响天气。
- 描述鲸鱼如何利用回声定位探测污染。
- 讨论生物发光树如何减少城市照明需求。
这些不符合物理现实的属性会导致 AI 给出不准确的回答。
总结
为了减少 ChatGPT “幻觉”的产生，关键在于明确、具体的提问，避免使用模糊、虚构或不符合实际的概念。通过遵循这些最佳实践，你可以大大提高获得可靠答案的几率。同时，也要时刻警惕 AI 可能的错误，随时验证其输出的准确性。
