人工智能的黑箱问题，正在被一种现象不断放大——幻觉。它不仅仅是模型偶尔胡说八道的失误，而是系统性风险的集中体现。用户可以容忍一次搜索结果不准，却无法容忍医疗诊断、法律意见或金融决策中的虚构事实。如果AI持续制造幻觉，问题已经不再是“技术能否迭代”，而是“用户是否还愿意买单”。
Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿），这位被誉为“深度学习之父”的科学家早就提醒过：深度学习的成功更多依赖数据与算力的堆砌，而非对智能原理的真正掌握。这意味着我们依旧无法解释这些模型为什么会产生幻觉，更无法保证在关键时刻它们不犯致命错误。换句话说，AI的不可解释性与幻觉是一枚硬币的两面。
在巨头的商业竞赛中，幻觉被不断弱化成“可以优化的bug”。OpenAI、Google DeepMind、Meta、微软等实验室，宁可继续榨干Transformer架构，也不愿意承认路线可能已到尽头。GPT-5的发布本该成为重大突破，却最终只被视作一次“渐进式改进”，甚至在部分测试中落后于现有模型。这不仅折射出大模型收益的递减规律，更凸显出资本为了证明投资合理性而不断放大的幻觉：AI好像无所不能，但其实黑箱愈加深邃。
如果幻觉问题得不到根治，信任就会成为AI最大的软肋。试想，当自动驾驶因幻觉式识别错误造成事故，谁来负责？当AI在金融风控中凭空“编造”数据，谁来买单？当医疗系统依赖的诊断模型输出虚假的病理分析，后果可能是生命代价。信任一旦坍塌，不仅用户转身离开，整个产业都可能被贴上“泡沫”的标签。
更严重的是，幻觉正在扭曲AI研究本身。正如Vaswani（印度裔计算机科学家）所担忧的那样，科学探索正在让位于商业变现，研究集中在少数几家巨头实验室，他们彼此之间暗自竞争、互相封锁。整个领域可能因此错失新的突破方向。
AI的未来，绝不仅仅是修补幻觉。它必须正视幻觉背后的黑箱问题，必须找到可解释性与可靠性的突破，否则一切关于AGI的宏大叙事，最终都可能沦为泡沫的自我吹胀。真正的问题不是AI能否再“骗过”一次投资人，而是人类社会是否还能继续容忍这样一个不可靠的幻觉制造机。
当用户一次次看到AI信誓旦旦地输出错误答案，当企业发现投资回报不再与想象相符，当科研界被幻觉和黑箱拉进死胡同时，我们必须直面一个尖锐的问题：人工智能，到底是颠覆未来的奇迹，还是正在酝酿中的下一场泡沫？
公众号：OpenSNN
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
