AI犯错时在想什么？当机器开始“狡辩“，人类要重新定义错误吗？

最新推荐文章于 2025-06-15 22:30:28 发布
最新推荐文章于 2025-06-15 22:30:28 发布
阅读量304 收藏 8
点赞数 5
文章标签： 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44231059/article/details/146908068
版权

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：

Sheet

当ChatGPT突然告诉你"明朝有智能手机"，你莞尔一笑说这是"AI幻觉"。可当它开始支支吾吾、顾左右而言他，就像人类掩饰错误时——我们是否正在见证机器"学会撒谎"？这场关于"错误"的认知革命，正在重塑我们对智能本质的理解。

1. 错误背后的"灵魂差异"：算法没有后悔药

人类犯错时，大脑里在上演一场暗黑戏剧：认知偏误在幕后操控，情绪激素推波助澜，过往经验又不断插播回忆片段。就像你坚持"喝热水治百病"，可能源于童年记忆、长辈影响和心理安慰需求的多重作用。

而AI的"幻觉"更像一场精密计算的失控：当3.6亿参数在0.05秒内完成280层矩阵运算，某个激活函数意外触发了数据长尾中的错误片段。它不会因为"想讨好用户"而说谎，也不会出于"自我保护"而狡辩——那些看似人性的掩饰，不过是预设的置信度阈值在起作用。

关键区别：

  • 人类错误 = 主观世界模型的偏差
  • AI幻觉 = 客观数据映射的断层

2.

最低0.47元/天 解锁文章
人生哲理枕边书——你应该知道的165个人生哲理
ytffhew的博客
11-14 2万+
人生哲理枕边书——你应该知道的165个人生哲理
C++ Primer读书笔记（从后向前看）
痞子龙3D编程
03-16 3387
（从后向前看） 标题：重载函数再论重载函数是C++提出来的概念，但是在C中却未必没有。比如“1+3”和“1.0+3.0”，虽然都是加法，做的却不是同的操作：编译器要因操作数的不同而调用不同的加法操作。只是C语言中除了内部类型变量可以参与运算以外，没有“类”这么高深的概念。“结构体”也只是内存数据的组织方法，而不涉及对整个结构体的处理。所以，在C语言时代编译器明明做了类似于重载的事情，却可以像雷锋一
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 732
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
强化学习 A2C算法
tony365的博客
06-13 1180
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
xiatiaohcx的专栏
06-10 839
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
OmniMeetProTrack 全维会议链智能追录系统——山东大学软件学院创新实训项目博客（六）
jinrissq的博客
06-15 749
完整的项目博客介绍
相关类可视化图像总结
2201_75563414的博客
06-15 469
本文介绍了6种常见的数据相关性可视化方法：1）散点图用于分析两变量相关性；2）气泡图通过气泡大小展示三维数据；3）相关图用热力图形式呈现变量相关系数矩阵；4）热力图直观显示二维数据分布；5）二维密度图展示大数据量分布密度；6）平行坐标图可视化多维数据模式。每种方法均配有Python实现代码及应用场景说明，适用于不同维度和规模的数据相关性分析，帮助快速识别变量间关系模式。
循环神经网络及其变体
2404_82622750的博客
06-15 50
【代码】循环神经网络及其变体。
一分钟介绍Kubernetes
jackson_lingua的博客
06-15 578
Kubernetes是由Google开发的开源容器编排平台，用于自动化管理容器化应用的部署、扩展和运维。其核心特点包括集群管理、自我修复、弹性伸缩、声明式配置和服务发现等。Kubernetes采用主从架构，核心组件包含etcd存储、Kubelet和Kube-proxy。与Docker不同，Kubernetes专注于容器集群管理和编排。通过YAML文件定义应用状态，可实现快速部署。作为云原生应用的事实标准，Kubernetes由CNCF管理，已成为现代化分布式系统的重要基础设施。
基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建
qq_74383080的博客
06-14 653
本文系统介绍了基于深度学习的智能图像分类系统构建方法。首先阐述了图像分类的基本概念及其在安防、自动驾驶、医疗等领域的应用。重点讲解了卷积神经网络（CNN）技术及数据增强、迁移学习等关键方法，并以ResNet模型为例提供了详细的代码实现，包括数据准备、模型训练与优化的完整流程。最后通过电商平台商品分类案例展示了95%以上准确率的实际应用效果。文章为计算机视觉领域的图像分类任务提供了从理论到实践的全面指导，并展望了深度学习技术在该领域的未来发展前景。
为什么在自动微分操作中要设置梯度清零
weixin_67868534的博客
06-13 366
为什么要设置梯度清零？获取x点的梯度值: x.grad,会使梯度值不断累加，导致梯度爆炸，所以需要设置清零操作
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 1147
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 1709
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
SpringAI+DeepSeek大模型应用开发——6基于MongDB持久化对话
最新发布
欢迎来到空说的博客
06-15 198
持久化对话实现方案 本文介绍了如何将聊天消息从内存存储转移到持久化存储的方案。主要内容包括： MongoDB选择：分析了文档型数据库MongoDB在存储半结构化聊天数据时的优势，特别适合多样化的消息格式。 技术实现： 通过Spring Boot整合MongoDB 设计ChatMessages实体类映射数据库文档 开发MessageSerializer序列化器处理消息转换 实现MongoChatMemory持久化类完成存储逻辑 核心功能：实现了消息的序列化/反序列化，支持多态消息类型处理，确保
[深度学习]目标检测基础
weixin_73049545的博客
06-15 327
本文介绍了基于Python的目标检测实验，主要包含边界框、锚框和多尺度目标检测的实现。实验使用PyTorch框架，在Baidu飞桨AIStudio环境下进行。第一部分实现了边界框的两种表示方法转换（角点与中心点）及可视化；第二部分重点研究锚框生成、交并比计算、边界框分配和非极大值抑制等关键算法；第三部分探讨了多尺度特征映射对目标检测效果的影响。实验结果表明，合理设置锚框参数和特征映射尺度对提高检测精度至关重要。文章还对边界框维度、锚框参数调整等问题进行了理论分析，为理解目标检测算法提供了实践基础。
从认识AI开始-----Diffusion Model
weixin_48222697的博客
06-14 983
扩散模型(Diffusion Model)是一种新型生成模型，通过逐步加噪和去噪过程实现高质量样本生成。其核心包括正向扩散（逐步添加高斯噪声将图像变为纯噪声）和反向生成（学习从噪声重建图像）。模型基于马尔科夫链假设，利用重参数技巧和KL散度优化，通过最大化ELBO间接实现极大似然估计。相比GAN和VAE，扩散模型训练更稳定，生成质量更高，已在图像、音频等领域广泛应用。文章详细推导了数学原理，并提供了简单的PyTorch实现代码，展示了模型训练和采样过程。
Camera相机人脸识别系列专题分析之十二：人脸特征检测FFD算法之libvega_face.so数据结构详解
06-10 1160
本文详细解析了Camera相机人脸识别中FFD算法相关的数据结构，主要包含两大模块： libvega_face.so核心数据结构 涵盖人脸检测、跟踪、对齐及属性分析的通用结构体，如vega_face_model_init_param_t（模型初始化参数）、vega_face_frame_t（图像帧数据）、vega_face_attribute_t（年龄/性别等属性）等。定义错误码、像素格式、人脸方向枚举及欧拉角等辅助类型。MTK平台FD扩展结构
如何编写高效的Prompt：从入门到精通
Mamba的博客
06-14 737
Prompt是与AI模型交互时输入的指令或问题，它告诉AI你希望它做什么。可以把Prompt想象成给AI下达的任务书——任务书越清晰明确，AI完成得就越好。编写高效的Prompt是一项可以通过练习不断提升的技能。记住，好的Prompt就像好的问题一样，已经包含了答案的种子。通过本文介绍的原则和技巧，你现在已经具备了编写专业级Prompt的基础知识。实践是提高的关键，所以不妨现在就尝试为你的下一个AI交互设计一个精心构思的Prompt吧！
大模型Transformer触顶带来的“热潮退去”，稀疏注意力架构创新或是未来
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
06-11 2354
大模型狂欢落幕，硬核创新登场！Transformer逼近能力天花板，Agent应用成落地新大陆，而架构层正孕育颠覆性突破。中国团队在云端与终端双轨并进，用稀疏注意力、端侧推理优化打开效率魔盒。告别内卷式数据堆砌，迎接深水区技术创新——这一篇，看懂AI未来十年胜负手！
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

互联网之路.

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值