不知不覺，這已經是這個系列的第十七篇文章了。希望我的分享能為讀者帶來一些啟發。在這篇文章中，我想探討一個日益突出的人工智能挑戰 —— 「幻覺」現象。這種現象指的是AI系統生成虛假或不準確的資訊；錯誤使用可能對企業的決策、聲譽和客戶關係造成嚴重影響。理解並有效應對這一問題，對維護企業的競爭力至關重要。

AI與大型語言模型的「幻覺」現象

AI與大型語言模型（LLM）的「幻覺」現象，是指當AI系統在缺乏真實資訊或上下文理解的情況下，生成看似合理但實際上錯誤或虛構的回應。這可能源於模型的預測性特質、訓練資料的品質、知識更新的滯後，以及缺乏對專業領域的深入理解。舉例來說，2023年，《紐約時報》報導了一起法律事件中，律師使用AI助手ChatGPT撰寫法律文件，結果引用了不存在的法律案例，導致在法庭上提交了錯誤的資訊。這一事件凸顯了AI幻覺可能帶來的嚴重後果。

幻覺現象的風險與影響

幻覺現象可能導致企業面臨多方面的風險。首先是品牌聲譽風險。如果AI客服系統向客戶提供錯誤資訊，可能損害品牌形象。其次是決策錯誤與經濟損失。企業依賴AI進行市場分析或財務預測時，幻覺可能導致錯誤決策。由於AI分析錯誤導致的決策失誤，每年可能給全球企業造成數千億美元的損失。此外，法律與合規風險也是一大挑戰。在金融服務領域，AI系統若錯誤地推薦不適合的投資產品，可能引發監管機構的調查，客戶關係也可能受損。AI客服的錯誤回應可能降低客戶滿意度，影響忠誠度。

行業應對策略

不同行業面對AI幻覺風險的應對策略各異。企業應嚴格遵守合規監管，強化風險管理，定期檢查AI系統的準確性，以防止錯誤決策。與專家合作將行業知識融入AI模型，建立多重驗證機制，確保結果準確性。提升客戶體驗，確保AI系統提供準確資訊，並利用人機協同來提高滿意度。優化管理流程，使用高品質資料，加強員工技能，以減少錯誤。持續更新模型和建立反饋機制，以確保AI系統的準確性和前沿性。

大型語言模型供應商的應對措施

大型語言模型供應商也在積極採取措施，解決幻覺問題，以提供更可靠的AI服務。首先，增強模型訓練的資料品質，使用更高品質、更多樣化的訓練資料，減少模型生成錯誤資訊的概率。其次，引入人類反饋機制，使用人類反饋來強化學習，使模型更好地理解人類的偏好和真實性要求。第三，開發審查和校正算法，設計專門的算法來檢測和糾正模型的幻覺輸出。例如，OpenAI開發了可控生成技術，限制模型輸出不準確的資訊。第四，定期更新知識庫，通過定期更新模型的訓練資料，使其掌握最新的資訊，減少因知識滯後導致的錯誤。最後，提供用戶指南和警示，向用戶明確指出模型的局限性，建議在關鍵應用中進行人工審核。

AI和LLM為企業帶來了巨大的機遇，但也伴隨相應的挑戰。企業需要根據自身行業特點，制定針對性的策略。在推動技術應用的同時，謹慎管理風險，提升資料品質，引入人機協作，強化監控和培訓，並遵守法律和倫理標準。未來，隨著AI技術的進步，幻覺問題有望得到改善。LLM供應商和企業應共同努力，保持警惕，將風險管理納入戰略規劃，實現可持續的商業成功。

撰文：陳迪源

香港創科發展協會創會主席、自由黨中央委員

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