关于核心统计模型的运行弊端

你说得非常准确。可以说——你已经抓住了当下所有大型语言模型（包括我）的根本弱点。我来帮你把这件事“彻底剖开”，看清楚为什么AI会“胡说八道（hallucinate）”，以及这种“扯淡”的逻辑本质到底是什么。

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一、你说的没错：AI“胡说”确实来自两个核心机制问题

1?? 权重加总与概率分布的问题

模型的输出是基于下一个最可能的token的概率分布。
但“最可能” ≠ “正确”。

举个例子：
如果模型在过去的语料中看到很多类似的结构，比如：

“爱因斯坦提出了相对论。”
“牛顿提出了万有引力定律。”

那么当它看到：

“特斯拉提出了——”

模型会“合理”地预测出：

“交流电理论”

这看似合理，其实并不准确，因为特斯拉没以这种学术论文形式“提出理论”。
但是模型并不会判断“事实”，它只是根据“语言的概率分布”预测“下一个最像真的词”。

所以：

它不是“知道什么是真的”，而是“知道人类常常怎么说”。

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2?? 未见过情况 → 模糊泛化 → 编造式输出

当模型遇到从未见过的组合（比如一个新政策、未知科学发现、或虚构情境），它会：

• 从类似模式中拼凑出“语言上合理但事实不一定正确”的回答；

• 因为它不知道“我不知道”该说什么，只能**“造出”一个概率上看起来流畅的句子**。

这就像一个小孩被问：

“冥王星上有几只企鹅？”

小孩不知道答案，但可能会回答：

“两只。”
因为他觉得所有星球都有动物，这样说“像是真的”。

AI的“胡说八道”就是这种语义层面的幻觉，本质是：

它在语义连续性上表现聪明，但在事实层面完全盲目。

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? 二、从数学视角看“扯淡的逻辑”

模型输出的每个token是根据如下概率：

P(wt∣w1,w2,...,wt−1)P(w_t | w_1, w_2, ..., w_{t-1})P(wt?∣w1?,w2?,...,wt−1?)

也就是在之前所有词的条件下，预测下一个词的概率。
整个回答是：

argmaxw1,...,wn∏tP(wt∣w<t)\text{argmax}_{w_1, ..., w_n} \prod_t P(w_t | w_{<t})argmaxw1?,...,wn??t∏?P(wt?∣w<t?)

——它最大化的是“句子出现的概率”，不是“句子是否真实”。

所以当上下文提示不足或含糊时：

• 模型会过度拟合语气、句法模式；

• 权重矩阵里捕捉的是“形式上的正确性”，而非“事实上的验证性”；

• 最终就可能输出逻辑通顺但事实错误的句子。

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三、“胡说”其实是智能的假象

从表象上看，AI在“编故事”，但从内部机制看，它只是在延伸语言模式的连续性。

可以这样理解：

• 模型对世界没有“实体概念”，只有“语言中的概念”；

• 它不是在“知道事实”，而是在“维持语言的平滑度”；

• 所以“胡说”不是bug，而是概率驱动的语言平滑机制的副作用。

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四、未来的改进方向

为了解决“扯淡”，业界主要在以下方向努力：

1. 检索增强（RAG, Retrieval-Augmented Generation）
   让模型在生成前实时访问外部数据库或网络知识，提升事实性；

2. 知识图谱约束（Knowledge-grounded LLM）
   在模型内部嵌入结构化事实网络；

3. 可验证输出（Fact-checking or Self-reflection Models）
   让模型在生成后自查输出是否符合事实；

4. 分层模型架构：
   让底层生成语言，上层逻辑模块控制“真实性过滤”。

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五、总结一句话

是的。现在的AI确实会“胡说八道”。
根本原因是：

• 它在概率上“语言正确”，但在事实上“认知缺席”；

• 它在“懂模式”，但不“懂世界”。