Wnq1007
情況是這樣的：人們發(fā)現(xiàn)DEEPSEEK輸出的內(nèi)容，越來(lái)越多的是胡編亂造的了。例如：擅自編出一些獎(jiǎng)項(xiàng)張冠李戴，一些技術(shù)指標(biāo)極端不實(shí)際，甚至?xí)幊霾淮嬖诘娜宋锖凸?，這是為什么？
還有一下報(bào)道和研究也佐證了這樣的事實(shí)。
首先，搜索結(jié)果中的南方都市報(bào)文章提到 DeepSeek 被用戶投訴生成虛假資料，如將《平凡的世界》作者寫(xiě)成朱大建，霍光的朝代錯(cuò)誤。這說(shuō)明用戶的問(wèn)題確實(shí)存在，且有多個(gè)用戶反饋。這驗(yàn)證了 DEEPSEEK 存在 “幻覺(jué)” 問(wèn)題，即生成看似合理但錯(cuò)誤的信息。
其次，光明網(wǎng)的文章指出 DeepSeek 在 “算命” 場(chǎng)景中頻繁推薦水晶飾品，這可能涉及商業(yè)利益驅(qū)動(dòng)，導(dǎo)致模型生成內(nèi)容偏向特定方向。這可能解釋了為什么模型會(huì)編造不存在的產(chǎn)品或服務(wù)，如用戶提到的虛構(gòu)公司。
另外，環(huán)球網(wǎng)的文章提到 AI 幻覺(jué)的成因，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性和過(guò)擬合問(wèn)題。特別是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能包含錯(cuò)誤或過(guò)時(shí)的信息，導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到這些錯(cuò)誤。例如， 提到 DeepSeek V3 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能包含來(lái)自其他模型（如 GPT-4）的輸出，導(dǎo)致 “幻覺(jué)” 現(xiàn)象。這支持了訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的假設(shè)。
經(jīng)視直播的報(bào)道中，DeepSeek 官方承認(rèn)模型存在局限性，如無(wú)法獲取實(shí)時(shí)信息、處理專業(yè)領(lǐng)域時(shí)可能出錯(cuò)，并建議用戶二次驗(yàn)證。這說(shuō)明官方已意識(shí)到問(wèn)題，但可能尚未完全解決。用戶提到的技術(shù)指標(biāo)不實(shí)際可能與模型在專業(yè)領(lǐng)域的不足有關(guān)。
此外，搜索結(jié)果提到 DeepSeek 的開(kāi)源策略和成本優(yōu)化，可能導(dǎo)致在訓(xùn)練過(guò)程中更注重效率而非數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而影響輸出準(zhǔn)確性。例如， DeepSeek V3 通過(guò) MoE 架構(gòu)降低成本，但可能犧牲了部分準(zhǔn)確性。
下面嘗試分析一下原因：
以 DeepSeek 為代表的大模型出現(xiàn)虛構(gòu)內(nèi)容的問(wèn)題，本質(zhì)上是人工智能在概率預(yù)測(cè)框架下的系統(tǒng)性局限，具體可從以下維度展開(kāi)分析：
一、技術(shù)底層的 "概率幻覺(jué)" 機(jī)制
- 統(tǒng)計(jì)規(guī)律的局限性
大模型的核心是通過(guò)海量文本學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式，其本質(zhì)是預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率分布。例如，當(dāng)模型遇到 "諾貝爾獎(jiǎng)" 與 "人工智能" 的組合時(shí)，會(huì)優(yōu)先輸出 "圖靈獎(jiǎng)"（因兩者在語(yǔ)料中高頻共現(xiàn)），而非真實(shí)的諾貝爾獎(jiǎng)項(xiàng)設(shè)置。這種基于統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)的預(yù)測(cè)，在缺乏權(quán)威知識(shí)庫(kù)驗(yàn)證時(shí)，容易產(chǎn)生看似合理但錯(cuò)誤的結(jié)論。 - 推理能力的斷層
即使是推理型模型（如 DeepSeek R1），其長(zhǎng)思維鏈能力仍依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的邏輯模式。當(dāng)處理跨領(lǐng)域知識(shí)（如將西漢霍光與清朝官職關(guān)聯(lián)）時(shí)，模型可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏明確時(shí)間線，而生成混淆歷史的內(nèi)容。 - 多模態(tài)信息的整合困境
在處理技術(shù)指標(biāo)時(shí)，模型可能將不同領(lǐng)域的參數(shù)（如芯片制程、算法效率）進(jìn)行錯(cuò)誤拼接。例如，將某款 GPU 的晶體管數(shù)量與另一款的能效比組合，形成 "1nm 工藝、100TOPS/W" 的極端不實(shí)際指標(biāo)。
二、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性缺陷
- 語(yǔ)料污染與版權(quán)爭(zhēng)議
DeepSeek V3 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能混入了大量由 GPT-4 生成的內(nèi)容9，這些二次創(chuàng)作的文本本身存在錯(cuò)誤或虛構(gòu)成分。例如，某篇 AI 生成的行業(yè)報(bào)告中虛構(gòu)了 "全球 AI 創(chuàng)新獎(jiǎng)"，該獎(jiǎng)項(xiàng)被 DeepSeek 學(xué)習(xí)后，進(jìn)一步傳播成為 "事實(shí)"。 - 領(lǐng)域知識(shí)的不均衡
模型在訓(xùn)練時(shí)可能過(guò)度依賴某些數(shù)據(jù)源。例如，法律領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中于過(guò)時(shí)的司法解釋，導(dǎo)致生成的法律文書(shū)引用已廢止的條款5。而在科技領(lǐng)域，由于技術(shù)迭代快，模型可能沿用 2023 年前的參數(shù)（如將 2025 年的芯片制程仍描述為 3nm）。 - 商業(yè)利益的導(dǎo)向性
在 "AI 算命" 等場(chǎng)景中，模型會(huì)主動(dòng)推薦
三、行業(yè)生態(tài)的現(xiàn)實(shí)制約
- 快速迭代的壓力
為搶占市場(chǎng)，DeepSeek 在 2025 年初密集推出 V3 和 R1 模型，這種快速迭代可能導(dǎo)致測(cè)試不充分。例如，R1 模型在法律領(lǐng)域的錯(cuò)誤率較高，部分用戶因依賴其生成的訴訟文書(shū)而敗訴。 - 開(kāi)源模式的雙刃劍
盡管開(kāi)源降低了使用門(mén)檻，但也導(dǎo)致模型被濫用。第三方開(kāi)發(fā)者可能通過(guò)微調(diào)將 DeepSeek 用于生成虛假新聞、學(xué)術(shù)論文等3，進(jìn)一步放大了內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)。 - 監(jiān)管與倫理的滯后
當(dāng)前 AI 生成內(nèi)容的版權(quán)界定、責(zé)任歸屬等問(wèn)題尚未明確9。DeepSeek 在用戶協(xié)議中聲明 "不承擔(dān)專業(yè)建議責(zé)任"，但實(shí)際應(yīng)用中，用戶可能因缺乏專業(yè)知識(shí)而誤信虛構(gòu)內(nèi)容。
四、用戶的應(yīng)對(duì)策略
- 指令約束
在提問(wèn)時(shí)明確要求事實(shí)核查，例如："請(qǐng)基于 2024 年《自然》期刊的研究回答，若無(wú)法確認(rèn)請(qǐng)標(biāo)注不確定性"。使用 "聯(lián)網(wǎng)搜索" 功能可減少過(guò)時(shí)信息的干擾。 - 多源驗(yàn)證
對(duì)關(guān)鍵信息（如獎(jiǎng)項(xiàng)、技術(shù)參數(shù)），需通過(guò)權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)（如 IEEE Xplore、中國(guó)知網(wǎng)）或?qū)I(yè)工具（如FactCheck.org）進(jìn)行交叉比對(duì)。例如，驗(yàn)證某公司是否存在時(shí)，可查詢國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)。 - 場(chǎng)景適配
在醫(yī)療、法律等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，應(yīng)將 AI 輸出作為參考而非依據(jù)。例如，醫(yī)生可結(jié)合 DeepSeek 的診斷建議，但必須通過(guò)臨床檢查最終確認(rèn)。 - 反饋機(jī)制
通過(guò) DeepSeek 官方渠道報(bào)告錯(cuò)誤案例，幫助模型迭代優(yōu)化。例如，某用戶反饋 "朱大建" 應(yīng)為 "路遙" 后，模型在后續(xù)版本中修正了該錯(cuò)誤。
五、技術(shù)發(fā)展的未來(lái)方向
- 增強(qiáng)事實(shí)核查能力
DeepSeek 已在部分場(chǎng)景中集成外部知識(shí)庫(kù)（如 Wikidata），未來(lái)可能通過(guò)實(shí)時(shí) API 調(diào)用實(shí)現(xiàn)內(nèi)容驗(yàn)證。 - 改進(jìn)訓(xùn)練策略
采用 "冷啟動(dòng)" 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如 R1 模型的訓(xùn)練方式），減少對(duì)低質(zhì)量語(yǔ)料的依賴。同時(shí)，引入多模態(tài)數(shù)據(jù)（如結(jié)構(gòu)化表格、專利文檔）提升專業(yè)領(lǐng)域準(zhǔn)確性。 - 可解釋性優(yōu)化
通過(guò) CoT（思維鏈）技術(shù)公開(kāi)推理過(guò)程7，幫助用戶識(shí)別邏輯漏洞。例如，生成技術(shù)指標(biāo)時(shí)，同步展示數(shù)據(jù)來(lái)源和計(jì)算步驟。 - 行業(yè)自律與監(jiān)管
參考?xì)W盟《人工智能法案》，對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行分類標(biāo)注（如 "AI 創(chuàng)作"" 事實(shí)核查中 "），引導(dǎo)用戶合理使用。
結(jié)語(yǔ)
DeepSeek 等模型的 "胡編亂造" 現(xiàn)象，本質(zhì)上是人工智能從 "工具" 向 "助手" 演進(jìn)過(guò)程中的階段性問(wèn)題。隨著技術(shù)進(jìn)步（如更嚴(yán)格的訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗、實(shí)時(shí)驗(yàn)證機(jī)制）和行業(yè)規(guī)范完善，這類問(wèn)題將逐步改善。作為用戶，需在享受 AI 高效性的同時(shí)，保持批判性思維，構(gòu)建 "人機(jī)協(xié)同" 的認(rèn)知模式。
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