OpenAI 好不容易发了篇新论文博兴优配，还是给 GPT-5 挽尊？
最近，《语言模型为何会产生幻觉？》这篇论文火了。
它提出模型有幻觉是因为：标准的训练和评估流程，更倾向于奖励"猜对"，而非承认不确定。
正因如此，模型在面对不确定的问题时，往往会选择冒险猜测以获得更高评分。
所以，为了让模型"老实说不"，就应该重新设计评估指标，从而鼓励模型承认自己不会，惩罚随意猜测。
而好巧不巧的是，OpenAI 自家的 GPT-5 就最不爱猜测。
于是，眼尖的网友开始"虾仁猪心"地盘 OpenAI 的核心逻辑：
GPT-5 表现不好➔不是模型拉垮➔是现有测试基准出了问题➔ GPT-5 幻觉少刷不上分➔所以应该重新设定指标。（完美闭环）
您不会是为了给 GPT-5 挽尊，所以想找个新基准吧？
所以，这究竟是 OpenAI 为了 GPT-5 这口醋才包的饺子，还是说真的揭开了大模型幻觉背后的更深层问题？
要回答这个问题，得先看这篇论文到底说了什么。
OpenAI 重新定义"幻觉"
在论文中，OpenAI 将幻觉定义成：语言模型生成的看似合理却错误的答案。
例如，当你问一个聊天机器人：" Adam Tauman Kalai 的博士论文题目是什么？"它可能自信满满地给出三个完全不同的答案——但没有一个是正确的。
再比如，你问它某人的生日，它也可能报出三个不同日期，全都错得离谱。
通俗点说，就是模型看起来很有底气，但实际上在"瞎蒙"。
这种一本正经的胡说八道不光体现在复杂问题上，也发生在简单的问题上。
而就像开头提到的，GPT-5 虽然在推理上幻觉更少，但仍无法彻底消除。
而无法消除的原因就是当前的评估方法设置了错误的激励机制。
具体来说，当前评估方法普遍以"准确率"为唯一指标，鼓励模型"大胆猜测"而不是诚实地说"我不知道"。
这就像选择题考试里，瞎蒙可能得分，留空必然为零。
长久以来，这种类似选择题考试的排行榜就驱动模型学会了"自信地错"。
而老实的 GPT-5 就由于不够"自信"博兴优配，在各大榜单上表现不佳。所以，我们要（换个榜单！）
此外，当我们回顾语言模型的训练时，就可以发现，语言模型的预训练目标是预测下一个词，但没有"真 / 假"标签来区分正确与错误事实。
因此，模型只能看到流畅语言的正例，并近似这些语言数据的整体分布。
所以，对于语言模型来说，拼写等规律性强的模式可以学会，但低频、随机的事实（如生日）却无法仅靠预测获得，因而幻觉在所难免。
最后，OpenAI 提出要更新评估机制：错误应比"放弃作答"受到更大惩罚，恰当的"不确定表达"应获得部分分数。
而这一更新的范围不光是小范围的测试，而应该是一切被广泛使用、基于准确率的评估方式。
论文一经发布，就立刻引起了网友们的广泛讨论。
当我们谈论幻觉时，我们在在谈论什么？
除了我们最开头的"动机论"，网友们主要关注以下三个方向：
幻觉是否普遍——大语言模型生成的内容是否全都是幻觉；
幻觉产生的原因——包括模型的"做题策略"、语言知识的局限性，以及统计学习方法的内在缺陷；
幻觉的应用与应对——例如在创意写作中如何利用幻觉，以及当模型总是回答"不知道"时该怎么办。
接下来，让我们具体来看。
大模型生成的内容是否都是幻觉？
对于模型的幻觉问题，有网友提出了相当激进的观点：
大语言模型的所有输出都是幻觉，只不过其中一些幻觉是真实的。
这一观点涉及到了大语言模型的核心：大语言模型能知道、理解、明白它所输出的东西吗？
对此，有网友表示，如果过于形而上，我们无法讨论具体工程意义上的问题。
这就是说，虽然模型只是在预测下一个 token ——但这并不意味着所有输出都是幻觉。
如果真是这样，那么这个术语就毫无意义了，而且它忽略了一个事实：由于规模、训练和微调，有些模型产生的幻觉比其他模型少得多。
模型的做题策略
针对大模型的"投机蒙题技巧"，有网友做了分析。
大模型本质上是基于概率分布做"词语接龙"，所以我们往往用答题的准确率来近似衡量模型的表现。
在选择下一个概率 token 时，如果模型不知道答案，但随便猜一下，就可能碰巧答对；
而如果选择不答博兴优配，就一定得零分。于是，模型就被"鼓励"去猜，而不是说"我不知道"。
语言知识的局限性
此外，还有网友把讨论延伸到了语言本身的局限性上，讨论相当哲学。
首先，语言并不等于真理。所以，想完全消除 LLM "不真实"的输出，本身就有点奇怪。
其次，是关于"真值"的问题。在计算机科学里，"一致性"常被用作判断真假的指标——只要输出符合系统已有的真值，就算是真，即便它可能违背"常识"。
而确定一个陈述究竟是真是假，或者它是否超出了系统的知识范围，是机器智能中的老大难问题，涉及知识图谱等整个子领域，这根本不是 LLM 最初要解决的目标。
大语言模型本质上是文本生成器，它非常擅长根据提示和从训练语料中学到的模式撰写"读书报告"，但要逐条分析报告中的每一句话，判断其真假或未知性，则完全是另一回事。
这个问题在人工智能领域已经研究了 60 年，因此指望在下个季度就把它彻底解决并整合到 GPT-5 中，未免有些自不量力。
最后，则涉及到知识的流动性。
由于知识并非是一个线性增长的累积过程，而是一个不断质疑，挑战，更新的过程。就像哥白尼挑战地心说，而后来的天文学又更新日心说一样，知识自身就在不停地流动。
所以，既然大语言模型的数据输入就是固定的，你怎么能指望它一直对呢？
不过，有网友指出这样说很蠢，因为在人工智能领域没有人企图从哲学层面消除幻觉，人们只是在努力降低错误率，因为这会让模型更有用。
统计模型的局限性
还有网友指出，我们用"幻觉"一词描述模型的错误，本身就带有拟人的倾向。
如果停止拟人化，让它回到它本来的本质——一个预测模型——那么预测出错也就不是什么意外结果了。
因为，大语言模型预测的是在给定上下文下最可能出现的词，它们可能预测错误，而当预测错误时，人们就说它"产生了幻觉"。
没有人会质疑天气预测模型为什么不能百分百准确，因为预测本身就可能出错，这是可以理解的。
营销和宣传试图把 LLM 包装成"逻辑理性的思考者"，等同于人类的思维。但人类在真正思考时知道自己什么时候在"编造"。如果一个人真心相信明显错误的事情，那通常是因为他们在产生幻觉。他们的思维本身并没有错，只是失去了现实的支撑。
不过，也有网友提出了相反意见：语言和预测天气的物理模型就不是一回事，由于文本本身就已经编码了数学、代码和推理，所以将其输出视为"仅仅预测单词"忽略了一个事实，即单词分布编码了信息丰富的知识表示。
这又引出了一个新的问题——我们应该如何看待预测单词呢？
幻觉的应用与应对
抛开上面哲学的讨论，不少网友也提出了不少实际的问题。
例如，当我需要模型有"幻觉"帮我写作的时候，他不发散了怎么办？
对此，有网友表示，即使是虚构，也需要一定程度的一致性和连贯性。
比如，如果我要求大语言模型生成一个以中世纪法国为背景的虚构故事，它回应的是一个以中世纪法国为背景的虚构故事，那么这就是对我赋予它的任务的恰当（"正确"）的回应。
但如果它回应的是一个以中世纪英格兰为背景的故事，那就不正确了。
因此，这里的幻觉是不符合虚构设定的输出，而非相对于现实的"幻觉"。
最后，有网友直接发出灵魂拷问：要这么一来，假如模型为了保底，一直拿不回答的奖励，一直说不知道怎么办？
而且对于大多数人来说，相比听到一句不知道，可能更想听到一个看似合理的答案。
所以，你会更希望 AI 自信地乱答，还是老老实实地说我不知道？
参考链接
[ 1 ] https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/
[ 2 ] https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf
[ 3 ] https://news.ycombinator.com/item?id=45147385
[ 4 ] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1n9fued/new_research_from_openai_why_language_models/
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