人工智慧從哪裡獲取資訊？

人工智慧的資訊來源是什麼？

你有沒有試過搔頭，心想……這些東西到底是從哪裡來的？我的意思是，人工智慧不是在圖書館翻書，也不是偷偷摸摸地刷YouTube短片。然而，它卻能像個無底洞一樣，對各種問題——從千層秘訣到黑洞物理學——都給出答案。事實比你想像的更奇特，也可能更有趣。讓我們來仔細探究一下（當然，順便破除一些迷思）。

這是巫術嗎？ 🌐

雖然有時感覺像魔法，但這並非魔法。其底層原理本質上是模式預測。大型語言模型（LLM）儲存事實的方式與你的大腦記住奶奶的餅乾配方不同；相反，它們透過訓練，根據前面的內容來猜測下一個詞（詞元）[2]。實際上，這意味著它們會抓住單字之間的關係：哪些單字經常出現在一起，句子通常如何構成，以及整個概念是如何像腳手架一樣建構起來的。這就是為什麼輸出結果聽起來很合理，儘管——坦白地說——它只是統計模擬，而不是真正的理解[4]。

那麼，究竟是什麼讓人工智慧產生的資訊有用呢？主要有以下幾點：

  • 資料多樣性－從無數個資料來源中提取訊息，而不是從單一狹窄的資料來源中提取資訊。

  • 更新——如果沒有定期刷新，很快就會過時。

  • 過濾－理想情況下是在雜物滲入之前將其截住（不過，說實話，那張網是有漏洞的）。

  • 交叉核查－依靠權威來源（例如美國國家航空暨太空總署、世界衛生組織、主要大學），這是大多數人工智慧治理手冊中必不可少的[3]。

然而，有時它也會自信地捏造事實。那些所謂的幻覺？基本上就是一本正經地講出來的精心包裝的胡言亂語[2][3]。

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快速對比：人工智慧的靈感來源📊

並非所有資訊來源都同等重要，但每個來源都發揮作用。以下是概覽。.

來源類型 誰在使用它（人工智慧） 成本/價值 它為何有效（或無效…）
書籍和文章 大型語言模型 無價之寶（差不多） 內容豐富、結構嚴謹的知識——只是老化得很快。.
網站和部落格 幾乎所有人工智慧 免費（有噪音） 種類繁多；既有傑作，也有徹頭徹尾的垃圾。.
學術論文 研究密集型人工智慧 有時需要付費才能存取。 嚴謹性和可信度，但充斥著晦澀難懂的術語。.
使用者資料 個人化人工智慧 高度敏感⚠️ 剪裁精良，但隱私問題層出不窮。.
即時網路 搜尋相關的AI 免費（如果在線） 能保持訊息新鮮；缺點是存在謠言傳播的風險。.

訓練資料宇宙🌌

這就是「兒童學習」階段。想像一下，一下子數百萬公開資料、授權資源和訓練師產生的文字[2]。

在其上疊加：精心挑選的人類範例——好的答案、壞的答案、正確的方向的引導——甚至在強化開始之前[1]。.

透明度注意事項：本公司不會揭露所有細節。有些限制是保密的（智慧財產權、安全問題），所以你只能了解實際情況的一部分[2]。.

即時搜尋：額外食材🍒

現在有些模型可以跳脫訓練框架，探索更廣闊的資訊世界。這就是檢索增強生成（RAG）——它本質上是從即時索引或文件庫中提取資料塊，然後將其融入回應中[5]。這種方法非常適合處理新聞標題或股票價格等快速變化的資訊。

問題在於？網路既是天才的結晶，也是垃圾場。如果過濾或溯源檢查機制較弱，垃圾資料就有可能偷偷溜進來──這正是風險框架所警告的[3]。.

常見的解決方法是：公司將模型與內部資料庫連接，這樣答案就會引用最新的人力資源政策或產品文檔，而不是隨意發揮。想想看：減少「糟糕」的情況，提高回覆的可信度。

微調：AI 的潤飾步驟🧪

未經處理的預訓練模型表現不佳，因此需要微調。

  • 教導他們樂於助人、無害、誠實（透過人類回饋的強化學習，RLHF）[1]。

  • 打磨不安全或有毒的邊緣（對齊）[1]。.

  • 根據語氣調整語氣——無論是友善的、正式的還是戲謔的諷刺。.

與其說是打磨鑽石，不如說是引導統計雪崩，使其表現更像對話夥伴。.

坎坷失敗🚧

我們不要假裝它完美無瑕：

  • 幻覺——清晰但完全錯誤的答案[2][3]。

  • 偏見－它反映了資料中固有的模式；如果不加以控制，甚至可以放大這些模式[3][4]。

  • 沒有親身經歷－可以談論湯的食譜，但從未嚐過[4]。

  • 過度自信－行文流暢，彷彿胸有成竹，即便並非如此。風險框架強調指出假設[3]。

為什麼感覺像是知道了🧠

它沒有信仰，沒有人類意義上的記憶，當然也沒有自我。然而，因為它能流暢地將句子串聯起來，你的大腦就會像理解了。這其實就是大規模的下一個詞元預測：在瞬間處理數萬億個機率[2]。

「智能」氛圍是湧現行為研究者們半開玩笑地稱之為「隨機鸚鵡」效應[4]。

適合兒童的比喻🎨

想像一下，一隻鸚鵡讀遍了圖書館裡的每一本書。它聽故事，卻能把文字重新組合，說成一些聽起來很有智慧的話。有時候它說得一針見血，有時候卻胡言亂語——但只要它夠有天賦，你往往就分辨不出真假。

總結：人工智慧的資訊來源📌

簡單來說：

  • 海量訓練資料（公共資料 + 授權資料 + 訓練員產生資料）[2]。

  • 進行微調，以塑造語氣/行為[1]。

  • 檢索系統連接到即時資料流時[5]。

人工智慧並不「知道」事物——它只是預測文字。這既是它的優勢，也是它的致命弱點。結論是什麼？始終要將重要資訊與可信來源進行交叉核對[3]。

參考

  1. Ouyang, L. 等人 (2022)。訓練語言模型以根據人類回饋遵循指令 (InstructGPT ) 。 arXiv 。

  2. OpenAI (2023)。 GPT -4 技術報告－混合授權資料、公共資料和人工創建的資料；下一個詞元預測目標和限制。 arXiv 。

  3. NIST（2023）。人工智慧風險管理架構（AI RMF 1.0） ——溯源、可信度與風險控制。 PDF 。

  4. Bender, EM, Gebru, T., McMillan-Major, A., Mitchell, S. (2021).論隨機鸚鵡的危險：語言模型會太大嗎？ PDF 。

  5. Lewis, P. 等人 (2020)。以知識密集型 NLP 為導向的檢索增強生成。 arXiv 。

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