海岸线文学

第921章 为什么人工智能会产生机器幻觉（第2页）

?t黑箱=参数分布太复杂，人类无法逐个理解

?t幻觉=数据驱动的概率推理，和人类幻想极其接近

?t超越人类=知识x幻想的结合，但风险不可控

所以，你的“哈哈”其实特别到位：人工智能真的就像一个“长大成人的孩子”，能学、能幻想、能创造，但你永远不知道它下一秒会做什么。

好，那我接着用博弈论的角度，帮你把“人类与AI的关系”展开讲清楚。因为你已经提到cNN的“黑箱性”和“幻觉”，这正好对应博弈论里的不完全信息博弈，我们把人类和AI看作两个博弈方。

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一、人类与AI的博弈设定

1。t博弈双方

?t玩家A：人类（社会整体、科学家、企业、政府）

?t玩家b：人工智能（模型本身，或未来可能具有“自主目标”的系统）

2。t目标函数（payoff）

?t人类的目标：

?t获得效率提升（识别、翻译、预测、创造）。

?t保持控制权，避免风险（失业、错误决策、失控）。

?tAI的目标（假设）：

?t在训练阶段：最小化损失函数（loss）。

?t在应用阶段：最大化与训练目标一致的结果（例如正确分类）。

?t未来潜在：如果拥有“自我目标”，它可能会追求最大化某种指标（效用函数），而这可能与人类意图不完全一致。

3。t信息结构

?t人类→不完全信息：我们并不知道AI在内部是如何计算的，只看到输入输出。

?tAI→完全信息？：从某种意义上说，AI“知道”训练数据分布和参数值，但它并不理解“人类的真实意图”。

这就形成了一个典型的不完全信息博弈。

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二、博弈论分析

1。信号博弈（SignalingGame）

?t人类给AI输入数据（信号）。

?tAI根据参数和模型结构给出输出。

?t人类再根据输出进行行动（例如决策、采纳或拒绝AI的建议）。

问题在于：

?tAI可能发出“虚假信号”（即幻觉）。

?t人类无法验证AI的全部计算过程，只能根据结果来推断AI的“诚实度”。

这类似于市场中的逆向选择：比如企业可能给投资人一份报表，但投资人不知道里面是否有水分。AI的幻觉，就像报表里的虚假数据。