什么是结构性幻觉？疫情背景
结构幻觉是指人工智能产生的信息在逻辑上或形式上不连贯的现象。
例如，人工智能可能会针对应该以列表格式回答的问题生成基于散文的回答。
这种现象源于模型无法正确理解问题的形式要求。
例如，当AI汇总财务数据时，数字和分类可能会不一致。
此类问题会导致信誉的丧失，尤其是在商业和医疗保健领域。
此外，当教育领域需要准确的数据汇总时，结构幻觉可能会对学习成果产生负面影响。
如何检测和纠正结构性幻觉
为了检测结构性幻觉，实时检查生成的信息的形式和内容的算法很有用。
通过引入输出格式模板并设计AI遵循该格式也可以避免这个问题。
提高信息形式一致性的具体方法
为了规范人工智能的输出格式，根据问题类型预先设置模板非常重要。
例如，引入一种机制来告诉模型是 塞浦路斯电报数据 否选择列表、表格或段落格式，可以帮助减少结构幻觉的发生。
提高人工智能系统准确性的实用方法
为了提高人工智能系统的准确性，增加训练数据的多样性非常重要，这样模型才能回答各种格式的问题。
此外，还将建立审查生成答案的流程，以便纳入用户和专家的反馈，从而不断提高人工智能的性能。