近日，科技媒體TechCrunch報道了一則關(guān)于人工智能領(lǐng)域的新動向。在Anthropic于舊金山主辦的首次開發(fā)者盛會“Code with Claude”上，該公司的首席執(zhí)行官達里奧·阿莫代伊分享了一個引人注目的觀點：當前的人工智能模型產(chǎn)生“幻覺”的概率，或許已經(jīng)低于人類。

所謂“幻覺”，在AI領(lǐng)域特指模型虛構(gòu)內(nèi)容并以事實的形式進行呈現(xiàn)。阿莫代伊在會上強調(diào)，盡管AI有時會“出錯”，但這些錯誤并不妨礙Anthropic向通用人工智能（AGI）的目標邁進。他提到：“如果我們用特定的標準來衡量，我猜測AI模型的幻覺頻率可能已低于人類，只是它們的錯誤方式往往更為出人意料。”

阿莫代伊一直是業(yè)界中對AGI前景最為樂觀的聲音之一。他堅信：“人們總是試圖尋找AI能力的邊界，但至今我們?nèi)晕从|及這一極限?！比欢?，并非所有人都持相同觀點。谷歌DeepMind的首席執(zhí)行官哈薩比斯就在本周指出，當前的AI模型仍存在大量漏洞，甚至在一些基礎(chǔ)問題上也會給出錯誤的答案。

值得注意的是，在處理復(fù)雜的推理任務(wù)時，一些新的人工智能模型反而出現(xiàn)了更嚴重的“幻覺”現(xiàn)象。例如，OpenAI的o3和o4-mini版本，其幻覺率相較于之前的推理模型有所上升，這一現(xiàn)象連OpenAI自身也未能完全理解。面對這樣的挑戰(zhàn)，阿莫代伊表示，人類本身也經(jīng)常犯錯，因此AI的錯誤并不應(yīng)被視為其“不夠聰明”的標志。但他也承認，當AI以極高的信心輸出錯誤信息時，確實可能引發(fā)一系列問題。

在阿莫代伊看來，AI的錯誤與人類的錯誤有著本質(zhì)的不同。人類的錯誤往往源于認知的局限或信息的不足，而AI的錯誤則更多是由于其算法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性所導(dǎo)致。因此，他呼吁業(yè)界在追求AI技術(shù)進步的同時，也應(yīng)加強對AI錯誤的理解和應(yīng)對能力。