人工智能模型會因算法、底層模型或訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性的缺陷而產(chǎn)生幻覺

人工智能幻覺可能非常危險，特別是取決于正在經(jīng)歷它們的人工智能系統(tǒng)的類型當(dāng)模型有“幻覺”（輸出欺騙性數(shù)據(jù)的傾向）時，其使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并不能證明輸出的合理性人工智能幻覺的危險之一是模型的輸出看起來是正確的，即使它本質(zhì)上是錯誤的

消除人工智能幻覺需要更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和更好的算法例如，可以使用更多和更多樣化的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，以便它們可以更好地理解不同類型的情況?此外，還可以使用更復(fù)雜和更高級別的算法來訓(xùn)練模型，以便它們可以更好地處理不同類型的情況

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