解決ChatGPT幻覺問題   OpenAI 推出第二個神經網路

編譯／黃竣凱

為解決人工智慧（AI）「幻覺」這一長期存在的問題，AI巨頭OpenAI 引入了一種名為 CriticGPT 的新模型，在解決生成式AI系統，特別是在程式設計環境中持續存在的錯誤挑戰，向前邁出了關鍵一步，儘管取得了令人鼓舞的成果，基於透明性和CriticGPT本身的幻覺問題，大家仍對其有效性和缺乏外部監督提出了質疑。

提升準確度

據報導，CriticGPT 的主要目標是增強 ChatGPT 在程式設計任務中的準確度，與人類程式設計師手動調試程式碼的傳統軟體開發不同，ChatGPT 等AI模型依靠持續的訓練和改進，以最大限度地減少錯誤，而CriticGPT 則可以充當輔助神經網路，專門設計用於檢測和糾正ChatGPT 模型在生成程式碼過程中所犯的錯誤。

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找出錯誤

具體來說，CriticGPT被設計用於在程式碼撰寫中，並能檢測由ChatGPT生成的程式碼是否存在錯誤，透過分析ChatGPT生成的程式碼，標記出潛在的錯誤或不足之處，提出改進建議，幫助開發人員更快速地發現並修復程式碼中的問題，進而提高開發效率和程式碼品質。

在一篇論文中， OpenAI 研究人員將CriticGPT 描述為「首次演示了一種簡單的可擴展監督方法，幫助人類更全面地發現『基於人類回饋的強化學習』（RLHF） 數據中的問題，RLHF是一種透過結合人類反應，完善AI輸出的技術。

仍須改進

但儘管是用來檢查錯誤的，CriticGPT 本身似乎也遭受幻覺的困擾，會錯誤的聲稱自己能識別出不存在的錯誤，凸顯出AI捕捉錯誤的能力越強，它就越容易產生幻覺的大問題，使在檢測真正的錯誤和最大限度地減少誤報之間找到適當的平衡，成為一個複雜的問題。

透明性問題

此外，基於OpenAI未公開CriticGPT模型及其訓練數據，使外部的倫理和安全專家無法直接審核模型的運作，缺乏透明度可能導致對模型精確性和公正性的擔憂，特別是在關鍵應用場景中，如醫療或金融領域。

參考資料：zdnet

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