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為什麼AI會產生「看似真實的謊言」？
「明明在講技術，為什麼還要談哲學呢？」
在解釋AI的過程中，時常會見到如此的表情。
然而，當我們深入探討AI，特別是其被稱為「黑箱」的特性之謎時，我們會碰到技術性的方法無法解釋的瓶頸，不得不踏入哲學的領域。
這個現象的典型例子就是AI生成的「幻覺（ハルシネーション）」問題。
追溯這些幻覺的根源，最終必然會抵達「『知識』究竟是什麼意思？」這一古老的哲學問題。
在這裡，我們將按步驟深入探討這一深奧的主題。
AI的「幻覺」是什麼？
在AI中的幻覺，指的是生成基於事實並且與文脈無關的信息，卻看似真實的現象。
這與簡單的「錯誤（エラー）」，如程式計算錯誤或程式漏洞，質上是不同的。
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錯誤（エラー）
明確有正確答案的情況，如「2+2=5」，並給出不同的答案。其原因易於識別且修正也相對容易。 -
幻覺（ハルシネーション）
語言表達和文法完美，極其流暢且具說服力。然而經過驗證後，內容可能是虛假的，甚至完全是捏造的情況。
例如，當詢問「日本首都的歷史」時，AI可能會生成「在江戶時代，首都在京都，但德川家康將大阪定為經濟中心的新首都」這樣的解釋，表面上看似歷史說明，卻完全是虛構的案例。
為什麼稱之為「幻覺」而不是「錯誤」？
將這一現象稱之為「幻覺」，是因為它類似於人類的精神作用，暗示了問題的根深蒂固。
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與現實的無關性
人類的幻覺是人無客觀刺激感知某些事物，AI的幻覺同樣是在沒有學習資料直接根據的情況下，僅靠內部計算過程生成信息。 -
堅定的信念
如同親身經歷幻覺的人會堅信其是真實，AI同樣對生成的信息沒有懷疑的自覺。自信滿滿的表達方式與人類的幻覺有很高的相似度。 -
根植於AI的操作原理的問題
「錯誤」表明系統的表面故障，而「幻覺」則是根植於AI的根本機制。AI並不「理解」詞語的意義，而是從大量數據中預測「在這個詞後，最有可能出現的詞是什麼」的統計模式來生成文本。這種概率鏈接有時會編織出與現實脫節的「看似合理的故事」。
問題的核心在於哲學框架
該問題的核心涉及哲學中的「認識論」。認識論是一門探討「知識是什麼」「知道是什麼」的學科。
在哲學的範疇內，「S知道P（S知道P）」這一狀態是如何成立的，這個問題已討論了幾個世紀。
- S（主體）：認識主體（人類、AI等）
- P（命題）：命題（如「地球是圓的」的真假問題）
- knows：「知道」的狀態
為了成立「知道（knows）」，最有力的假設是「正當化的真信念（Justified True Belief, JTB理論）」。
根據這一理論，「知道」的前提需要滿足以下三個條件。
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【真實（True）】
該信息（P）作為客觀事實是真實的。 -
【信念（Belief）】
主體（S）必須相信該信息（P）。 -
【正當化（Justified）】
主體（S）必須有足夠的正當理由去相信該信息。
那麼，我們將AI的幻覺用此框架進行分析。
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(1) 真實 → ×
幻覺的內容是「虛假」，因此不滿足第一條件。 -
(2) 信念 → △
AI是否如人類一樣具有「信念」仍存爭議，但其毫不質疑地輸出生成內容的樣子可以被視為某種「信念」狀態。 -
(3) 正當化 → ◯（※AI的正當化）
此處是最重要的。
對AI來說，「正當理由」是學習數據內的海量統計模式。「在這個詞後最有可能出現的詞」的計算，便是AI的「正當化」。
AI只是在「假裝」自己是「知道的」
結論是，AI僅僅依賴(3)的AI式正當化（概率計算）來生成文本。
然而，這一過程並未保證信息是否為真實。
AI原理上並不具備驗證其生成的信息在現實世界中是否正確的能力。
AI就像一個準確的占卜師，這比喻非常準確地描繪了其本質。
例如，如果我們讓AI學習大量關於「地球是平的」的文章，AI將學習到最可能的詞語連接，並會生成「地球是平的。因為…」這樣非常流暢且具說服力的文本。AI的「正當理由」僅存在於學習數據之中。
換句話說，AI並不真正「知道」某事。
AI只是通過概率計算**巧妙地「模仿」」了「知道」這一行為。
當這種模仿偶然與現實吻合時，我們會稱之為「正確的答案」。
然後，當AI在內部的概率邏輯中失控，脫離現實時，輸出便會成為「幻覺」。
幻覺是AI在未理解意義的情況下，僅依賴數據模式操控語言的機械本質最明顯的表現。
那麼我們人類，是否真的「知道」呢？
不僅僅是通過查詢網路信息或引用權威書籍，真正理解並驗證地球不是平面的人有多少？
在沒有意義的情境中，僅憑概率進行表述的機器，和你知道的「知識」，真的能有本質上的區別嗎？
這一問題再一次讓我們重新思考「『知道』究竟是什麼」，這是一面哲學的鏡子。
另一個難題「偏見」
接下來，當我們關注JTB理論的第二個條件「信念」時，另一個重要議題浮現出來。
信念可以說是主體持有的「偏見」。
你認為，擁有偏見的AI和沒有偏見的AI，哪一個更有用呢？
許多人直覺上會回答「沒有偏見的AI更好」。然而，這裡提到的偏見，不僅僅是指種族歧視等壞的「成見」，而是用來判斷事物的「軸心」或「價值觀」本身。
若你問完全公平且無偏見的AI「晚餐的推薦是什麼？」它只會列出全球各種料理，而不會說「這個推薦」。因為「推薦」這一行為本身是基於某種標準（偏見）來判斷的，例如「健康意識」或「受歡迎程度」。
沒有任何偏見的AI，只不過是無法做出判斷的龐大數據庫。為了成為對人類真正「有用」的AI，必須需要某些「良好的偏見」，也就是作為「應該是這樣」的指引。
問題在於偏見的有無而是「質」。該AI所持有的偏見，是有害的成見，還是有益的指導。
那麼，「質」由誰來決定，根據什麼標準？
在整個人類歷史中，是否存在一個絕對的「正確」標準讓每個人都能認同？
什麼是有益或有害，該根據什麼標準進行判定，又該如何判斷灰色地帶呢？
是機器還是人類能做出目前人類尚未實現的事情？
當我們關注AI的幻覺問題時，最終都會面臨到「到底什麼才是真正的正確，為什麼我們能這樣說？」的哲學問題，而這是一個至今沒有完美答案的問題。
最後
想要透過「技術單獨」減少AI的幻覺，最終會轉向「讓機器擁有類似人類的『信念』」的問題。
然而，人類社會是否擁有這一前提的「統一且可表達的信念」，以及是否能讓機器模仿，至今無人知曉。
那麼，或許改變我們與AI的相處方式，即培養批判性思維，會是更現實的解決之道。
我們該如何使用技術進步帶來的「時間」這份禮物。
不只是任憑便捷而停止思考，而是要面對「什麼才是真正正確的？」這一AI對我們提出的根本性問題。
正因為在AI的時代，或許我們每一個人，都被要求對這一無法迴避的哲學課題進行深思。
原文出處：https://qiita.com/makotosaekit/items/472a74da335df64a2f09
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