近期一則有趣的生成式AI新聞，內容是這樣說的：「像是ChatGPT等生成式AI，跟人一樣會產生幻覺。所謂的幻覺，是指生成式AI用錯誤、甚至是不存在的資訊回答使用者的提問。其中的錯誤率，ChatGPT是3%，Meta旗下的聊天機器人是5%，而Google的PaLm竟高達27%。」
生成式AI產生幻覺，究竟是件好事還是壞事呢？答案其實取決於使用者更希望它是一個「工具」，還是一個「人」。
生成式AI的原理是這樣的：資料庫蒐集了一大堆資料，經由大型語言模型進行深度學習，在使用者問了問題之後，它重新組織答案，生成我們能理解的語言。這個工具的侷限是無法回答資料庫沒有的資料。這有點像是小時候常常玩的連連看——第一個選項有張三、李四，第二個選項只有「去」，第三個選項有餐廳、山洞、海邊。用這樣的模組創造出的組合，其中一種會是「張三去山洞」；因為資料庫裡沒有其他資訊，所以它永遠不會出現「王五去百貨公司」。反觀，若生成式AI出現幻覺，那將可能跑出資料庫以外的答案。
美國CNN曾採訪專門研究AI的布朗大學教授，教授表示：「生成式AI的主要任務，就是提供使用者一個看似合理的答案，中間並沒有核實資料正確與否的步驟。與其說它們謊話連篇，出現幻覺；不如說，這樣的現象比較像是四歲小孩脫口而出的故事，本質上沒有惡意。」
如何辨別沒有惡意的虛假內容，便是使用生成式AI時必須核實的原因，這正凸顯了在便利的工具下，「人」特別的價值。
然而，生成式AI產生幻覺的意外，在短時間內很難解決，這讓許多懼怕AI工具取代自己工作的人鬆了一口氣。
其實，坊間對於這個工具的衡量維度過於單一，因而引起不必要的恐慌。舉例來說，常看到這類的新聞標題：「ChatGPT AI通過美國大學商學院和法律考試」、「Google AI醫療聊天機器人取得美國醫師資格證書」等。
試問，AI聊天機器人通過上述的考試，就能成為合格的商學院或醫學院的畢業生嗎？
這讓我想起從前的入學測驗與現在大不同。我考大學的那一年，入學管道還沒有那麼多元，只有「學測」與「指考」。學測成績搭配在校期間其他的優良事蹟，可以參加「推甄」；而指考就是以筆試分數為主的入學方式，答錯還會倒扣。雖然學測入學考慮了分數以外的向度，但筆試成績沒達到一定水準，還是很難進入理想的學校。
而現今，大學入學考試愈來愈多元，有繁星計畫、學測、推甄、特殊選才、分科測驗等，筆試成績不再是唯一的指標，這確實更符合國際上多元發展的風氣，強調不是只有智育成績優秀而已，更應該追求五育平均的發展。
而通過各式各樣考試的AI聊天機器人，就比較像是過去只追求筆試成績就得到入學資格的學生，除了考試的幾個科目，其他該具備的能力一樣都不擅長。
這樣看來，生成式AI要取代「人」，還需要花不少的時間；但作為化繁為簡的工具，卻已經足夠協助處理日常事務了。
產生幻覺的生成式AI，以文字生成來說，有點像是過去作文老師期待的，既要有邏輯，又要有想像力。而目前的實際是，有時天馬行空，有時胡說八道。端看把它當成是「工具」還是「人」，才能決定它是好是壞。
