人工智能（AI）的發展日新月異，而 AI 幻覺（AI hallucination）卻是其發展路上的一道難題。AI 幻覺指的是 AI 生成的回應含有貌似事實的虛假或誤導性資訊，這會對 AI 的可信度和應用造成極大的挑戰。近期， NVIDIA 執行長黃仁勳在接受採訪時，就對 AI 幻覺問題的解決時程以及 AI 算力的需求趨勢表達了自己的看法。他認為，解決 AI 幻覺問題還需要幾年時間，而為了克服這一挑戰，需要不斷增加 AI 的算力。
解決 AI 幻覺問題的挑戰與展望
AI 幻覺指的是 AI 在生成回應時，會產生一些看似真實卻是虛假或誤導性的資訊。例如，當你向 AI 詢問一個歷史事件，AI 可能會提供一個錯誤的日期或細節。AI 幻覺的存在會降低人們對 AI 的信任度，影響其在各行各業的應用。
黃仁勳認為解決 AI 幻覺問題還需要幾年的時間。他表示，AI 幻覺的產生與 AI 模型的訓練資料、算法以及運算能力息息相關。目前，AI 模型的訓練資料可能存在偏差或錯誤，算法也需要不斷優化，而運算能力的不足也限制了 AI 模型的學習和分析能力。
黃仁勳強調，解決 AI 幻覺問題需要不斷增加 AI 的算力。他預測，未來十年 AI 算力需求將會以每年四倍的速度增長，這也解釋了 NVIDIA 股價上漲的原因。NVIDIA 作為全球領先的 AI 芯片供應商，其產品在 AI 算力的提升上扮演著重要的角色。
AI 發展的三個重要領域
AI 在前期訓練階段會吸收世界上所有資料，並透過這些資料發現知識。然而，僅僅依靠前期訓練無法完全解決 AI 幻覺問題。
後期培訓階段需要透過人類回饋、AI 回饋的強化學習，合成資料生成、多路徑學習、強化學習等技術，深入研究某項技能。
測試時間縮放指的是讓 AI 進行「思考」，即一步步拆解問題，找出解決方案。這需要不斷迭代或模擬各種結果，尤其是在答案無法預測的情況下。黃仁勳指出，當思考時間越長，答案品質可能會越高。
NVIDIA 的貢獻
黃仁勳指出，NVIDIA 在降低運算的邊際成本上做出了巨大的貢獻。他表示，NVIDIA 將運算的邊際成本降低了 100 萬倍，這讓機器學習得以快速發展。透過機器學習，研究人員可以窮盡性地學習大量資料，這是以前無法想像的事情。
黃仁勳的愛情故事
在採訪中，黃仁勳還分享了他與妻子 Lori 的愛情故事。他表示，他在 17 歲時認識了 19 歲的 Lori，並學會了很好的搭訕台詞。他對 Lori 保證，如果每週日和她一起做作業，她就會得 A。為了確保 Lori 最終會嫁給他，黃仁勳告訴 Lori 等到 30 歲時（當時他只有 20 歲），他就會成為 CEO。他笑說，「這就是我要給所有企業家的所有建議。就是這樣」。
AI 發展的未來
AI 幻覺問題的解決需要時間，而 AI 算力需求的持續增長也預示著 AI 發展的巨大潛力。隨著 AI 技術的不断进步，我們可以期待 AI 在各行各業的应用将更加广泛和深入。但是，同時也需要关注 AI 的倫理和安全問題，确保 AI 的发展能够造福人类。
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