为什么人工智能会出错（并且无法使用你的数据）

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第 1 部分，共 8 部分 —— RAG 系列文章

泰克诺瓦（TechNova）是一家虚构的公司，在本系列文章中作为贯穿始终的示例使用。

自信却错误的回答

一位客户联系了泰克诺瓦客服，希望退回上个月购买的 WH-1000 耳机——几乎没怎么用过。人工智能助手查阅了退货政策后立即回复，语气友好、态度自信：三十天内退货，没问题。

实际上，该政策已在上个季度变更为十五天。客户的退货期限早在两周前就已结束。客户因此升级投诉，客服人员不得不介入，道歉并解释说人工智能给出了错误信息。

你的团队中没有人写过这个错误答案。模型也并非混淆不清。它只是给出了唯一可能的答案——那个在训练时从文档中学到的、当时准确但到关键时刻却已失效的信息。

最危险的人工智能回答并非胡言乱语，而是那种流畅、合理、听起来正确，却从未与你的实际系统建立过连接的回答。

模型为何会出错

原因有两个。它们彼此独立，若混为一谈，就会导致错误的解决方案。

第一个原因是知识冻结。 模型的训练数据截止于某个时间点。在此之后，它无法获知任何新信息。模型所掌握的每一个事实都是一张快照——在捕获时是准确的，但随着时间推移逐渐过时。

当泰克诺瓦的文档被用于训练时，WH-1000 的退货政策确实是三十天。模型准确地学到了这一事实。但事实后来发生了变化，而模型却没有更新。

第二个原因是缺乏对实时系统的访问能力。 即使不考虑训练数据的时间截止点，模型在用户查询时也无法连接到你的真实系统。它无法打开你的政策数据库，无法查询你的内容管理系统（CMS），也无法检索上个季度刚刚更新的文档。它只能依据训练期间学到的内容作答——那是一种固定的内部状态，无法触及当前真实的权威信息源。

模型不是一个联网系统，而是特定时间点知识的压缩表示。

有必要对此进行精确表述，因为措辞会影响解决方案的选择。泰克诺瓦的模型并没有凭空捏造。它准确陈述了一项真实存在的政策。问题不在于它生成了虚构内容，而在于它过于忠实地依赖了一份已经失效的文档。 若将此称为“幻觉”，会误导人们去修正错误的方向：比如让模型更多地表达不确定性、降低其置信度、调整其语气使其显得不那么确定。

一个说“我不太确定，但我觉得退货期限大概是三十天左右”的模型，仍然是错误的。它只是更有礼貌地犯了错。客户最终依然会被拒绝退货。

微调无法解决此问题

显而易见的解决方法是重新训练。用泰克诺瓦最新的文档——包括新的退货政策、最新产品规格和更新后的保修条款——来更新模型。

微调改变的是模型的行为方式——例如语气、格式以及在特定领域内的推理模式。但它并未改变模型的基本架构。经过微调的模型依然是一个知识冻结的模型。它的知识固定在微调完成的那一刻。