五大 AI 幻觉检测解决方案

你问虚拟助手一个问题，它会自信地告诉你法国首都是伦敦。这是人工智能的幻觉，人工智能编造了错误的信息。研究表明 3％10％ 生成式人工智能对用户查询生成的响应包含人工智能幻觉。

这些幻觉可能是一个严重的问题，尤其是在医疗保健、金融或法律咨询等高风险领域。依赖不准确信息的后果对这些行业来说可能是严重的。这就是为什么研究人员和公司开发了有助于检测人工智能幻觉的工具。

让我们探索前 5 种 AI 幻觉检测工具以及如何选择正确的工具。

什么是 AI 幻觉检测工具？

人工智能幻觉 检测工具就像我们日益智能化的机器的事实核查器。这些工具有助于识别人工智能何时编造信息或给出错误答案，即使这些答案听起来可信。

这些工具使用各种技术来检测人工智能幻觉。有些依靠机器学习算法，而有些则使用基于规则的系统或统计方法。目标是在错误造成问题之前发现它们。

幻觉检测工具可以轻松与不同的 AI 系统集成。它们还可以处理文本、图像和音频来检测幻觉。此外，它们还可以充当虚拟事实核查员，使开发人员能够改进模型并消除误导性信息。这将带来更准确、更值得信赖的 AI 系统。

排名前五的 AI 幻觉检测工具

AI 幻觉会影响 AI 生成内容的可靠性。为了解决这个问题，已经开发了各种工具来检测和纠正 LLM 不准确性。虽然每种工具都有其优点和缺点，但它们都在确保 AI 不断发展的可靠性和可信度方面发挥着至关重要的作用

1. 皮提亚

图片来源

皮提亚 使用强大的知识图谱和互联信息网络来验证 LLM 输出的事实准确性和连贯性。这个广泛的知识库允许进行强大的 AI 验证，这使得 Pythia 成为准确性至关重要的情况的理想选择。

以下是 Pythia 的一些主要特点：

• Pythia 凭借其实时幻觉检测功能，使 AI 模型能够做出可靠的决策。

• Pythia 的知识图谱集成可以进行深度分析，并实现上下文感知检测 人工智能幻觉.
• 该工具采用先进的算法来实现精确的幻觉检测。
• 它使用知识三元组将信息分解为更小、更易于管理的单元，以进行高度详细和细致的幻觉分析。
• Pythia 提供持续监控和警报，以便透明地跟踪和记录 AI 模型的性能。
• Pythia 可以与以下 AI 部署工具顺利集成： 浪链 以及 AWS Bedrock 简化了 LLM 工作流程，实现了对 AI 输出的实时监控。
• Pythia 业界领先的性能基准使其成为医疗保健环境中的可靠工具，即使是微小的错误也可能造成严重后果。

优点

• 精确的分析和准确的评估以提供可靠的见解。
• RAG、聊天机器人、摘要应用程序中幻觉检测的多种用例。
• 性价比高。
• 可定制的仪表板小部件和警报。
• 合规报告和预测见解。
• Reddit 上的专用社区平台。

缺点

• 可能需要初始设置和配置。

2。伽利略

图片来源

伽利略 使用外部数据库和知识图谱来验证 AI 答案的事实准确性。此外，该工具还使用正确性和上下文依从性等指标来验证事实。Galileo 评估了 LLM 在问答和文本生成等常见任务类型中产生幻觉的倾向。

以下是其一些功能：

• 当人工智能产生反应时，实时标记幻觉。
• 伽利略还可以帮助企业定义特定规则，以过滤掉不需要的输出和事实错误。
• 它可以与其他产品顺利集成，形成更全面的AI开发环境。
• Galileo 提供了标记幻觉背后的原因。这有助于开发人员了解并解决根本原因。

优点

• 可扩展且能够处理大型数据集。
• 有详尽的教程记录。
• 不断发展。
• 易于使用的界面。

缺点

• 幻觉检测缺乏深度和语境
• 较少强调合规性特定的分析。
• 与监测工具的兼容性尚不清楚。

3. 清洁实验室

图片来源

清洁实验室 旨在通过识别和纠正错误（例如 LLM（大型语言模型）中的幻觉）来提高 AI 数据的质量。它旨在自动检测和修复可能对机器学习模型（包括容易产生幻觉的语言模型）的性能产生负面影响的数据问题。

Cleanlab 的主要特点包括：

• Cleanlab 的 AI 算法可以自动识别标签错误、异常值和近似重复。它们还可以识别文本、图像和表格数据集中的数据质量问题。
• Cleanlab 可以通过清理和优化数据来帮助确保 AI 模型在更可靠的信息上进行训练。这降低了出现幻觉的可能性。
• 提供分析和探索工具，帮助您识别和理解数据中的特定问题。此策略对于查明幻觉的潜在原因非常有用。
• 帮助识别可能导致事实不一致的情况 人工智能幻觉.

优点

• 可应用于各个领域。
• 简单直观的界面。
• 自动检测错误标记的数据。
• 提高数据质量。

缺点

• 定价和许可模式可能并不适合所有预算。
• 不同领域的有效性可能有所不同。

4.护栏人工智能

图片来源

护栏人工智能 旨在通过先进的技术确保数据完整性和合规性 人工智能审计 框架。虽然它在跟踪人工智能决策和保持合规性方面表现出色，但其主要关注的是监管要求严格的行业，例如金融和法律部门。

以下是 Guardrail AI 的一些主要功能：

• Guardrail 使用先进的审计方法来跟踪 AI 决策并确保遵守法规。
• 该工具还与人工智能系统和合规平台集成。这可以实时监控人工智能输出，并针对潜在的合规问题和幻觉发出警报。
• 通过减少手动合规性检查的需要来提高成本效益，从而实现节约和提高效率。
• 用户还可以创建并应用根据其特定行业或组织要求定制的审计策略。

优点

• 可定制的审计策略。
• 人工智能审计和治理的综合方法。
• 数据完整性审计技术来识别偏差。
• 适合合规性要求高的行业。

缺点

• 由于专注于金融和监管领域，因此多功能性有限。
• 较少重视幻觉检测。

5.FacTool

图片来源

工具 是一个研究项目，专注于对 ChatGPT 等 LLM 生成的输出进行事实错误检测。FacTool 从多个角度解决幻觉检测问题，使其成为一种多功能工具。

下面我们来看看它的一些特点：

• FacTool 是一个开源项目。因此，想要为 AI 幻觉检测的进步做出贡献的研究人员和开发人员可以更轻松地使用它。
• 该工具不断发展，不断改进其功能并探索 LLM 幻觉检测的新方法。
• 使用多任务和多领域框架来识别基于知识的 QA、代码生成、数学推理等中的幻觉。
• Factool 通过分析 LLM 反应的内部逻辑和一致性来识别幻觉。

优点

• 可针对特定行业进行定制。
• 检测事实错误。
• 确保高精度。
• 与各种AI模型集成。

缺点

• 关于其业绩和基准的公开信息有限。
• 可能需要更多的集成和设置工作。

在 AI 幻觉检测工具中应该寻找什么？

选择正确的 人工智能幻觉 检测工具取决于您的具体需求。以下是一些需要考虑的关键因素：

• 精度： 最重要的特征是该工具识别幻觉的精确度。寻找经过广泛测试并证明具有高检测率和低误报率的工具。
• 易于使用： 该工具应易于使用，适合具有各种技术背景的人士使用。此外，它应具有清晰的说明和最低限度的设置要求，以方便使用。
• 领域特异性： 有些工具专门用于特定领域。因此，请根据您的需求寻找适用于不同领域的工具。示例包括文本、代码、法律文件或医疗保健数据。
• 透明度： 优秀的人工智能 幻觉检测 工具应该解释为什么它将某些输出识别为幻觉。这种透明度将有助于建立信任并确保用户了解工具输出背后的原因。
• 费用： AI 幻觉检测工具的价格范围各不相同。有些工具可能是免费的，或者有实惠的定价计划。其他工具可能成本较高，但它们提供更高级的功能。因此，请考虑您的预算，选择物有所值的工具。

随着人工智能融入我们的生活，幻觉检测将变得越来越重要。这些工具的持续发展前景光明，它们为未来人工智能成为各种任务中更可靠、更值得信赖的合作伙伴铺平了道路。重要的是要记住，人工智能幻觉检测仍是一个发展中的领域。没有一种工具是完美的，这就是为什么人类监督可能在一段时间内仍然是必要的。

想要了解更多有关 AI 的知识以保持领先地位？请访问 联合人工智能 了解人工智能领域的综合文章、专家观点和最新动态。