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过确定其真实的可能性来创建答案。 例如，假设您的人工智能正在训练的数据集告诉它世界上最富有的人是伯纳德 阿诺特，他的净资产为数十亿美元。 它还了解到，第二富有的人是埃隆 马斯克 ，身价 亿美元。 那么假设它确定地球上最富有的 个人之间的平均财富差异为 。 这可能会导致伯纳德 阿诺特的净资产必须大于马斯克的 ，而且很可能多出 ，而根据提供的数据，伯纳德 阿诺特的净资产很可能为 。

它可能提供的答案是事实，但事实是 的净资产是 。人工智能得出了一个 电话号码列表 错误的数字，因为它根据所提供的数据选择了一个很可能为真的答案。 人工智能幻觉是人工智能内容生成器出错的第三种方式。 在人工智能工具中观察到了高级算法问题，输出不跟随输入。这通常是由于人工智能在其训练数据中发现了意外的模式。 当孩子们在测试中给出令人惊讶且技术上正确的答案时，许多教育工作者都经历过这种问题，但不是教育工作者在他们试图教授的内容中想要或期望的答案。 帮助您与客户沟通的 工具 的聊天机器人构建器 客户沟通中的人工智能， 的免费聊天机器人构建器 图片来源 定价： 用户可以使用免费版本 核心特点 您可以选择专为各种目标设计的聊天机器人 。



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