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人工智慧經常受到批評，因為它會編造看似事實的資訊，即幻覺。這些似是而非的虛假資訊不僅擾亂了聊天機器人會話，還曾引發訴訟和醫療事故。
2023 年，谷歌推出的 AI 聊天機器人所釋出的虛假宣告一度導致該公司市值下跌約 1000 億美元。
然而，在科學領域，科學家發現人工智慧幻覺非常有價值。事實證明，智慧機器正在幻想各種不切實際的事情，幫助科學家追蹤癌症、設計藥物、發明醫療裝置、揭示天氣現象，甚至贏得諾貝爾獎。
「公眾認為這一切都很糟糕。」美國聯邦人工智慧研究所所長、電腦科學家 Amy McGovern 表示，「但它實際上為科學家提供了新的想法。這讓他們有機會探索他們可能從未想過的想法。」
科學的公眾形象是冷靜分析。不太明顯的是，發現的早期階段可能充斥著直覺和瘋狂的猜測。「任何事情都有可能發生」，這是科學哲學家 Paul Feyerabend 曾經對這種自由的描述。
現在，人工智慧幻覺正在重新激發科學的創造性。它們加速了科學家和發明家構思新想法並測試它們以檢視現實是否一致的過程。這是科學方法——只是增強了。曾經需要數年才能完成的事情現在可以在幾天、幾小時和幾分鐘內完成。在某些情況下，加速的探究週期有助於科學家開闢新的領域。
麻省理工學院教授 James J. Collins 表示：「我們正在探索。我們要求模型想出全新的分子。」他最近稱讚幻覺加速了他對新型抗生素的研究。
當科學家將特定主題傳授給生成式計算機模型，然後讓機器重新處理這些資訊時，就會出現人工智慧幻覺。結果可能很微妙、錯誤百出，也可能超現實。有時，它們會帶來重大發現。
2024 年 10 月，華盛頓大學的 David Baker 因其在蛋白質方面的開創性研究而獲得諾貝爾化學獎。蛋白質是賦予生命力量的複雜分子。諾貝爾委員會稱讚他發現瞭如何快速構建自然界中不存在的全新蛋白質，稱他的成就「幾乎不可能」。
在宣佈獲獎結果前的一次採訪中，Baker 表示，人工智慧的靈感迸發是「從零開始製造蛋白質」的關鍵。
他補充說，這項新技術幫助他的實驗室獲得了大約 100 項專利，其中許多用於醫療保健。其中一項是治療癌症的新方法。另一項旨在幫助全球抗擊病毒感染。Baker 還創立或幫助創辦了 20 多家生物技術公司。
「事情發展得很快。」他說，「即使是以研究蛋白質為生的科學家也不知道事情已經發展到什麼程度。」
他的實驗室設計了多少蛋白質？「一千萬——都是全新的！」他回答道，「它們在自然界中不會出現。」
儘管人工智慧幻覺對發現很有吸引力，但一些科學家發現這個詞本身具有誤導性。他們認為生成人工智慧模型的想象不是虛幻的，而是有希望的——有可能實現，與科學方法早期階段的猜想沒有什麼不同。他們認為幻覺這個詞不準確，因此避免使用它。
這個詞也遭到反對，因為它會讓人想起迷幻藥引起的幻覺，幾十年來，這些幻覺讓著名科學家望而卻步。最後一個缺點是，人工智慧生成的科學和醫學資訊可能會像聊天機器人的回覆一樣，被虛假資訊所矇蔽。
2024 年 7 月，美國白宮釋出了一份關於培養公眾對人工智慧研究信任的報告。報告中唯一提到幻覺的地方是尋找減少幻覺的方法。
諾貝爾獎委員會似乎也遵循了這一策略。在對 Baker 工作的詳細審查中，委員會對人工智慧幻覺隻字未提。相反，在一份新聞稿中，委員會只是稱讚 Baker 的團隊「創造了一個又一個富有想象力的蛋白質」。越來越多的科學界人士似乎認為幻覺是不可提及的。
儘管如此，專家在採訪中表示，與聊天機器人及其同類的幻覺相比，科學人工智慧的想象力具有巨大的優勢。他們說，最根本的是，創造性的爆發源於自然和科學的鐵一般的事實，而不是人類語言的模糊性或以偏見和謊言而聞名的網際網路的模糊性。
「我們正在教授人工智慧物理學。」加州理工學院數學和電腦科學教授 Anima Anandkumar 說道，她曾在 Nvidia 公司指導人工智慧研究。
Anandkumar 補充說，對於科學而言，可靠事實的物理基礎可以產生高度準確的結果。她表示，聊天機器人的大型語言模型沒有實用的方法來驗證其陳述和斷言的正確性。
她說，最終的檢驗是科學家將數字幻想與物理現實的具體細節進行比較。
「你需要測試它。」Anandkumar 談到人工智慧的結果時說，「人工智慧幻覺新設計的東西需要測試。」
最近，Anandkumar 團隊利用人工智慧幻覺幫助設計了一種新型導管，這種導管可以大大減少細菌汙染——細菌汙染是全球禍害，每年導致數百萬人發生尿路感染。她說，該團隊的人工智慧模型設想了數千種導管幾何形狀，然後選擇了最有效的一種。
新導管的內壁排列著鋸齒狀的尖刺，可防止細菌獲得牽引力並逆流感染患者的膀胱。Anandkumar 表示，該團隊正在討論該裝置的商業化問題。
與其他科學家一樣，Anandkumar 表示她不喜歡幻覺這個詞。她的團隊關於新導管的論文避免使用這個詞。
另一方面，紐約市紀念斯隆凱特琳癌症中心實驗室負責人 Harini Veeraraghavan 在一篇關於使用人工智慧銳化模糊醫學影像的論文中引用了這個術語。論文部分標題為：「幻覺 MRI（Hallucinated MRI）」。
德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員也接受了這個術語。他們關於改進機器人導航的論文標題是「從幻覺中學習（Learning from Hallucination）」。
谷歌 DeepMind 開發人工智慧應用程式，該公司科學部門負責人稱讚幻覺促進了科學發現，此前不久，DeepMind 的兩位研究人員與 Baker 共同獲得了今年的諾貝爾化學獎。
DeepMind 負責人 Pushmeet Kohli 在接受採訪時表示：「我們有這個可以展現創造力的神奇工具。」
他說，一個例子是 2016 年 DeepMind 計算機如何擊敗圍棋世界冠軍，圍棋是一項複雜的棋盤遊戲。這場比賽的轉折點是比賽開始後相當早的第 37 步。
「我們認為這是一個錯誤。」Kohli 說，「但隨著比賽的進行，人們意識到這是一個天才之舉。因此，這些模型能夠產生這些非常非常新穎的見解。」
俄克拉荷馬大學的氣象學和電腦科學教授、人工智慧研究所所長 McGovern 說，人工智慧幻覺可以用「機率分佈」這個不太貼切的術語來描述——這是科學界一個非常古老的術語。
McGovern 補充說，氣象偵探現在經常使用人工智慧來建立數千種微妙的預報變化或機率範圍。她說，豐富的想象力讓他們發現了可能導致致命熱浪等極端事件的意外因素。「這是一個很有價值的工具。」
Baker 就採用了這種坦率的態度。他 2021 年發表 《Nature》上的一篇論文的標題是「透過深度網路幻覺進行從頭蛋白質設計（De novo protein design by deep network hallucination）」。
「從頭」一詞在拉丁語中意為「從頭開始」，這與 20 世紀 80 年代初科學家開始調整自然界中已知蛋白質結構的方式形成了鮮明對比。
2003 年，Baker 團隊實現了一個更宏偉的目標：從零開始製造出世界上第一個全新的蛋白質。他們稱之為 Top7。他們的成就被視為一項重大進步，因為蛋白質是複雜性的超級明星。專家將 DNA 結構比作一串珍珠，將大分子蛋白質結構比作毛球。它們的結構非常複雜，即使是詳細的圖形表示也只是粗略的近似值。
隨著人工智慧逐漸成為一項強大的新技術，Baker想知道它能否加速從頭設計。他在 2021 年發表在《自然》雜誌上的論文引用了谷歌 DeepDream 的靈感——這是一個將現有影像變形為迷幻影像的模型。
當人們看著滿月，看到一個男人的臉時，這就叫做空想性錯視，這是一種將模糊的圖案變成有意義的影像的感知怪癖。DeepDream 正是利用這種傾向的一種形式來創造其超現實的幻想。
Baker 的計劃是看看人工智慧能否將幻想性錯視效應施加於模糊的氨基酸組（蛋白質的組成部分）。他的團隊將隨機的氨基酸序列輸入一個經過訓練的模型中，該模型可以識別真實蛋白質的結構特徵。結果非常成功。
論文稱，測試執行產生了數千種虛擬蛋白質。它將它們比作網際網路上人工智慧貓影像的爆炸式增長。論文稱：就像深度網路幻覺生成的貓的模擬影像可以清楚地識別為貓一樣，人工蛋白質結構也與自然結構「相似但不完全相同」。
Baker 團隊隨後試圖將想象中的蛋白質變成真實的蛋白質——這一步與讓數字貓栩栩如生沒有什麼不同。
首先，該團隊獲取了幻覺分子的資訊，並將其作為藍圖來生成形成基因的 DNA 鏈。然後，正如 2021 年的論文所報導的那樣，當基因被插入微生物體內時，微生物產生了 129 種科學和自然界未知的新型蛋白質，頓悟時刻到來了。
隨後，在 2022 年初，Baker 將那一刻描述為人工智慧如何加速從頭蛋白質設計的「首次展示」。他在 2022 年和 2023 年的後續論文再次在標題中使用了幻覺一詞。
在一次採訪中，Baker 表示他的實驗室利用一種名為「擴散（diffusion）」的人工智慧方法在創造性想象方面邁出了新的一步。這就是 DALL-E、Sora 和其他流行視覺生成器的動力所在。
Baker 稱讚擴散方法比幻覺方法更能創造出新穎的蛋白質設計。「擴散方法速度更快，成功率也更高。」他說。
近年來，一些分析人士擔心科學正在衰落。他們指出，近幾十年來，突破和重大發現的數量有所下降。
人工智慧的支持者認為，人工智慧的創造力正在拯救人類。在設計領域，Baker 團隊看到了蛋白質催化劑的浪潮，它們將收集太陽能，將舊工廠變成節能裝置，幫助創造一個可持續發展的新世界。
「加速持續發生。」Baker 團隊成員 Ian C. Haydon 說，「真是難以置信。」
「未來幾年會出現令人驚奇的成果。」Kohli 說，他認為人工智慧將揭開生命最深層的秘密，併為治癒疾病、改善健康和延長壽命奠定強大的新基礎。
「一旦我們破譯並真正理解生命的語言。」他說，「那將是非常神奇的。」
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