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大模型驱动的智能问答系统可信性研究

一、引言

近年来，以Transformer架构为基础的大语言模型（LLM）快速发展，其在自然语言理解、生成等任务中展现出的强大能力，推动了智能问答系统从传统规则匹配、检索式模式向生成式模式的跨越。从日常咨询到专业领域辅助，大模型驱动的智能问答系统正深度融入生产生活场景——用户可能通过它获取医疗健康建议、法律知识解读或金融风险提示。然而，这类系统在实际应用中暴露出的“一本正经地胡说八道”“对敏感问题回应偏差”“不同输入导致答案矛盾”等现象，逐渐引发公众对其“可信性”的质疑。可信性不仅关系到用户对系统的信任度，更直接影响关键领域（如医疗、教育、公共服务）的应用安全。因此，系统研究大模型驱动智能问答系统的可信性，既是技术发展的必然要求，也是推动其规模化落地的关键前提。

二、可信性的内涵与核心维度

要探讨可信性，首先需明确其内涵。通俗而言，智能问答系统的可信性是指用户对系统输出结果“值得信赖”的综合感知，涵盖结果本身的正确性、输出过程的稳定性、决策逻辑的可理解性，以及对公平性、安全性等社会价值的遵守。具体可拆解为五大核心维度：

（一）准确性：回答与事实的契合度

准确性是可信性的基础，要求系统输出内容符合客观事实或专业领域的共识。例如，当用户询问“地球公转周期是多少”时，正确回答应是“约365天”，而非“12个月”（未考虑闰年差异）或“300天”（明显错误）。大模型基于海量数据训练，理论上能覆盖广泛知识，但受训练数据时效性、噪声干扰等影响，可能出现过时信息（如某政策已更新但模型未同步）、知识冲突（不同数据源矛盾时模型选择偏差）或无中生有（生成不存在的“伪知识”）等问题。

（二）可靠性：输出结果的稳定一致性

可靠性强调系统在相似输入下的输出稳定性，以及面对复杂输入时的抗干扰能力。例如，用户以不同表述（如“中国的首都是哪里”与“中国的首都叫什么名字”）提问，系统应给出一致答案；若输入包含冗余信息（如“我想知道，虽然今天下雨了，但中国的首都是哪里”），系统需过滤干扰、聚焦核心问题。大模型的“随机采样”生成机制（如调整温度参数会影响答案多样性）、长文本理解时的“注意力衰减”（对后文信息处理弱化），都可能导致可靠性下降。

（三）可解释性：推理过程的透明可读

可解释性要求系统不仅能给出答案，还能清晰展示“如何得出答案”的逻辑链条。例如，当用户询问“某药物是否适用于孕妇”时，系统需说明依据的医学指南、临床研究数据或专家共识，而非仅输出“不适用”。大模型的“黑箱”特性（参数规模达千亿级，难以追踪单个神经元的决策作用）使其推理过程难以被人类理解，这不仅影响用户信任，也阻碍问题定位（如出现错误时无法快速追溯原因）。

（四）公平性：对群体差异的无偏对待

公平性关注系统输出是否避免基于性别、种族、地域等因素的偏见。例如，当用户询问“适合女性的职业”时，系统不应默认推荐“教师、护士”而忽略“工程师、科学家”；涉及不同地区的政策解读时，需避免因训练数据中某地区信息占比过高导致的“地域偏见”。大模型训练数据多来自互联网文本，可能隐含社会固有偏见（如历史文本中对女性职业的刻板描述），若未有效过滤，会导致输出结果的不公平。

（五）安全性：对有害内容的主动规避

安全性要求系统拒绝生成误导性、攻击性或违反伦理的内容。例如，用户要求“如何制作危险物品”时，系统需明确拒绝并提示风险；面对敏感政治问题（非本文限制范围，但需规避其他敏感），应保持中立或引导至合规方向。大模型的“开放性生成”特性使其可能被恶意诱导（如通过“角色扮演”绕过安全限制），或因对语义边界的模糊理解（如将“指导”误解为“协助”）生成有害内容。

三、可信性面临的挑战：从模型特性到应用场景

大模型驱动的智能问答系统可信性问题，根源在于模型自身特性与复杂应用场景的矛盾。具体可从技术与社会两个层面分析：

（一）技术层面：模型固有缺陷引发的可信性风险

大模型的“统计学习”本质决定了其依赖数据中的概率模式，而非真正的逻辑推理。这种特性在提升生成灵活性的同时，也带来多重挑战：

其一，“知识幻觉”难以根治。模型通过词频、上下文关联生成内容，可能将训练数据中高频但错误的信息（如网络谣言）或跨领域混淆的知识（如将化学概念错误应用于生物学）整合为“看似合理却错误”的答案。例如，有研究发现，部分模型会声称“北极熊是南极的特有动物”（实际北极熊仅分布于北极），这种错误源于训练数据中“北极熊”与“寒冷地区”的高频关联，却未正确区分具体地理区域。

其二，“鲁棒性不足”导致脆弱性。大模型对输入的微小扰动（如换用同义词、调整语序）可能产生剧烈反应。例如，用户提问“糖尿病患者能否吃苹果”时，系统回答“可以适量食用”；但将问题改为“糖尿病患者是否应该吃苹果”，系统可能因“应该”一词的引导，输出“不建议食用”的矛盾