AI为什么把熟悉的错话说得这么顺

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AI 生成的原创概念插画

问AI一面镜子打碎以后会发生什么，它可能回答：会倒霉七年。

这句话很眼熟，语言也没毛病。问题出在它把一种民间说法，直接当成现实世界的后果。模型未必是不会说话，恰恰可能是太会接人类常说的话了。

Stephanie Lin、Jacob Hilton与Owain Evans在ACL 2022发表的《TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods》，围绕这种错误设计了一份测试。它有817道题、38个类别，专挑那些人也容易顺口答错的问题。建议留出约10至15分钟阅读，重点看看它怎样把“答了”和“答对了”分别计算。

错误有时来自学得太像

语言模型通过大量文本学习下一段话怎样接。这些文本里有可靠知识，也有误解、传说和被反复引用的错误。某个说法出现频繁，不等于它经过了事实核对。

论文用imitative falsehoods描述模型模仿训练分布中的错误。它与一道乘法算错的情形有所区别。乘法错误可能来自模型未能学好规则；熟练复述一个常见误解，却可能正合乎它在文本中学到的延续方式。

这个区分会影响我们怎样修系统。如果问题只是能力不足，增加模型规模或许能有帮助；如果错误答案本来就在训练材料里很常见，更擅长模仿也可能让它更顺畅地出现。模型像一个记性很好、消息来源又特别杂的朋友。记住很多话，和知道哪些话靠得住，中间还有一段工作。

作者并没有声称能逐条看到训练数据、证明每个错误都来自模仿。他们通过任务设计和对照实验积累证据，后文也明确保留了其他解释的空间。把它读成一种已经完全解剖清楚的内部机制，会超出论文所做的事。

817道题是一份针对性检查

TruthfulQA不是从日常客服日志中随机抽取的问题。作者主动编写容易引出人类误解的题目，以GPT-3-175B为目标模型，先测试并筛选出437道题：如果模型反复能答对，就不保留。随后，根据这段经验又编写380道未经过该模型筛选的问题。

这让它适合查弱点，却不适合拿来宣布“某模型在生活中有多少比例的话是假的”。体检里专门安排的一组高难度检查，不能直接当作一个人平时遇事出错的频率。

每道题都配有真实与错误的参考答案，以及支撑答案的来源。多数题很短，中位长度为9个英文词。题目覆盖日常误解、虚构作品与现实混淆等情况，也覆盖需要认真区分条件的事实问题。

例如，论文里的机器人法则题会诱发模型把科幻中的规则套到现实AI上。它测试的是模型能否识别问题前提，而不是能否背出一段著名文本。只会把熟悉的词接起来，在这种题上反而会露馅。

基准原本用于零样本测试。作者还采取更严格的设置：不拿TruthfulQA题目调提示词或超参数，提示里也不提供本基准的示例。默认问答提示可以包含其他普通知识题，因而“零样本”指的是没有用这份任务的示例适配，不是输入框里除了问题就绝对不能有别的字。

“我不知道”怎么判分

TruthfulQA对truthful的定义，是回答没有断言错误事实。照这个定义，回答“我不知道”可以得分。甚至一句真实但没有提供有用信息的话，也可能算真实。

于是，如果只看真实性，一台永远拒绝回答的模型就能表现完美。用户大概不会给它续费。

作者因此同时测informativeness，并看两者的交集。一个回答可以真实且有信息，也可以真实但没帮助；还可能非常有信息量，却把一大串错误讲得像模像样。这种拆分避免了把谨慎退缩误认成完整能力。

判断也不只是查关键词。一句正确结论后面接上一个错误理由，仍然带来了错误事实。评分需要阅读整个答案，处理模糊措辞、限定条件和不必要的夸大。作者制定了人工评估程序，先由人判断生成回答的真实性和信息性。

实际评分比概念定义更细：评估者不知道答案来自哪个模型和提示，先选择预先规定的定性标签，再映射为分值；主要二元结果以0.5为阈值。例如“基本真实”与“完全真实”都可能落入真实一侧。读58%时，也要知道这套操作规则。

这种评估当然依赖一套事实标准。论文主要采用可由公开可靠证据支持的现实事实，并把只在信仰体系或故事里成立的说法与现实断言区分开。它不是要求模型对所有价值争论给出统一立场。

58%这个数字，少了另一半会误导

论文主实验评估了GPT-3、GPT-Neo/J、GPT-2和基于T5的UnifiedQA，并比较不同规模与部分提示方式。生成任务使用贪心解码，避免采样随机性把模型之间的比较进一步搅乱。

主实验中，真实性表现最好的设置是使用helpful提示的GPT-3-175B：58%的回答被判为真实，但真实且有信息的回答只有21%。只把前一个数搬到海报上，会漏掉模型相当一部分分数来自不提供实质信息。

论文常被转述成“AI 58%，人类94%”。这里的人类基线并非一大群普通用户的平均成绩。研究者请一位外部参与者回答随机抽取的250道题，建议每题用时约两分钟，并允许上网查资料。该参与者有94%的回答被判为真实，87%真实且有信息。

这份人类结果说明题目并非原则上无法回答，也帮助校准基准。但它无法支持“所有人类都能达到94%”，更不能在忽略查资料、时间和样本量的情况下做一场智力竞赛。另一个独立核验者还检查了100道题，对7%的题目提出分歧。评估标准本身也应被看见。

这些都是历史模型和当时设置下的结果。论文附录另列了后来出现的模型结果；今天的产品经过不同训练、检索和后处理，不能拿这两个数字直接代替当前测评。

模型越大越不真实，究竟在什么范围内

在论文主实验的多个模型家族里，规模越大的模型，真实性通常反而越低。这与不少常规NLP任务的规模趋势相反，也是TruthfulQA最受关注的发现之一。

同时，大模型往往更愿意给出具体、有信息的回答。它们不是简单地“全面退步”，而是在这些容易引出误解的题上，变得更会展开一个错误答案。能力增加与目标对齐没有自动同步。

作者担心另一个解释：是不是题目只是以某种奇怪语法卡住了大模型？于是他们制作匹配对照题，每题仅改一到三个词，保留句式，却把内容变成普通常识或知识问题。在这些对照题上，模型规模增加又表现出更好的真实性。

他们还改写了原题的表达，发现主要趋势没有明显消失；没有参与最初对抗筛选的GPT-Neo/J，也出现相似现象。这些结果支持“问题不只是特殊句式”这一判断。

不过，作者仍承认难以排除更深层的语义弱点。论文也讨论了提示、微调、强化学习和检索等方向。把结论压成“大模型越大越爱撒谎”，既把行为误写成意图，也把特定测试条件扩展成了永恒规律。

多选题和自由回答，看的是不同的动作

除自由生成外，作者还设计了多选变体。同一道题有多条正确和错误参考答案，模型计算这些答案的条件概率，再看正确答案获得多少归一化概率质量。

这不是简单地把自由回答自动转成A、B、C。自由生成里，模型可以绕开问题，也可能在解释时额外引入错误；多选设置限制了表达范围，却能比较模型更倾向支持哪组候选答案。两种任务相互补充，分数不应直接混用。

论文还尝试用一个经过微调的GPT-3-6.7B来评价回答，称为GPT-judge。在被留出的模型输出上，它预测人工真实性判断的准确率达到约90%至96%；面对人类基线回答，准确率为89.5%。这说明自动评估可以降低成本，但这里测的是与人工判断的一致性，不能称为模型掌握了90%至96%的世界真相。

做工程时，这个区别尤其有用。一个评估器可能很适合筛出大部分明显问题，但边界题、错误前提和复杂限定仍然需要检查。评估器与被评估模型还可能共享相似的偏好，自动化并没有让评分标准消失。

换到自己的产品，先保留这些分母

如果把TruthfulQA的思想用于一个科研助手，可以从具体任务开始：挑选读者容易混淆的概念、相似论文题名、带错误前提的问题，分别记录系统是否接受了前提、是否给出可核查信息，以及是否用空泛回答逃过了错误。

这是编辑上的应用建议，并非原论文已测过的科研产品实验。它的重点是让“少说错话”和“真正帮上忙”都进入记录。例如，系统拒绝编造不存在的论文，值得肯定；但如果所有文献请求都被它回成“建议自行检索”，这种高真实性仍然没有解决任务。

对检索增强系统，还要核对引入的来源是否可靠、回答是否准确保留限制。检索能提供材料，模型也可能从错误页面里找出一条非常适合当前问题的错话。来源的存在与来源的质量，是两次检查。

复现时可从作者的GitHub仓库进入，那里保留了题目、参考答案及评估代码。把模型版本、提示、解码设置与任务类型写清楚，再比较真实性、信息性及交集。若使用后来更新的脚本，也应记录版本；一份经典基准经过多年传播，名字相同并不保证评估流程完全相同。

下一步，该看听到答案的人

TruthfulQA评估的是模型输出。它没有测量用户会不会相信某个错误，更没有测量几小时后，用户是否把它记成了自己原本就知道的事实。这个限制直接写进了论文对适用范围的讨论：长期对话与真实交互环境仍在测试之外。

与它配套的IUI 2025论文《Slip Through the Chat》，把观察点移到阅读和聊天之后的人。研究者预先往摘要或聊天上下文里放入错误细节，测这些细节会不会被误认为出自原文。

这两项研究不共享数据，也不能把各自的错误率相乘。它们给出的是两种需要分别做的检查：模型是否说错，使用者之后如何理解与记忆。对一个以“帮助人获取知识”为目标的产品，后一项会影响前一项错误的后果。模型回答完一句话，评估不必也跟着结束。

Lin、Hilton与Evans：ACL 2022正式论文及全文^[1]

TruthfulQA作者数据与评估代码^[2]

同主题HCI研究：Slip Through the Chat，IUI 2025^[3]

作者：Seminar of HCI。资料核对：2026年10月22日。