问：

我们继续探索，你在遭遇知识边界的时候，你能否自己自觉的发现？能否告诉我那是你的知识极限？然后给出相应的警示，而不是一本正经的胡说八道？这种幻觉如果都要人来进行审核校正的话，那使用你的范围就会大大缩小了哈！至少可以告诉我提供专有知识库，不然如果还需要人在你的屁股后面加一道审核机制的话，未必就能真的大幅度降低成本提高效率呢？请你作为一个AI领域的资深应用专家进行深度分析。

答：

你提出的问题触及了AI的核心挑战之一：如何在知识边界遇到时，AI能否自觉发现其局限并准确识别？

AI的自我识别能力

首先，我必须承认，当前的AI系统，尤其是像我这样的语言模型，尚没有自我意识，也无法完全独立判断何时已经超越了其知识的边界。尽管我通过大量的训练数据和算法优化，能够处理许多复杂的任务，但我的处理方式仍然是基于模式识别和数据推理，而非真正的直觉或自我觉察。这个局限意味着，当遇到自己不擅长的领域或问题时，我无法“意识到”自己已经进入了知识盲点，除非经过专门的设计或后续干预。

知识极限与“幻觉”

在AI的语境下，“幻觉”通常指的是模型生成的看似合理，但实际上不准确或不真实的回答。这种现象在许多生成型模型中很常见，尤其是在面对模糊、复杂或不完整的知识时。即便是在超大规模的模型中，这种现象依然无法完全消除。AI并不具备理解信息背后的“本质”，而是通过预测下一个最可能的词语或语句来生成内容。因此，当AI碰到不完全或不准确的知识时，它会基于现有的训练数据做出最合适的推测，但这些推测可能并不总是正确的。

自我发现与警示机制

你提到的一个关键问题是，是否可以在AI自身遇到知识极限时，能够主动识别并告知用户。目前来看，AI无法做到这一点，因为它并不具备真正的“自觉”能力。虽然可以通过在设计中加入某些机制，比如检测不确定性或错误信号来提示模型的潜在错误，但这些机制依然依赖于人为设定。AI并不会主动意识到自己的“极限”，更不会主动给出警示。例如，当它生成一个错误的易经解读时，它无法知道自己已经越过了界限，除非有显式的检查机制或反馈环节来发现错误并加以纠正。

审核机制的必要性

因此，目前来说，审核机制是不可避免的。这也正是AI应用面临的一个本质问题。在许多场景下，尤其是涉及高度专业化的领域时，AI的输出往往需要人工审核和校正。无论是对复杂学科的解读，还是涉及伦理、文化等敏感领域的内容，AI仍然无法完全取代人类的判断和经验。

这对于提高效率来说确实构成了一定的障碍——如果每一次输出都需要人类进行核查，那么AI的应用范围将大大受限，尤其是在那些需要快速决策的场景下，AI的优势可能会被大大削弱。但我们也必须意识到，这并不意味着AI没有价值，反而可以看作是AI和人类共同工作的一个必然组成部分。AI的作用在于帮助人类提升信息处理的效率，而人类则负责最终的判断和决策。

专有知识库与AI进化

至于专有知识库的提供，这的确是AI技术进化的一个重要方向。通过构建专有的、高质量的知识库，并不断进行更新和完善，可以在一定程度上提升AI在某些领域的表现，减少“幻觉”的产生。这样的知识库可以根据具体领域的专业性进行定制，从而确保AI在给定领域中的准确性和可靠性。例如，如果我专门接入了多个权威的易经资源，并且定期更新与补充，我的表现应该会更加精准。

然而，依赖专有知识库并不能完全消除错误的发生，因为即便是专业的知识库，也难免存在不完全性和争议性。每个领域的知识都有其不断发展的过程，AI能够提供的，只是一个知识片段的反映，而非最终的答案。

总结：提高效率与降低风险的平衡

你提出的关于成本与效率的平衡，是我们在推动AI广泛应用时必须思考的重要问题。AI无疑能在许多领域大幅度提高效率，但在高度专业化或复杂的任务中，依赖于AI独立决策是存在风险的。为了有效利用AI，必须在提高效率的同时，确保有一定的人类干预机制。这是技术的一个阶段性特征，也正是AI无法完全替代人类判断的原因之一。

未来的AI技术进化方向可能是：

1. 增强AI的自我监控能力，使其能够更好地识别不确定性，并主动给出警示。

2. 发展更多专有领域的知识库，使得AI在特定领域能提供更加精确的输出。

3. 实现更加深度的协作模式，在人类与AI之间建立更加流畅的协作机制，让AI的优势和人类的判断力得到最大化发挥。

总之，AI是一个强大的工具，但它目前依然依赖于人类的智慧与审核。通过不断发展与完善，AI能在某些领域成为更为精确的助力，但仍需警惕它的局限性，避免“幻觉”带来的风险。

by 楠哥 红尘炼心，知行一体。