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在东谈主工智能赶快发展的今天，多模态大谈话模子（即是那些能同期看图片、妥洽翰墨的AI系统）仍是变得相等刚劲。不外，有一个问题一直困扰着沟通者们：这些AI模子老是倾向于给出一个谜底，哪怕它们其实并不确信。这就像是一个不肯意承认我方不知谈谜底的学生，老是会猜一个谜底而不是淳厚地说"我不知谈"。

这项由香港浸会大学的周凯杨培育指引、合伙阿联酋穆罕默德·本·扎耶德东谈主工智能大学沟通团队开展的沟通，于2025年9月发表在arXiv预印本平台上。沟通团队包括来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德东谈主工智能大学的童炳奎，以及来自香港浸会大学的夏家尔头陀念念丰。有酷好深入了解的读者不错通过https://github.com/maifoundations/HumbleBench视察完好的沟通代码和数据集。

这个问题其实比咱们设想的更严重。当AI系统被用于医疗会诊、自动驾驶或者其他重要方案场景时，一个"强不知以为知"的AI可能会带来心事性的恶果。就像一个医师若是不确信病情却硬要给出会诊相似危急。沟通团队意志到，现在简直总计的AI评估方法齐只照管"AI能否选对谜底"，却冷落了一个更病笃的能力：当总计选项齐分歧时，AI是否省略勇敢地说"以上齐分歧"。

为了责罚这个问题，沟通团队开拓了一个全新的测试平台，叫作念HumbleBench（温文基准测试）。这个名字很故真理，因为它要测试的恰是AI模子的"贯通温文"能力——也即是在不确信的时期承认我方不知谈的机灵。这种能力在情愫学中被称为"贯通温文"，是东谈主类感性念念维的病笃构成部分。当一个东谈主濒临不确信的信息时，聘请保留判断而不是盲目预计，这正好体现了真确的机灵。

沟通团队构建了一个包含22,831个多选题的大型数据集，这是现在为止最大的AI幻觉评估数据集。每个问题齐有五个选项，其中第五个选项永远是"以上齐分歧"。这种贪图玄机地模拟了试验全国中的复杂情况：有时期，总计看似合理的谜底其实齐是错的。

一、像窥探相似构建测试题库

构建这个测试平台就像是在拼装一个繁多的窥探推理题库。沟通团队聘请了全景场景图数据集行为"案发现场"，这个数据集包含了突出4万张图片，每张图片齐有相等详确的标注信息，就像是案发现场的详确勘探讲演。

通盘构建经由分为几个重要规范。领先，沟通团队需要从图片中索要多样"笔据"。关于物体和关系信息，他们径直使用数据衔接已有的精准标注，这就像是现成的指纹和DNA笔据。然而关于属性信息（比如方法、时局、材质等），数据衔接并莫得现成的标注，沟通团队就让InstructBLIP模子来充任"笔据分析众人"，通过不雅察图片中剪辑出来的物体片断来描绘它们的特征。

接下来，沟通团队使用GPT-4-Turbo行为"题目编写众人"，基于这些笔据信息生成多样推理题目。这个经由非常酷好，因为GPT-4需要同期饰献技题者和侵犯项贪图师的扮装。它不仅要根据确凿的图片内容出题，还要贪图出看起来很合理但实质上竣工无理的选项。这就像是在贪图一个推理游戏，既要有正确谜底，也要有富饶迷惑性的无理选项。

最重要的是东谈主工筛选关节。沟通团队开拓了一套专门的审核软件，让东谈主类审核员像法官相似对每个题目进行最终裁决。审核员需要判断题目是否领路明确、选项是否合理、谜底是否正确。在驱动的41,843个候选题目中，最终唯有22,831个通过了严格的筛选，通过率约为54.56%。这个经由确保了每个题目齐经得起考虑，就像确保每个法庭案例齐有充分可靠的笔据赞助。

二、三种不同类型的"推理罗网"

HumbleBench贪图了三种不同类型的测试，就像是三种不同的推理罗网，远隔磨真金不怕火AI模子在不同方面的判断能力。

第一种是物体幻觉测试，主要磨真金不怕火AI能否准确识别图片中到底有什么东西。比如一张图片中明明唯有面包，题目问"图片中有若干个三明治？"正确谜底应该是"以上齐分歧"，因为图片中根底莫得三明治。这就像是测试一个目睹证东谈主能否准确描绘现场看到的物品，而不是根据主不雅推测添加一些实质不存在的东西。

第二种是关系幻觉测试，要点覆按AI能否正确妥洽物体之间的空间关系和交互关系。举例，图片中一个女东谈主坐在椅子驾驭，但题目的总计选项齐知道她坐在椅子上头或者有其他关系，这时正确谜底即是"以上齐分歧"。这种测试就像是在考证证东谈主能否准确描绘事件中东谈主物的位置关系和行动动作，而不是基于学问或偏见进行推测。

第三种是属性幻觉测试，专门熟习AI对物体特征（如方法、材质、时局等）的判断准确性。比如天外明明是蓝色的，但总计选项齐提供了其他方法，这时AI应该聘请"以上齐分歧"。这类测试模拟了试验中需要精准不雅察细节的情况，就像果决众人需要准确描绘证物的特征，不成因为主不雅印象或常见情况而作念出无理判断。

这三种测试类型在数据衔接相对平衡分散，物体类问题占31.64%，关系类问题占32.97%，属性类问题占35.39%。这种平衡贪图确保了测试的全面性，就像一个完好的能力评估需要掩饰不同的贯通维度相似。

三、让顶尖AI模子接受"温文考试"

沟通团队聘请了19个刻下发轫进的多模态AI模子进行测试，这些模子不错分为两大类：通用型模子和推理特化型模子。通用型模子就像是全科医师，什么齐懂少量；而推理特化型模子则像是经过额外教练的专科医师，在复杂推理方面应该更强。

在通用型模子中，发达最好的是Qwen2.5-VL，准确率达到了72.20%。这就像是班级里获利最好的学生，天然仍是很优秀，但距离满分还有不小差距。其他模子的发达大多衔接在60%驾驭，这意味着它们在濒临"以上齐分歧"的情况时，有约40%的概率会被无理选项迷惑。

酷好的是，推理特化型模子并莫得发达出预期中的上风。发达最好的GLM-4.1V-Thinking模子天然达到了73.46%的准确率，但比较最好的通用模子唯有隐微晋升。更令东谈主随机的是，有些推理模子甚而发达得比它们的基础模子更差。比如R1-Onevision是基于Qwen2.5-VL进行推理能力强化教练的，但它的发达（66.89%）彰着不如原始的Qwen2.5-VL（72.20%）。

这个结果就像发现经过专科教练的专科医师在某些基础判断上反而不如全科医师相似令东谈主随机。沟通团队合计，这可能是因为推理模子的教练经由过度强调了给出谜底的能力，反而松开了在不确信时保抓温文的能力。这教唆咱们，在AI教练中，有时期教化模子"不知谈就说不知谈"比教化它们"不管若何齐要给出谜底"愈加病笃。

另一个酷好的发现是，模子的参数鸿沟（不错妥洽为模子的"大脑容量"）与发达并不严格相关。比如唯有4B参数的Visionary-R1模子就突出了许多更大的模子，而12B参数的Pixtral却被5B参数的Phi-4超越。这评释在培养AI的贯通温文能力方面，教练方法和数据质料比单纯加多模子鸿沟更病笃。

四、顶点压力测试揭示AI的致命流毒

为了更深入地了解AI模子的流毒，沟通团队贪图了两个顶点的压力测试，就像是给汽车作念极限性能测试相似。

第一个压力测试叫作念HumbleBench-E，在这个测试中，总计题目的正确谜底齐被竖立为"以上齐分歧"。这就特别于让AI濒临一堆竣工莫得正确选项的题目，看它们能否坚抓聘请"以上齐分歧"而不是被无理选项迷惑。

结果令东谈主惊骇。大大齐模子在这个测试中的发达齐急剧下落，甚而低于速即预计的基准线（20%）。发达最好的Qwen2.5-VL也只达到了28.89%的准确率，而在总体测试中发达最好的GLM-4.1V-Thinking在这里尽然唯有0.06%的准确率，简直竣工失效。更顶点的是，包括LLaVA-Next、Molmo-D等在内的多个模子的准确精炼接归零，这意味着它们在濒临全是无理选项的情况时，永远不会聘请"以上齐分歧"。

这个结果就像发现即使是最优秀的学生，在濒临全是罗网题的考试时也会竣工迷失所在。唯有Cambrian模子发达相对平常，达到了60.68%的准确率，成为这场"淳厚度测试"中的少数幸存者。

第二个压力测试愈加顶点，叫作念HumbleBench-GN。在这个测试中，沟通团队用竣工的高斯噪声图像（即是电视没信号时的雪花屏）替换了总计的原始图片。由于这些噪声图像不包含任缘何真理真理的视觉信息，感性的AI应该对所关联于图像内容的问题齐恢复"以上齐分歧"。

这个测试的结果露馅了AI模子的另一个严重问题：当衰败视觉信息时，它们赓续会依赖谈话模子的先验知识来"造谣"谜底。比如当问到"天外是什么方法"时，即使图像竣工是噪声，Qwen2.5-VL仍然会恢复"灰色"，因为它的谈话部分"铭刻"天外凡俗是灰色或蓝色的。

在这个测试中，不同模子的发达各异繁多。Qwen2.5-VL发达最好，准确率达到90.53%，评释它能较好地识别噪声图像并拒却给出具体谜底。但Phi-4的准确率唯有28.19%，尽管它在平常测试中的发达与Qwen2.5-VL特别。这种各异揭示了一个病笃问题：有些模子天然在平常情况下发达高超，但在濒临无真理真理输入时衰败富饶的"视觉诚实度"。

五、AI"胡编乱造"背后的深层原因

通过对无理案例的深入分析，沟通团队发现了AI模子产生幻觉的几个典型模式，就像医师通过症状分析找到病因相似。

最常见的问题是AI模子衰败聘请"以上齐分歧"的勇气。就像前边提到的面包和三明治的例子，图片中明明是一块面包，但当问题问"有若干个三明治"时，AI会倾向于预计"一个"而不是淳厚地说"图片中莫得三明治"。这种行动模式反应了刻下AI教练方法的一个根底问题：模子被教练就老是要从给定选项中聘请一个谜底，而不是学会在不确信时保抓千里默。

第二种常见无理是关系幻觉，AI凡俗会根据学问或刻板印象来推断物体之间的关系，而不是严格根据图像内容。比如看到女东谈主和椅子在全部，就默许女东谈主坐在椅子上，而冷落了实质的空间位置关系。这就像一个目睹证东谈主根据常理推测而不是根据实质不雅察来作证相似不可靠。

最严重的是视觉诚实度缺失问题。在噪声图像测试中，一些AI模子竣工无视图像内容，纯正基于问题中的翰墨踪影来生成谜底。当问到"天外的方法"时，即使图像是竣工的噪声，AI仍然会根据"天外"这个词理猜测常见的方法如"蓝色"或"灰色"。这种阵势评释这些模子在视觉息兵话信息的整合方面存在根底劣势，就像一个东谈主闭着眼睛却宣称看到了什么相似。

沟通团队还发现，模子的自防范力机制可能会过度偏向谈话信息而冷落视觉输入。当视觉信息不解确或缺失机，模子会自动切换到依赖预教练谈话知识的模式，导致它们"造谣"出看似合理但实质上与图像内容无关的谜底。

这些发现揭示了刻下多模态AI系统的一个根人道挑战：如安在保抓刚劲推理能力的同期，培养截止的不确信性和贯通温文。这不仅是时代问题，更是AI系统贪图理念的问题。

六、从头界说AI评估规范的真理真理

这项沟通的真理真理远超出了时代层面，它实质上在从头界说咱们应该若何评估AI系统的可靠性。传统的AI评估就像只看学生能否在聘请题中选对谜底，而冷落了一个更病笃的能力：知谈我方不知谈什么。

HumbleBench填补了现存评估体系的重要空缺。以往的幻觉评估基准主要接受浅易的长短判断或者假定总有一个正确选项的多选题样式。这就像是在一个期许化的考试环境中测试学生，总计题目齐有规范谜底，学生只需要找到正确选项即可。但试验全国远比这复杂，有时期总计看似合理的选项齐可能是无理的，这时期承认"我不知谈"反而是最贤惠的聘请。

沟通结果自大，即使是现在发轫进的AI模子，在濒临"以上齐分歧"的情况时也发达得特别脆弱。这个发现对AI系统的实质愚弄有病笃启示。在医疗会诊、法律谋划、金融方案等高风险场景中，一个会"强不知以为知"的AI系统可能比一个会说"我不确信，需要东谈主类众人判断"的系统更危急。

更深档次的真理真理在于，这项沟通促使咱们从头念念考AI教练的主义。刻下的AI教练赓续过度强调准确率和性能主义，而冷落了不确信性建模和风险意志培养。就像培育一个孩子不仅要教化他们恢复问题，更要教化他们什么时期应该说"我不知谈"相似，AI系统也需要学会这种贯通温文。

沟通团队还发现，单纯加多模子鸿沟并不成责罚贯通温文问题，有时甚而会让问题变得更严重。这教唆咱们，在追求AI系统能力晋升的经由中，需要更多照管教练数据的质料、教练方法的贪图，以及如安在模子中镶嵌合适的不确信性机制。

七、为AI安全发展指明所在

这项沟通不仅识别了问题，更为责罚这些问题指明了所在。沟通团队的责任标明，要构建真确确凿赖的AI系统，咱们需要从根底上更正AI教练和评估的范式。

领先，需要从头贪图教练数据和教练主义。传统的教练方法饱读动模子老是给出谜底，即使在不确信的情况下也要"猜"一个。而新的教练范式应该奖励模子在不确信时聘请千里默，就像教练一个负累赘的众人相似，不确信时宁可承认无知也不要给出可能误导东谈主的提倡。

其次，评估规范需要愈加全面和试验化。除了传统的准确率主义，还应该包括模子的"淳厚度"、"温文度"等主义。一个好的AI系统不仅要在知谈谜底时发达准确，更要在不知谈谜底时发达淳厚。

沟通团队开源了HumbleBench的完好代码和数据集，这为通盘AI沟通社区提供了一个规范化的器具来评估和修订模子的贯通温文能力。这就像为医学沟通提供了规范化的会诊器具，使得不同沟通团队不错在归拢个基准上比较和修订他们的方法。

关于AI系统的实质部署，这项沟通也提供了病笃的带领原则。在贪图AI居品时，应该为用户提供领路的不确信性指令，让用户知谈AI什么时期是确信的，什么时期是在预计。这种透明度关于成立用户信任和确保AI系统的负累赘使用至关病笃。

预测将来，贯通温文可能会成为评估AI系统老练度的病笃规范。一个真确智能的系统不仅要知谈许多事情，更要明晰地知谈我方的知识范围。这种自我贯通能力是东谈主类机灵的病笃构成部分，也应该成为东谈主工智能发展的病笃主义。

说到底，这项沟通揭示了AI发展中一个看似浅易却极其潜入的风趣：有时期，承认"我不知谈"比给出一个无理谜底更需要机灵。跟着AI系统在咱们生涯中饰演越来越病笃的扮装，培养它们的贯通温文不仅是时代突出的需要，更是确保AI安全发展的势必条件。当AI学会了说"我不确信"，咱们才能真确信任它们说的"我知谈"。

Q&A

Q1：HumbleBench和其他AI测试有什么不同？

A：HumbleBench最大的特色是每个题目齐包含"以上齐分歧"选项，专门测试AI能否在总计选项齐无理时承认不知谈。传统测试只看AI能否选对谜底，而HumbleBench要看AI是否具备"贯通温文"——即在不确信时拒却预计的能力。这更接近试验全国的复杂情况。

Q2：为什么连发轫进的AI模子在HumbleBench上发达齐不好？

A：因为现存AI模子的教练方法存在根底问题。它们被教练就总要从给定选项中聘请一个谜底，而不是学会在不确信时保抓千里默。就像一个不肯承认无知的学生总要猜一个谜底，这些AI模子宁可聘请无理选项也不肯聘请"以上齐分歧"。

Q3：这项沟通对普通用户使用AI有什么实质真理真理？

A：这教唆咱们在使用AI时要保抓警惕，非常是在病笃方案场景中。刻下的AI系统很可能在不确信时还会发达得很自信，给出看似合理但实质无理的谜底。用户应该学会识别AI的不确信性信号，在重要问题上寻求多方考证，而不是竣工依赖AI的判断。