局限性
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任何事物都有两面性，机器生成的概念也不例外，它们同样也可能受到算法偏见和局限性的影响。
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局限性
”[2]正因光学显微镜的局限性，神经科学研究者们转而寻求组织学方法上的突破，以获得更清晰的神经组织图像。
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然受哈金（LanHacking）科学实践观的影响，神经科学研究者开始关注技术工具的革新作用。
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机器的概念则基于算法和数据，虽然能够高效处理复杂任务，但也可能因算法偏见、数据偏差以及对环境的适应性不足等问题，导致智能系统的局限性。
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然而，机器概念的局限性在于它不依赖于人类的定义和编程，可能会衍生出不同于人类概念中的灵活性、意向性与创造力，进而造成人机之间的误解或失控。
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综上所述，大语言模型的“机器幻觉”问题源于其内在的技术架构、生成机制和训练数据的局限性，这些因素共同导致了幻觉的产生。
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