错觉：大型语言模型幻觉的意外价值

本文系统地为大型语言模型（LLM）的幻觉或“错觉”提供了一套论据，将其视为潜在资源，而非不可接受的缺陷。标准观点认为，错觉本质上是有害的，AI研究应消除这一缺陷。本文我们论证并经验性地展示，LLM错觉的可衡量语义特征反映了人类倾向于将增加的叙事性用作意义建构和沟通资源的心理倾向。换言之，这具有潜在价值。具体而言，我们分析流行的幻觉基准，揭示出错觉输出相对于真实输出表现出更高的叙事性和语义连贯性。这一发现揭示了我们通常轻视错觉理解的张力。它暗示，LLM倾向于错觉的趋势可能与生成连贯叙事文本的正面能力密切相关。