关于一个黑暗中的萝卜般的 chatgpt bug 溯源

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关于一个黑暗中的萝卜般的 chatgpt bug 溯源报告：Whisper 模型“幻觉”导致异常广告词输出的起因分析1. 现象描述

在使用 ChatGPT Voice Mode 时，若麦克风配置为无信号的虚拟设备（静音或仅有底层噪点），系统会意外输出与当前环境完全无关的中文提示词，如：“请不吝点赞、订阅、转发、打赏支持明镜与点点栏目”。

2. 根本原因：模型幻觉 (Hallucination)

该现象本质上是 Whisper 语音转文字模型在处理低信噪比（Noise）或纯静音（Silence）数据时的过度拟合表现。

• 数据污染：Whisper 使用了大量从互联网（如 YouTube）爬取的视频及配套字幕进行弱监督训练。
• 错误关联：许多中文视频在开头或结尾有长段的静音或背景音乐，而字幕组或博主往往在此时插入“点赞订阅”的投屏广告。
• 模型误判：经过大量此类数据的训练，模型形成了一种错误的权重关联：[静音/背景杂音] = [特定中文广告词]。当输入信号为空白时，模型为了强制输出结果，会根据概率补全出这些高频出现的“幽灵字幕”。
  
  

3. 演进与现状

• 版本差异：此问题在 Whisper v3 中比 v2 更频繁，主因是 v3 训练集规模更大，包含的高噪/低质互联网数据比例也随之增加。
• 官方对策：
  
  
  • OpenAI 曾尝试通过 hallucination_silence_threshold 参数来过滤长时间静音，减少幻觉触发。
  • 部分 PR 被关闭或删除，可能是因为单纯靠静音检测无法完全解决“噪声诱发幻觉”的问题，且容易造成误删。
    
    
• 社区现状：目前开发者多采用 “硬编码过滤”（如你发现的 if "特定文本" in text: continue）或使用 stable-ts 等第三方增强工具进行预处理。
  
  

4. 结论

你遇到的“不明觉厉”对话，实际上是 OpenAI 语料库中中文视频字幕噪音的一次“闪回”。这证明了即便是在最先进的 AI 系统中，底层数据的纯净度依然决定了输出的可靠性。

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astkaasa

那么设备如果降噪做的太好？