你是不是也遇到過這樣的情況：問 AI 一個問題，它給了你一個特別詳細、豐富，看上去好有邏輯的答案。但當我們?nèi)ズ藢崟r，卻發(fā)現(xiàn)這些信息完全是虛構的？
這就是著名的“AI 幻覺”現(xiàn)象。
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為什么會出現(xiàn) AI 幻覺呢？今天就讓我們一起來揭開這個謎題。
為什么會出現(xiàn) AI 幻覺？
AI 幻覺指的是 AI 會生成看似合理但實際確實錯誤的信息，最常見的表現(xiàn)就是會編造一些不存在的事實或者細節(jié)。
就像在考試時遇到不會的題目，我們會試圖用已知的知識去推測答案一樣。AI 在遇到信息缺失或不確定的情況時，會基于自己的“經(jīng)驗”（訓練數(shù)據(jù)）進行填補和推理。
這不是因為它想要欺騙我們，而是因為它在試圖用自己理解的模式來完成這個任務。
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基于統(tǒng)計關系的預測
因為 AI（尤其是像 ChatGPT 這樣的語言模型）通過大量的訓練數(shù)據(jù)學習文字之間的統(tǒng)計關系。它的核心目標是根據(jù)上下文預測最可能出現(xiàn)的下一個詞，并不是對問題或內(nèi)容進行真正的理解。所以 AI 本質(zhì)上是通過概率最大化來生成內(nèi)容，而不是通過邏輯推理來生成內(nèi)容的。
簡單來說， AI 就像是一個博覽群書的智者，通過學習海量的文本和資料來獲取知識。但是它并不是真正理解這些知識，而是通過找到文字之間的統(tǒng)計關系和模式來“預測”下一個最合適的詞。即 AI 是根據(jù)之前學到的大量例子，來猜測接下來最有可能出現(xiàn)的詞。
不過有時候，模型也會“猜錯”。如果前面出現(xiàn)一點偏差，后面的內(nèi)容就會像滾雪球一樣越滾越大。這就是為什么 AI 有時會從一個小錯誤開始，最后編織出一個完全虛構的故事。
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訓練數(shù)據(jù)的局限性
由于 AI 并沒有真實世界的體驗，它的所有“認知”都來自訓練數(shù)據(jù)。可是訓練數(shù)據(jù)不可能包含世界上所有的信息，有時候甚至還會包含錯誤信息。這就像是一個人只能根據(jù)自己讀過的書來回答問題，如果書里有錯誤信息，或者某些領域的知識缺失，就容易產(chǎn)生錯誤的判斷。
舉個例子：早期 AI 幻覺較大的時候，可能會出現(xiàn) AI 學過“北京是中國的首都”和“巴黎有埃菲爾鐵塔”這兩個知識點。當我們問它“北京有什么著名建筑”時，它可能會把這些知識錯誤地混合在一起，說“北京有埃菲爾鐵塔”。
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過擬合問題
因為大模型的訓練參數(shù)量非常龐大，大模型會在訓練數(shù)據(jù)上產(chǎn)生“過擬合”的問題。即因為記住了太多錯誤或者無關緊要的東西，從而讓 AI 對訓練數(shù)據(jù)中的噪聲過于敏感，最終導致幻覺產(chǎn)生。
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有限的上下文窗口
受限于技術原因，雖然現(xiàn)在大模型的上下文窗口越來越大（比如可以處理 64k 或 128k 個 tokens），但它們?nèi)匀皇窃谝粋€有限的范圍內(nèi)理解文本。這就像是隔著一個小窗口看書，看不到整本書的內(nèi)容，容易產(chǎn)生理解偏差。
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生成流暢回答的設計
現(xiàn)在很多大模型被設計成要給出流暢的回答，當它對某個問題不太確定時，與其說“我不知道”，它更傾向于基于已有知識編造看起來合理的答案。
上面的種種情況疊加在一起，造成了現(xiàn)在非常嚴重的 AI 幻覺問題。
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如何才能降低 AI 幻覺？
AI 看起來很方便，但 AI 一本正經(jīng)的“胡說八道”有時候真的讓人非常頭疼，給的信息經(jīng)常需要反復核實，有時反而不如直接上網(wǎng)搜索來得實在。
那么，如何應對 AI 幻覺呢？我們總結了下面這些方法幫助大家。
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優(yōu)化提問
想要獲得準確答案，提問方式很關鍵。與 AI 交流也需要明確和具體，避免模糊或開放性的問題，提問越具體、清晰，AI 的回答越準確。同時，我們在提問的時候要提供足夠多的上下文或背景信息，這樣也可以減少AI胡亂推測的可能性。
總結成提示詞技巧就是下面四種問法：
1. 設定邊界：“請嚴格限定在 2022 年《自然》期刊發(fā)表的研究范圍內(nèi)”；
示例：“介紹 ChatGPT 的發(fā)展歷程” → “請僅基于 OpenAI 官方 2022-2023 年的公開文檔，介紹 ChatGPT 的發(fā)展歷程”
2. 標注不確定：“對于模糊信息，需要標注'此處為推測內(nèi)容’”；
示例：“分析特斯拉 2025 年的市場份額” → “分析特斯拉 2025 年的市場份額，對于非官方數(shù)據(jù)或預測性內(nèi)容，請標注[推測內(nèi)容]”
3. 步驟拆解：“第一步列舉確定的事實依據(jù)，第二步展開詳細分析”；
示例：“評估人工智能對就業(yè)的影響” → “請分兩步評估 AI 對就業(yè)的影響：
1) 先列出目前已發(fā)生的具體影響案例；
2) 基于這些案例進行未來趨勢分析”。
4. 明確約束：明確告訴 AI 要基于已有事實回答，不要進行推測。
示例：“預測 2024 年房地產(chǎn)市場走勢” → “請僅基于 2023 年的實際房地產(chǎn)數(shù)據(jù)和已出臺的相關政策進行分析，不要加入任何推測性內(nèi)容”。
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分批輸出
因為 AI 內(nèi)容是根據(jù)概率來進行生成的，一次性生成的內(nèi)容越多，出現(xiàn) AI 幻覺的概率就越大，我們可以主動限制它的輸出數(shù)量。比如：如果我要寫一篇長文章，就會這么跟 AI 說：“咱們一段一段來寫，先把開頭寫好。等這部分滿意了，再繼續(xù)寫下一段。”這樣不僅內(nèi)容更準確，也更容易把控生成內(nèi)容的質(zhì)量。
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交叉驗證
想要提高 AI 回答的可靠性，還有一個實用的方法是采用“多模型交叉驗證”。使用的一個 AI 聚合平臺：可以讓多個 AI 模型同時回答同一個問題。當遇到需要嚴謹答案的問題時，就會啟動這個功能，讓不同的大模型一起參與討論，通過對比它們的答案來獲得更全面的認識。
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再比如納米 AI 搜索平臺的“多模型協(xié)作”功能，它能讓不同的 AI 模型各司其職，形成一個高效的協(xié)作團隊。
讓擅長推理的 DeepSeek R1 負責分析規(guī)劃，再由通義千問進行糾錯補充，最后交給豆包 AI 來梳理總結。這種“專家組”式的協(xié)作模式，不僅能提升內(nèi)容的可信度，還能帶來更加全面和深入的見解。
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RAG 技術
AI 是一個聰明但健忘的人，為了讓他表現(xiàn)更靠譜，我們可以給他配一個超級百科全書，他可以隨時查閱里面的內(nèi)容來回答問題。
這本“百科全書”就是 RAG 的核心，它讓 AI 在回答問題之前，先從可靠的資料中找到相關信息，再根據(jù)這些信息生成答案。這樣一來，AI 就不容易“胡說八道”了。
目前 RAG 技術多用在醫(yī)療、法律、金融等專業(yè)領域，通過構建知識庫來提升回答的準確性。
當然實際使用中像醫(yī)療、法律、金融這樣的高風險領域，AI 生成的內(nèi)容還是必須要經(jīng)過專業(yè)人士的審查的。
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巧用 AI 幻覺
最后再說一個 AI 幻覺的好處。
很多時候 AI 幻覺也是天馬行空的創(chuàng)意火花！就像一個異想天開的藝術家，不受常規(guī)思維的束縛，能蹦出令人驚喜的點子。
看看 DeepSeek 就知道了，它確實比 ChatGPT 和 Claude 更容易出現(xiàn)幻覺，但是今年 DeepSeek 能火得如此出圈也離不開其強大的創(chuàng)造能力。
有時候與其把 AI 幻覺當成缺陷，不如把它看作創(chuàng)意的源泉！在寫作、藝術創(chuàng)作或頭腦風暴時，這些“跳躍性思維”反而可能幫我們打開新世界的大門。
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AI 幻覺的本質(zhì)——AI 在知識的迷霧中，有時會創(chuàng)造出看似真實，實則虛幻的“影子”。但就像任何工具一樣，關鍵在于如何使用。
當我們學會用正確的方式與 AI 對話，善用它的創(chuàng)造力，同時保持獨立思考，AI 就能成為我們得力的助手，而不是一個“能言善辯的謊言家”。
畢竟，在這個 AI 與人類共同進步的時代，重要的不是責備 AI 的不完美，而是學會與之更好地協(xié)作。
策劃制作
作者丨田威 AI 工具研究者
審核丨于旸 騰訊玄武實驗室負責人
策劃丨林林
責編丨符思佳、林林
審校丨徐來
