高馬爾今天小編(袁曼雁)要和大家分享的是AI 有多會一本正經地瞎編？超出你的想象！深度解析大模型的“幻覺”機制,歡迎閱讀~
你是不是也遇到過這樣的情況：問 AI 一個問題，它給了你一個特别詳細、豐富，看上去好有邏輯的答案。但當我們去核實時，卻發現這些信息完全是虛構的？
這就是著名的"AI 幻覺 "現象。
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為什麼會出現 AI 幻覺呢？今天就讓我們一起來揭開這個謎題。
為什麼會出現 AI 幻覺？
AI 幻覺指的是 AI 會生成看似合理但實際确實錯誤的信息，最常見的表現就是會編造一些不存在的事實或者細節。
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确定的情況時，會基于自己的 " 經驗 "（訓練數據）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。
1
基于統計關系的預測
因為 AI（尤其是像 ChatGPT 這樣的語言模型）通過大量的訓練數據學習文字之間的統計關系。它的核心目标是根據上下文預測最可能出現的下一個詞，并不是對問題或内容進行真正的理解。所以 AI 本質上是通過概率最大化來生成内容，而不是通過邏輯推理來生成内容的。
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計關系和模式來 " 預測 " 下一個最合适的詞。即 AI 是根據之前學到的大量例子，來猜測接下來最有可能出現的詞。
不過有時候，模型也會 " 猜錯 "。如果前面出現一點偏差，後面的内容就會像滾雪球一樣越滾越大。這就是為什麼 AI 有時會從一個小錯誤開始，最後編織出一個完全虛構的故事。
2
訓練數據的局限性
由于 AI 并沒有真實世界的體驗，它的所有 " 認知 " 都來自訓練數據。可是訓練數據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自己讀過的書來回答問題，如果書裡有錯誤信息，或者某些領網域的知識缺失，就容易產生錯誤的判斷。
舉個例子：早期 AI 幻覺較大的時候，可能會出現 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 " 北京有什麼著名建築 " 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 "。
3
過拟合問題
因為大模型的訓練參數量非常龐大，大模型會在訓練數據上產生 " 過拟合 " 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 對訓練數據中的噪聲過于敏感，最終導致幻覺產生。
4
有限的上下文視窗
受限于技術原因，雖然現在大模型的上下文視窗越來越大（比如可以處理 64k 或 128k 個 tokens），但它們仍然是在一個有限的範圍内理解文本。這就像是隔着一個小視窗看書，看不到整本書的内容，容易產生理解偏差。
5
生成流暢回答的設計
現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确定時，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 一本正經的 " 胡說八道 " 有時候真的讓人非常頭疼，給的信息經常需要反復核實，有時反而不如直接上網搜索來得實在。
那麼，如何應對 AI 幻覺呢？我們總結了下面這些方法幫助大家。
優化提問
想要獲得準确答案，提問方式很關鍵。與 AI 交流也需要明确和具體，避免模糊或開放性的問題，提問越具體、清晰，AI 的回答越準确。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》期刊發表的研究範圍内 "；
示例：" 介紹 ChatGPT 的發展歷程 " → " 請僅基于 OpenAI 官方 2022-2023 年的公開文檔，介紹 ChatGPT 的發展歷程 "
2. 标注不确定：" 對于模糊信息，需要标注‘此處為推測内容’ "；
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，對于非官方數據或預測性内容，請标注 [ 推測内容 ] "
3. 步驟拆解：" 第一步列舉确定的事實依據，第二步展開詳細分析 "；
示例：" 評估人工智能對就業的影響 " → " 請分兩步評估 AI 對就業的影響：
1 ) 先列出目前已發生的具體影響案例；
2 ) 基于這些案例進行未來趨勢分析 "。
4. 明确約束：明确告訴 AI 要基于已有事實回答，不要進行推測。
示例：" 預測 2024 年房地產市場走勢 " → " 請僅基于 2023 年的實際房地產數據和已出台的相關政策進行分析，不要加入任何推測性内容 "。
分批輸出
因為 AI 内容是根據概率來進行生成的，一次性生成的内容越多，出現 AI 幻覺的概率就越大，我們可以主動限制它的輸出數量。比如：如果我要寫一篇長文章，就會這麼跟 AI 說：" 咱們一段一段來寫，先把開頭寫好。等這部分滿意了，再繼續寫下一段。" 這樣不僅内容更準确，也更容易把控生成内容的質量。
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 聚合平台：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讨論，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 搜索平台的 " 多模型協作 " 功能，它能讓不同的 AI 模型各司其職，形成一個高效的協作團隊。
讓擅長推理的 DeepSeek R1 負責分析規劃，再由通義千問進行糾錯補充，最後交給豆包 AI 來梳理總結。這種 " 專家組 " 式的協作模式，不僅能提升内容的可信度，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，為了讓他表現更靠譜，我們可以給他配一個超級百科全書，他可以随時查閱裡面的内容來回答問題。
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 技術多用在醫療、法律、金融等專業領網域，通過構建知識庫來提升回答的準确性。
當然實際使用中像醫療、法律、金融這樣的高風險領網域，AI 生成的内容還是必須要經過專業人士的審查的。
巧用 AI 幻覺
最後再說一個 AI 幻覺的好處。
很多時候 AI 幻覺也是天馬行空的創意火花！就像一個異想天開的藝術家，不受常規思維的束縛，能蹦出令人驚喜的點子。
看看 DeepSeek 就知道了，它确實比 ChatGPT 和 Claude 更容易出現幻覺，但是今年 DeepSeek 能火得如此出圈也離不開其強大的創造能力。
有時候與其把 AI 幻覺當成缺陷，不如把它看作創意的源泉！在寫作、藝術創作或頭腦風暴時，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—— AI 在知識的迷霧中，有時會創造出看似真實，實則虛幻的 " 影子 "。但就像任何工具一樣，關鍵在于如何使用。
當我們學會用正确的方式與 AI 對話，善用它的創造力，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
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