別被你的AI忽悠了
當前，我國AI大模型的應用呈現迅猛增長態勢。QuestMobile發布的最新數據顯示，DeepSeek上線次月（2025年2月），活躍用戶規模就突破了1.8億。但在AI應用大眾化的同時，也有不少網友驚呼：與AI的蜜月期還沒有結束，就發現它在騙我！
有人用AI查資料，發現AI會編造假論文，期刊名稱、論文標題、作者、網址等信息一應俱全，可全是編的；曾有一條“80后死亡率突破5.2%”的假新聞廣為流傳，據辟謠者分析，最初的信源可能來自AI對話……
這其實不是新問題，而是在大模型誕生之初就存在的老毛病——AI幻覺。甚至有專家認為，AI幻覺是大模型的“基因病”。因為AI大模型訓練依賴海量數據，但數據的真實性卻無人擔保。AI大模型訓練過程中，是將海量數據高度壓縮抽象，輸入的是內容之間關系的數學表征，而不是內容本身。AI與人類對話時，模型基于統計概率生成文本，追求流暢性而非真實性，很容易編出看似流暢但完全不符合事實的內容。
既然AI幻覺是“基因病”，那這病能治嗎？要怎么治？
首先，AI幻覺也帶來了AI的“超能力”，沒必要根除。
AI幻覺也有好的一面。AI自主生成內容是大語言模型的突出特點，是最具想象力的技術突破。作為大模型與生俱來的特點，AI幻覺決定了大模型的創造力，對實現通用人工智能（AGI）非常重要，并可在科研、文藝等領域發揮作用。
比如，游戲開發、動漫設計、小說創作等領域歡迎奇思妙想，AI幻覺可以突破思維定式，為創作提供靈感。再如，科學研究中往往也需要非常規思路來破局闖關，AI不走尋常路的創造力，可以推動科研工作出現“AI幻覺—實驗驗證—理論重構”的新范式。
其次，AI幻覺雖不可根除，但可以控制。
對于AI幻覺，我們不能放任自流。一方面，AI幻覺產生大量虛假信息，這些虛假信息被新一代AI系統學習，就會形成“數據污染—算法吸收—再污染”的惡性循環。另一方面，在企業生產、醫療、法律等容錯率很低的領域，AI幻覺可是“要命”的大毛病。因此，我們要從技術研發和管理機制上雙管齊下，防范AI幻覺信息的泛濫。
技術層面，檢索增強生成（RAG）技術、多模型交叉驗證、動態知識更新機制等，都已被證明是減少AI幻覺的有效手段。未來，還需要繼續提升訓練數據質量與清洗標準，嚴格檢測數據的來源和真實性，減少噪聲干擾；引入強化學習與人類反饋機制，提升AI邏輯推理能力；增強AI大模型檢測能力，用AI監管AI。
用戶層面，對AI輸出的答案不要直接采信，可以用多個AI模型分別生成答案再交叉驗證、對照取優，對關鍵任務輸出更有必要采取人工交叉驗證，結合文獻數據庫、行業知識圖譜等專業工具作出判斷。
監管層面，“標注AI生成內容”已成為我國監管部門推動的方向，這體現了對生成式人工智能的透明度要求，將提高AI生成內容的可追溯性和可解釋性。未來，我們還應加快人工智能法立法進程，建立全周期全鏈條監管體系。
實現“不被AI忽悠”目標，既需要算法工程師構建底層安全防線，也需要全社會共同建設可信AI生態。期待中國AI產業解決好這道AI幻覺控制難題，在創造力與真實性之間取得平衡。
別被你的AI忽悠了
當前，我國AI大模型的應用呈現迅猛增長態勢。QuestMobile發布的最新數據顯示，DeepSeek上線次月（2025年2月），活躍用戶規模就突破了1.8億。但在AI應用大眾化的同時，也有不少網友驚呼：與AI的蜜月期還沒有結束，就發現它在騙我！
有人用AI查資料，發現AI會編造假論文，期刊名稱、論文標題、作者、網址等信息一應俱全，可全是編的；曾有一條“80后死亡率突破5.2%”的假新聞廣為流傳，據辟謠者分析，最初的信源可能來自AI對話……
這其實不是新問題，而是在大模型誕生之初就存在的老毛病——AI幻覺。甚至有專家認為，AI幻覺是大模型的“基因病”。因為AI大模型訓練依賴海量數據，但數據的真實性卻無人擔保。AI大模型訓練過程中，是將海量數據高度壓縮抽象，輸入的是內容之間關系的數學表征，而不是內容本身。AI與人類對話時，模型基于統計概率生成文本，追求流暢性而非真實性，很容易編出看似流暢但完全不符合事實的內容。
既然AI幻覺是“基因病”，那這病能治嗎？要怎么治？
首先，AI幻覺也帶來了AI的“超能力”，沒必要根除。
AI幻覺也有好的一面。AI自主生成內容是大語言模型的突出特點，是最具想象力的技術突破。作為大模型與生俱來的特點，AI幻覺決定了大模型的創造力，對實現通用人工智能（AGI）非常重要，并可在科研、文藝等領域發揮作用。
比如，游戲開發、動漫設計、小說創作等領域歡迎奇思妙想，AI幻覺可以突破思維定式，為創作提供靈感。再如，科學研究中往往也需要非常規思路來破局闖關，AI不走尋常路的創造力，可以推動科研工作出現“AI幻覺—實驗驗證—理論重構”的新范式。
其次，AI幻覺雖不可根除，但可以控制。
對于AI幻覺，我們不能放任自流。一方面，AI幻覺產生大量虛假信息，這些虛假信息被新一代AI系統學習，就會形成“數據污染—算法吸收—再污染”的惡性循環。另一方面，在企業生產、醫療、法律等容錯率很低的領域，AI幻覺可是“要命”的大毛病。因此，我們要從技術研發和管理機制上雙管齊下，防范AI幻覺信息的泛濫。
技術層面，檢索增強生成（RAG）技術、多模型交叉驗證、動態知識更新機制等，都已被證明是減少AI幻覺的有效手段。未來，還需要繼續提升訓練數據質量與清洗標準，嚴格檢測數據的來源和真實性，減少噪聲干擾；引入強化學習與人類反饋機制，提升AI邏輯推理能力；增強AI大模型檢測能力，用AI監管AI。
用戶層面，對AI輸出的答案不要直接采信，可以用多個AI模型分別生成答案再交叉驗證、對照取優，對關鍵任務輸出更有必要采取人工交叉驗證，結合文獻數據庫、行業知識圖譜等專業工具作出判斷。
監管層面，“標注AI生成內容”已成為我國監管部門推動的方向，這體現了對生成式人工智能的透明度要求，將提高AI生成內容的可追溯性和可解釋性。未來，我們還應加快人工智能法立法進程，建立全周期全鏈條監管體系。
實現“不被AI忽悠”目標，既需要算法工程師構建底層安全防線，也需要全社會共同建設可信AI生態。期待中國AI產業解決好這道AI幻覺控制難題，在創造力與真實性之間取得平衡。
本文鏈接：http://www.wbe-yiqi.com/news-2-1790-0.htmlAI得了“騙人病”，能治嗎？
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