你是不是也遇到过这样的情况：问 AI 一个问题，它给了你一个特别详细、丰富，看上去好有逻辑的答案。但当我们去核实时，却发现这些信息完全是虚构的？
这就是著名的
“AI 幻觉”
现象。
为什么会出现 AI 幻觉呢？今天就让我们一起来揭开这个谜题。
AI 幻觉指的是 AI 会生成看似合理但实际确实错误的信息，最常见的表现就是会编造一些不存在的事实或者细节。
就像在考试时遇到不会的题目，我们会试图用已知的知识去推测答案一样。AI 在遇到信息缺失或不确定的情况时，会基于自己的“经验”（训练数据）进行填补和推理。
这不是因为它想要欺骗我们，而是因为它在试图用自己理解的模式来完成这个任务。
因为 AI（
尤其是像 ChatGPT 这样的语言模型
）通过大量的训练数据学习文字之间的统计关系。它的核心目标是根据上下文预测最可能出现的下一个词，并不是对问题或内容进行真正的理解
。所以
AI 本质上是通过概率最大化来生成内容，而不是通过逻辑推理来生成内容的
。
简单来说， AI 就像是一个博览群书的智者，通过学习海量的文本和资料来获取知识。但是它并不是真正理解这些知识，而是通过找到文字之间的统计关系和模式来“预测”下一个最合适的词。即
AI
是根据之前学到的大量例子，来猜测接下来最有可能出现的词。
不过有时候，模型也会“猜错”。
如果前面出现一点偏差，后面的内容就会像滚雪球一样越滚越大。
这就是为什么 AI 有时会从一个小错误开始，最后编织出一个完全虚构的故事。
由于 AI 并没有真实世界的体验，它的所有“认知”都来自训练数据。可是训练数据不可能包含世界上所有的信息，有时候甚至还会包含错误信息。这就像是一个人只能根据自己读过的书来回答问题，如果书里有错误信息，或者某些领域的知识缺失，就容易产生错误的判断。
举个例子：早期 AI 幻觉较大的时候，可能会出现 AI 学过“北京是中国的首都”和“巴黎有埃菲尔铁塔”这两个知识点。当我们问它“北京有什么著名建筑”时，它可能会把这些知识错误地混合在一起，说“北京有埃菲尔铁塔”。
因为大模型的训练参数量非常庞大，大模型会在训练数据上产生“过拟合”的问题。即因为
记住了太多错误或者无关紧要的东西，从而让 AI 对训练数据中的噪声过于敏感
，最终导致幻觉产生。
受限于技术原因，虽然现在大模型的上下文窗口越来越大（
比如可以处理 64k 或 128k 个 tokens
），但它们仍然是在一个有限的范围内理解文本。
这就像是隔着一个小窗口看书，看不到整本书的内容，容易产生理解偏差。
现在很多大模型被设计成要给出流畅的回答，当它对某个问题不太确定时，与其说“我不知道”，它
更倾向于基于已有知识编造看起来合理的答案
。
上面的种种情况叠加在一起，造成了现在非常严重的 AI 幻觉问题。
AI 看起来很方便，
但
AI
一本正经的“胡说八道”有时候真的让人非常头疼，
给的信息经常需要反复核实，有时反而不如直接上网搜索来得实在。
那么，如何应对 AI 幻觉呢？我们总结了下面这些方法帮助大家。
想要获得准确答案，提问方式很关键。与 AI 交流也需要明确和具体，避免模糊或开放性的问题，提问越具体、清晰，AI 的回答越准确。同时，我们在提问的时候要提供足够多的上下文或背景信息，这样也可以减少AI胡乱推测的可能性。
1. 设定边界：
“请严格限定在 2022 年《自然》期刊发表的研究范围内”
；
示例：“介绍 ChatGPT 的发展历程” → “请仅基于 OpenAI 官方 2022-2023 年的公开文档，介绍 ChatGPT 的发展历程”
2. 标注不确定：
“对于模糊信息，需要标注‘此处为推测内容’”
；
示例：“分析特斯拉 2025 年的市场份额” → “分析特斯拉 2025 年的市场份额，对于非官方数据或预测性内容，请标注[推测内容]”
3. 步骤拆解：
“第一步列举确定的事实依据，第二步展开详细分析”
；
示例：“评估人工智能对就业的影响” → “请分两步评估 AI 对就业的影响：
1) 先列出目前已发生的具体影响案例；
2) 基于这些案例进行未来趋势分析”。
4. 明确约束：
明确告诉 AI 要基于已有事实回答，不要进行推测
。
示例：“预测 2024 年房地产市场走势” → “请仅基于 2023 年的实际房地产数据和已出台的相关政策进行分析，不要加入任何推测性内容”。
因为 AI 内容是根据概率来进行生成的，一次性生成的内容越多，出现 AI 幻觉的概率就越大，我们可以主动限制它的输出数量。
比如：如果我要写一篇长文章，就会这么跟 AI 说：“咱们一段一段来写，先把开头写好。等这部分满意了，再继续写下一段。”这样不仅内容更准确，也更容易把控生成内容的质量。
想要提高 AI 回答的可靠性，还有一个实用的方法是采用“
多模型交叉验证
”。使用的一个 AI 聚合平台：可以让多个 AI 模型同时回答同一个问题。当遇到需要严谨答案的问题时，就会启动这个功能，让不同的大模型一起参与讨论，通过对比它们的答案来获得更全面的认识。
点击可放大，图片来源：作者提供
再比如纳米 AI 搜索平台的“多模型协作”功能，它能让不同的 AI 模型各司其职，形成一个高效的协作团队。
让擅长推理的 DeepSeek R1 负责分析规划，再由通义千问进行纠错补充，最后交给豆包 AI 来梳理总结。这种“专家组”式的协作模式，不仅能提升内容的可信度，还能带来更加全面和深入的见解。
AI 是一个聪明但健忘的人，为了让他表现更靠谱，我们可以给他配一个超级百科全书，他可以随时查阅里面的内容来回答问题。
这本“百科全书”就是 RAG 的核心，它让 AI 在回答问题之前，先从可靠的资料中找到相关信息，再根据这些信息生成答案。这样一来，AI 就不容易“胡说八道”了。
目前 RAG 技术多用在医疗、法律、金融等专业领域，通过构建知识库来提升回答的准确性。
当然实际使用中像医疗、法律、金融这样的高风险领域，AI 生成的内容还是必须要经过专业人士的审查的。
很多时候 AI 幻觉也是天马行空的创意火花！就像一个异想天开的艺术家，不受常规思维的束缚，能蹦出令人惊喜的点子。
看看 DeepSeek 就知道了，它确实比 ChatGPT 和 Claude 更容易出现幻觉，但是今年 DeepSeek 能火得如此出圈也离不开其强大的创造能力。
有时候与其把 AI 幻觉当成缺陷，不如把它看作创意的源泉！
在写作、艺术创作或头脑风暴时，这些“跳跃性思维”反而可能帮我们打开新世界的大门。
