小心，别被骗了！揭秘AI大模型如何“一本正经地胡说八道”

你有没有遇到过这样的情况：向Deepseek或者豆包提问，其回答看起来非常专业、逻辑清晰，甚至还会给出引用来源，但你仔细一查发现，有些内容却完全就是它自己无中生有“编造”出来的？

这既不是你的错觉，也不是AI“变坏了”要骗你，而是目前AI大模型一个普遍存在的技术现象：幻觉。更直白地说，就是一本正经地胡说八道。下面我们就来深扒一下，为什么聪明绝顶的AI，有时候却是个“忽悠大师”，以及我们该如何识别和应对。

AI幻觉，指的是AI大模型在生成内容时，会“创造”出一些在现实世界中并不存在的信息，并以高度自信的方式呈现出来。

举个例子：你问：“请提供三篇关于量子计算应用于农业的论文标题和作者。”AI可能会流畅地回答你，甚至像模像样的列出作者名字和期刊名称，极具欺骗性，但实际上这些论文却根本不存在。

这里我们要明确一点：AI没有意识、没有恶意，它不是在故意骗你，而就是单纯的“算错了”。它的所有行为，都源于一个核心机制：概率预测。

你可以把它想象成一个超级“接话侠”。它接受了互联网文本、书籍、代码等海量数据的训练，练就了一身本领：“在给定的上下文中，下一个词最应该是什么”。

这个过程的技术本质是自回归生成。模型通过分析你的问题和它已经生成的内容，从数十亿个参数中计算出概率最高的下一个词或token，直到拼凑出一个完整的回答。

那么，AI大模型的“胡说八道”到底是怎么发生的呢？

首先就是训练数据的“噪音”。模型学习的互联网数据本身就有大量错误、虚假或矛盾的信息。它学到了“正确”，同时也学到了“错误”。

其次概率采样并非真理。模型输出的不是唯一答案，而是一个概率分布。为了提高创造性或避免重复，我们通常不会总是选择绝对概率最高的那个词，而是会引入一些随机性。这就好比让你玩成语接龙，大多时候你是选最可能的，但偶尔也会选第二、第三可能的成语，来让整个玩法更新奇。

另外就是AI缺乏真正的理解与验证。模型本质上并不是去理解“对错”，它只是计算“相关性”。因此，它的一切输出，包括错误，都是数学计算和概率选择的结果，而非主观意图。它并不知道“爱因斯坦在1915年提出广义相对论”是一个需要被忠实复述的事实，它只是认为“爱因斯坦”、“1915年”、“广义相对论”这几个词经常一起出现，相关性很高。当上下文稍微变化，这种关联就可能被带偏，生成“爱因斯坦在1920年提出广义相对论”这样的错误。

幻觉有多普遍？这可不是小问题，而是目前大模型领域的核心挑战。GPT-4的“幻觉率”：根据UC伯克利和微软研究院2023年的一项联合研究，即使在旨在减少幻觉的“检索增强生成”模式下，GPT-4在生成关于特定人物的长篇传记时，仍有高达3%到5%的事实性错误率。而在开放域问答中，这个比例可能更高。

在法律、医疗等高风险领域，幻觉可能导致严重后果。如在医疗领域，AI生成的错误诊断可能延误治疗；在法律领域，虚构的案例和引文可能误导专业人士的判断。

AI还要用，我们该如何防忽悠？

首先就是保持警惕，永远不要100%相信AI生成的内容，尤其是涉及事实、数据、引用的部分。把它看作一个聪明但会犯错的助手，它的输出只是需要被验证的初稿。

然后对这个草稿进行交叉验证：对于关键信息，务必使用搜索引擎、专业数据库或权威资料进行二次核实。AI生成的论文，去Google Scholar搜一下；它提到的事件，去维基百科查一下。

对于AI工具本身，可使用“检索增强生成”工具。越来越多的应用将大模型与最新的互联网搜索结果、企业数据库等外部知识库连接起来。让模型基于这些确切的、最新的数据来回答，能大幅降低幻觉。

最后还有个技巧，就是细化你的问题。因为模糊、宽泛的问题更容易诱发幻觉；问题越具体、上下文越清晰，模型越不容易跑偏。例如，不要问“告诉我关于火星的一切”，而是问“请总结NASA官网关于火星‘毅力号’探测器在2023年的主要发现”。

AI大模型是我们这个时代最强大的工具之一，但它也是一个“有缺陷的天才”。理解它的工作原理和局限性，尤其是知道它常会一本正经地胡说八道“骗”你一下，才能更好的使用AI大模型。记住，AI的责任是生成内容，而判断真伪的责任，还在我们自己。