什么是 AI幻觉？
AI幻觉是 AI 系统中的一种现象，模型生成的信息看起来自信且权威，但实际上是事实错误的、捏造的，或在训练数据或现实中没有依据。
快速了解
| 全称 | AI 幻觉 |
|---|---|
| 创建时间 | 该术语在 2020-2022 年随着 LLM 的普及而在 AI 领域流行 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
AI 幻觉发生在模型生成听起来权威但在其训练数据或事实现实中没有依据的信息时。这是因为语言模型本质上是模式匹配系统，它们预测统计上可能的下一个词元，而非检索经过验证的事实。产生幻觉的原因包括训练数据空白、模型过度自信、模糊的提示词，以及 LLM 缺乏真正理解能力或无法访问实时信息的固有局限性。在医疗、法律咨询和学术研究等对准确性要求极高的高风险应用中，幻觉会带来重大风险。缓解策略包括检索增强生成（RAG）、事实核查流程、置信度校准和人机协同验证。
主要特点
- 以高度自信和流畅的方式生成虚假信息
- 创建不存在的引用、参考文献、URL 或来源
- 产生听起来合理但完全捏造的事实、统计数据或引语
- 在同一回复中表现出逻辑不一致或自相矛盾
- 由于表述令人信服，难以在没有外部验证的情况下检测
- 在被询问冷门话题或近期事件时更容易出现
常见用途
- 事实错误：错误的日期、统计数据、历史事件或科学论断
- 虚构引用：不存在的学术论文、书籍或作者
- 错误归因：将引语归于从未说过这些话的人
- 虚构实体：不存在的公司、产品、法律或人物
- 逻辑矛盾：同一回复中出现相互冲突的陈述
- 过时信息：将已过时的数据当作当前事实呈现
示例
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为什么 AI 模型会产生幻觉？
AI 模型产生幻觉是因为它们是统计模式匹配系统，预测可能的输出而非检索经过验证的事实。原因包括训练数据空白、模型过度自信、模糊的提示词，以及 LLM 缺乏真正理解能力或实时信息访问的根本局限性。
如何检测 AI 幻觉？
检测方法包括与权威来源交叉验证声明、检查回复中的内部矛盾、验证引用的来源是否真实存在、使用事实核查工具，以及实施自一致性检查（多次向模型提出相同问题并比较答案）。
什么是 RAG，它如何减少幻觉？
检索增强生成（RAG）是一种将 AI 响应建立在检索到的事实文档基础上的技术。模型在生成响应之前从知识库中检索相关信息，而不是仅依赖训练数据，从而通过提供准确、最新的上下文显著减少幻觉。
某些 AI 模型是否比其他模型更容易产生幻觉？
是的，幻觉率因模型的架构、训练数据和微调方法而异。通常，训练数据质量更好、参数更多以及使用 RLHF（基于人类反馈的强化学习）等技术的模型往往幻觉较少，但没有模型能完全避免。
哪些行业最容易受到 AI 幻觉的影响？
高风险行业包括医疗（错误的医疗建议）、法律（虚构的案例引用）、金融（虚假的财务数据）、学术界（虚假的研究引用）和新闻业（虚假信息）。任何需要事实准确性的领域在使用 AI 生成内容时都需要强大的验证流程。