从“DeepSeek乱编文献”说起，什么是AI幻觉？为什么AI会一本正经地“胡说八道” ？

近年来，AI在语言生成、图像处理、语音识别等领域的表现可谓突飞猛进，令人惊叹。然而，在这些亮眼成果的背后，AI系统也暴露出了一些不容忽视的问题，其中之一便是“AI幻觉”（AI Hallucination）。

3月28日，#如何防止DeepSeek乱编文献#的话题一度冲上热搜；3月30日，《人民日报》也发文探讨了这一现象，进一步引发公众对AI幻觉的广泛关注。

那么，究竟什么是AI幻觉？它有哪些表现形式？为什么会出现这种问题？我们又该如何应对？

01、什么是AI幻觉？

简单来说，AI幻觉指的是人工智能模型在没有事实依据的情况下，生成看似合理但实际上是错误、不一致或完全虚构的内容。

这里的“幻觉”并不是指AI像人类一样产生了感官错觉，而是比喻AI“胡编乱造”的行为。由于AI本质上是基于统计规律来预测最可能出现的词语、图像或数据，它并不能像人类一样真正理解世界，因此可能会凭空编造内容，使其看起来真实可信，但实际并无依据。

AI幻觉会出现在多种任务中，包括但不限于以下几种：

事实性错误 ：AI生成的内容包含虚假信息，比如错误的历史事件、伪造的统计数据等。

逻辑矛盾 ：AI的回答或推理过程前后不一致，甚至自相矛盾。

虚构细节 ：AI为了补充缺失的信息，会凭空编造一些不存在的内容，如虚构的人物、地点或事件。

过度自信 ：即使AI生成的内容存在明显错误，它仍可能以非常确定的语气表达出来，让人误以为它是正确的。

举个例子，你问一个文本生成AI：“谁赢得了2023年的世界杯？”它可能会给出一个听起来很像那么回事的球队名字，但实际上可能根本没有这回事。

你让一个图像生成AI画一只“长着翅膀的紫色猫咪”，它可能会生成一张看起来很逼真的图片，但现实世界中并不存在这样的生物。

你向一个知识问答AI提问一个非常冷门的问题，它可能会给出一个看似权威的答案，但这个答案可能是编造的。

02、为什么会出现AI幻觉？

AI幻觉的出现并非偶然，其背后涉及多种复杂的原因：

训练数据的局限

AI模型的学习依赖于大量的训练数据。如果训练数据中存在污染，例如包含错误的标注、过时的信息、或者与真实世界不符的内容，那么模型在学习过程中就可能被误导，从而在生成内容时也出现幻觉。这种数据污染是导致AI模型产生不准确或虚构信息的常见原因之一。

过度拟合

有些AI模型在训练过程中可能会过度“记住”训练数据中的细节，而忽略了更广泛的规律。这就像一个学生死记硬背答案，而没有真正理解知识点，当遇到稍微不同的问题时就无法正确回答。过度拟合（Overfitting）可能导致模型在面对新的、未见过的数据时产生幻觉。

缺乏对真实世界的理解

目前的AI模型在很大程度上是基于模式识别和统计规律来工作的，它们缺乏像人类一样的常识和对真实世界的深刻理解。例如，一个语言模型可以生成一篇关于“在水下呼吸”的文章，语法和逻辑可能都没问题，但它并不知道人类在水下是无法呼吸的这个基本事实。

AI黑箱特性

现代 AI，尤其是基于深度学习的模型，这些模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，并通过多层神经网络执行复杂的运算。因为其内部运作机制并不完全透明，这种特性常被称为“黑箱”。

与传统的、基于人为预设规则的程序不同，深度学习模型通过大量数据自主学习模式，其决策过程并非人为直接设定，这使得即使是模型的开发者也很难完全理解模型在接收到特定输入后，是如何一步步通过这些复杂的网络结构做出预测或生成特定内容的。

这种内在的复杂性和学习方式的特殊性，使得我们难以追踪AI产生幻觉的根本原因，也难以对其进行精确的修复和优化。“黑箱”特性是导致AI幻觉难以被彻底解决的关键因素之一。

生成机制的设计优先级

许多生成式AI模型，尤其是语言模型和图像生成模型，在设计之初就将生成连贯、流畅且符合语法或视觉风格的内容作为核心目标，而非确保信息的绝对准确性。这意味着AI模型更关注如何让其输出“看起来像真的”，从而更好地完成生成任务并吸引用户。

为了达到这个目标，模型可能会在缺乏足够信息的情况下进行“猜测”或“脑补”，即使这意味着生成的内容与事实不符。这种设计上的优先级差异是AI幻觉频发的一个重要原因。

就好比你问一个人一个他不太清楚的问题，为了避免尴尬，他可能会编造一些信息来回答你。

AI模型在追求连贯性和逼真感的过程中，也可能因为缺乏验证机制或相关知识，而生成看似合理但实际上是错误甚至虚构的内容。

模糊或不明确的指令

如果用户给出的指令不够清晰或存在歧义，AI模型就可能无法准确理解用户的意图，从而生成意想不到甚至错误的输出，即产生幻觉。

例如，一个过于宽泛的问题或者包含指代不清的词语，都可能导致AI根据自己的理解进行“猜测”，最终给出与用户预期不符的答案。清晰明确的指令是引导AI产生准确结果的关键。

03、AI幻觉的潜在风险

AI幻觉虽然有时候看起来只是“无伤大雅”的错误，但在某些场景下可能会带来严重的后果。

例如：

传播虚假信息： AI生成的虚假新闻或错误信息可能会误导公众，甚至造成社会混乱。

医疗或金融领域的误判： 在高风险场景，AI的错误判断可能会导致严重的经济损失或人身伤害。

降低用户信任度： 频繁出现幻觉的AI系统会降低用户对其的信任感，阻碍其更广泛的应用。

04、如何应对AI幻觉？

为了应对AI幻觉问题，

大模型厂商层面

改进训练数据：收集和使用更高质量、更全面、更准确、更具多样性的训练数据来训练模型，从而让模型学习到更可靠的世界知识，减少产生错误信息的可能性。

增强模型的可解释性：开发和应用技术，使AI模型的决策过程更加透明，能够解释其做出特定预测或生成特定内容的原因，以便开发者更好地理解幻觉产生的原因并进行针对性修复。

引入外部知识：使训练好的AI模型在生成答案或内容时，能够访问和利用外部的、权威的知识库或信息源，例如检索增强生成（RAG），让模型在回答问题前先检索相关信息；或者构建允许模型查询特定知识图谱的机制，这能为模型提供事实依据，减少其“无中生有”的风险。

开发更鲁棒的评估方法：设计和采用更有效、更全面的指标和方法来检测和评估AI模型是否会产生幻觉，传统的评估方法可能侧重于流畅性和相关性，而忽略了事实准确性，更有效的评估能帮助准确识别幻觉并指导模型改进。

强化模型的推理能力和逻辑一致性：不仅仅是记忆数据，更要让模型具备更强的逻辑推理能力，能够识别和避免生成内部矛盾或不符合逻辑的内容，从而提高生成信息的可靠性和合理性。

持续进行模型微调和优化：基于用户反馈和评估结果，不断对模型进行微调和优化，以减少幻觉的发生率，这是一个持续改进的过程，能够逐步提升模型的准确性。

探索新的模型架构和训练方法：研究更不容易产生幻觉的新型模型架构和训练方法，例如引入更强的知识表示或注意力机制，这代表着未来解决幻觉问题的潜在方向。

提供明确的模型能力和限制说明：向用户清晰地说明模型的适用范围、优势以及可能存在的局限性，帮助用户合理使用，避免在模型不擅长的领域过度依赖，从而减少误用导致的幻觉感知。

用户层面

增强AI素养：了解AI的局限性，避免盲目信任AI生成的内容，尤其是在关键决策时，或是尤其是在涉及健康、财务、法律等敏感或重要信息时，用户应保持批判性思维，认识到AI可能出错并保持警惕。

交叉验证信息：在使用AI生成的信息时，应参考多个可信来源进行验证，特别是涉及科学、医学、法律等严谨领域的信息，以确保信息的准确性，避免被AI的虚假信息误导。

提供清晰、具体的指令：提问时尽量使用清晰、明确、具体的语言，避免模糊或开放式的问题，以减少模型误解的可能性，更清晰的指令能帮助AI更好地理解用户的意图。

分步提问，逐步构建答案：对于复杂的问题，可以尝试将其分解为多个简单的子问题，逐步引导AI生成更准确的答案，这种方法有助于AI更聚焦地处理问题，减少出错的可能性。

关注AI生成结果的来源（如果大模型提供）：某些AI工具会提供生成信息的来源，用户可以关注这些来源的可靠性，评估信息的可信度。

了解不同AI模型的特点：不同的AI模型在知识覆盖范围、生成风格和幻觉倾向方面可能存在差异，用户可以根据需求选择合适的工具，选择更适合特定任务的模型可以提高结果的可靠性。

总的来说，AI幻觉是人工智能发展过程中面临的一个重要挑战。理解其产生的原因，并积极探索应对方法，对于构建更加可靠和值得信赖的AI系统至关重要。虽然AI目前还无法像人类一样真正理解世界，但随着技术的不断进步，我们相信，未来的AI将能够更好地辨别真伪，从而减少甚至消除“胡说八道”的现象。