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原文链接：https://cn.technode.com/post/2025-10-27/now-for-the-delusion-with-ai/
原文作者：Rhodri Marsden
人工智能模型，尤其是大型语言模型（LLMs），在生成文本时经常会表现出一种被称为“幻觉”（Hallucination）或“妄想”（Delusion）的现象。这指的是模型自信地提供看似合理，但实际上是完全错误或捏造的信息。
在讨论AI的最新进展时，似乎没有人愿意真正面对这个问题。无论是OpenAI、Google还是其他科技巨头，每当发布新产品时，其营销材料中充满了“无所不知”、“完全准确”的措辞。然而，事实是，AI模型生成错误的、虚构的内容并非偶尔出现，而是其内在运作机制的一部分。
当AI被问及一个它们没有足够数据来回答的问题时，它并不会回答“我不知道”。相反，它会构建一个听起来非常可信的答案。这种倾向于“编造”信息的能力，正是其训练方式的副产品。
幻觉的本质
一个AI模型本质上是一个复杂的概率引擎，它根据接收到的提示（prompt）来预测下一个最有可能出现的词汇。它不“理解”事实，也不具有人类意义上的“信念”。
当AI的预测路径偏离了事实时，我们称之为幻觉。 这并不意味着模型在“说谎”，而是它成功地遵循了其训练目标——生成听起来流畅、连贯的文本，即便这些文本内容是虚假的。
例如，如果一个模型被训练来模仿一篇科学论文的风格，那么当它被要求总结一个不存在的实验时，它会生成一个包含虚构的“方法”、“结果”和“结论”的段落，因为这些词汇在科学论文的语境中是高概率出现的组合。
识别与应对
面对AI的“妄想”，我们需要采取一种更具批判性的视角来使用这些工具。
- 理解局限性： 任何依赖于统计模式的系统都可能出错。AI并不是一个全知全能的真理之源。
- 事实核查是必须的： 特别是在涉及专业知识、法律、医疗或历史事实的场景中，用户必须对AI的输出进行交叉验证。
- 审视提示词： 有时，提示词的模糊性或引导性也会促使模型产生幻觉。清晰、具体的指令有助于减少错误。
尽管技术在不断进步，但AI系统在短期内仍将继续“妄想”。关键在于用户如何管理这种不确定性，并将其视为一个需要警惕的特性，而不是一个应该被忽视的瑕疵。
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