AI 出现 “胡说八道” 的现象在专业领域被称为 “AI 幻觉”。


　　AI 产生这种现象的原因及应对措施如下：


原因

  • 数据层面数据偏差：训练数据中本身存在错误、片面或过时的信息，在训练过程中这些问题被模型学习并可能放大，导致生成结果出现错误。数据模糊与稀缺：数据存在模糊不清的情况，或者对于某些特定问题的数据量过少，模型无法准确学习到相关知识，只能根据已有模式进行猜测和编造。
  • 模型层面泛化困境：模型在面对训练集之外的全新场景或复杂问题时，难以将已学知识有效迁移和应用，处理能力不足从而产生不合理的输出。知识固化：模型主要依赖参数记忆来存储知识，缺乏对知识的动态更新能力，对于训练数据截止时间之后的事件或新知识，可能会给出虚构或错误的答案。意图误解：用户提问的表述不够清晰、准确或存在歧义，AI 可能会误解用户意图，从而生成与用户期望不符的内容。
  • 技术原理层面信息丢失与重构偏差：大语言模型在训练时将大量数据压缩成参数，在回答问题时再拆分重构，这个过程中约 2% 的信息可能会丢失或产生偏差，导致内容偏离事实和逻辑。模式识别局限：大语言模型的设计原理是通过模式识别生成答案，并非以输出准确事实为目标，其内部复杂的运行机制像 “黑匣子”，难以保证生成内容的绝对准确性。

    应对措施

  • 提示词优化时空锚定法：明确限定回答问题所依据的时间范围、数据来源等。避免模糊提问：清晰、准确地表达问题，避免使用模糊、歧义或开放式的表述，让 AI 能准确理解用户意图。
  • 技术手段双 AI 交叉验证：使用不同的 AI 模型对同一问题进行生成，对比结果，若存在差异则进一步核实。实时联网检索：让 AI 在生成内容时实时连接到最新的数据库、知识图谱等，获取最新、准确的信息来修正答案。
  • 结果审核人工审核：对于 AI 生成的重要内容，安排专业人员进行审核，检查内容的准确性、合理性和合规性。要求提供来源：如果 AI 生成了事实性数据，要求它提供来源或参考文献以便验证。