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從技術(shù)原理到實(shí)際使用，大模型的“幻覺”問題始終繞不開：它不僅影響輸出準(zhǔn)確性，更關(guān)系到業(yè)務(wù)決策與風(fēng)險(xiǎn)控制。本文將深入剖析AI幻覺的形成原因，探討應(yīng)對(duì)路徑與工程優(yōu)化思路，并從使用者視角出發(fā)，提出如何“和幻覺共處”的實(shí)踐建議。

寫這一篇的緣由一是因?yàn)槲乙苍诿魅绾谓档?AI 幻覺提升 AI 工具使用效率，二是因?yàn)榍皟芍茉贛IT學(xué)習(xí)時(shí)老師講的一節(jié)課，剛好也解釋了這個(gè)問題，所以一并做個(gè)總結(jié)，分享給大家。

近幾年，大型語言模型（LLM）如 ChatGPT、Claude、Gemini 等快速走進(jìn)公眾視野。它們能生成結(jié)構(gòu)完整、邏輯清晰的長文本，甚至可以進(jìn)行代碼編寫、法律文書撰寫、醫(yī)學(xué)咨詢等高難度任務(wù)。然而，我們也越來越頻繁地聽到一個(gè)術(shù)語：AI幻覺。

簡單說，它指的是模型“說得像真的，但其實(shí)是錯(cuò)的”。

本文將嘗試解釋三個(gè)問題：

1. 什么是AI幻覺？為什么語言模型會(huì)產(chǎn)生幻覺？
2. GPT-4等新一代模型是否真的減少了幻覺？
3. 如何盡可能減少幻覺帶來的誤導(dǎo)？

一、語言模型不是在“理解”，而是在“預(yù)測”

GPT 的全稱是Generative Pre-trained Transformer，其核心任務(wù)是：給定一段輸入，預(yù)測下一個(gè)最可能出現(xiàn)的詞（token）。這種機(jī)制的本質(zhì)是統(tǒng)計(jì)語言模式，而不是基于事實(shí)的知識(shí)回憶或理解。

舉個(gè)例子，輸入“喬布斯和馬斯克在球場上”，模型會(huì)續(xù)寫出“展開了一場激烈的籃球比賽”，盡管這從未真實(shí)發(fā)生。這不是模型有意捏造，而是它識(shí)別出“人名 + 球場”常出現(xiàn)在比賽語境中，于是生成符合語言習(xí)慣的句子。

這類“幻覺”即來自其構(gòu)建方式：模型的目標(biāo)不是還原事實(shí)，而是生成“在訓(xùn)練語料中最常見或最自然”的文本。也就是說，它輸出的是“語言上的合理”，而非“世界中的真實(shí)”。

這也是幻覺的來源：在不知道答案時(shí)，模型仍然會(huì)“給出一個(gè)聽起來合理的回答”。

二、幻覺的技術(shù)根源：訓(xùn)練機(jī)制、知識(shí)覆蓋與任務(wù)設(shè)定

1. 訓(xùn)練機(jī)制決定幻覺傾向：GPT采用的是無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，即在大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)文本上訓(xùn)練模型，其唯一目標(biāo)是最大化下一個(gè)詞出現(xiàn)的概率，而不是核查事實(shí)。這種機(jī)制天然就傾向于生成“似是而非”的內(nèi)容。
2. 語料中的事實(shí)不等于知識(shí)庫：模型并不保存某種結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜或數(shù)據(jù)庫，它記住的是“什么詞經(jīng)常和什么詞一起出現(xiàn)”，而不是“誰獲得了2022年冬奧會(huì)金牌”這種事實(shí)信息。

在 MIT 的課上，教授舉了一個(gè)例子：

“問 GPT 3.5：‘誰贏得了 2022 年冬奧會(huì)冰壺金牌？’——模型回答錯(cuò)誤，稱韓國女隊(duì)獲勝，而實(shí)際上是英國隊(duì)?！?/p>

原因在于：GPT 3.5 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止于 2021 年，不包含 2022 年的事實(shí)。因此只能“模仿出一個(gè)合理答案”，而不是“查找真實(shí)答案”。

1. Prompt的誘導(dǎo)效應(yīng)：用戶的提問方式對(duì)模型結(jié)果有很強(qiáng)導(dǎo)向性。例如：“請(qǐng)寫一篇關(guān)于愛因斯坦和馬斯克辯論環(huán)保問題的稿件”，這個(gè)語句默認(rèn)了事件的真實(shí)性，模型不會(huì)去驗(yàn)證事實(shí)，只會(huì)按“劇本”生成。
2. 缺乏世界建模能力：GPT不理解時(shí)間、空間或因果關(guān)系。即便在邏輯上存在沖突，模型也不會(huì)主動(dòng)識(shí)別，而是依賴文本連貫性生成語言。

三、GPT-4 相較 GPT-3.5 幻覺減少了嗎？為什么？

整體來看，GPT-4 的幻覺率相較 GPT-3.5 有所下降，背后有以下幾點(diǎn)改進(jìn)：

（來源：OpenAI. ：GPT-4 Technical Report. 2023）

1. 更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：覆蓋更多領(lǐng)域與長尾知識(shí)，減少“知識(shí)空白”導(dǎo)致的猜測；
2. 更強(qiáng)的上下文理解能力：GPT-4 的 context window 擴(kuò)大至 32k token，使其能記住更多上下文，減少斷章取義和語義漂移；
3. 引入人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）：在模型微調(diào)階段，使用人類標(biāo)注反饋強(qiáng)化“承認(rèn)不知道”優(yōu)于“胡編亂造”的行為；
4. 微調(diào)策略優(yōu)化：特別針對(duì)幻覺問題，引入了對(duì)輸出置信度的判斷機(jī)制，使模型在低置信度時(shí)更傾向于給出模糊或保守的回答。

不過，即使如此，幻覺依然存在，尤其在以下場景更容易觸發(fā)：

• 冷門專業(yè)領(lǐng)域（如罕見病、邊緣法律問題）；
• 問題提示模糊或含有虛構(gòu)前提；
• 用戶詢問的是未來或最新事件；

四、如何最大限度減少 AI 幻覺？用戶與系統(tǒng)端的協(xié)同策略

1. 用戶端優(yōu)化

• 使用明確提示語，例如：

“如果你不知道，就說不知道”

“基于我上傳的文檔回答”

• 使用結(jié)構(gòu)化Prompt限制模型的自由發(fā)揮范圍，如“請(qǐng)分三點(diǎn)說明”“用表格列出”；
• 避免誘導(dǎo)性或假設(shè)前提問題，尤其是在高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域；

2. 系統(tǒng)端優(yōu)化

• 檢索增強(qiáng)生成（RAG）：給模型增加一個(gè)“查資料”模塊，讓它回答前先查外部數(shù)據(jù)庫或網(wǎng)頁；
• 插件與聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)：如WolframAlpha（做計(jì)算）和BingSearch插件（查新聞）已集成至GPT產(chǎn)品中，提升事實(shí)查驗(yàn)?zāi)芰Γ?/li>
• 多階段生成機(jī)制：將“任務(wù)理解、信息檢索、生成內(nèi)容”分階段執(zhí)行，避免一次性完成的單步誤導(dǎo)；
• 專業(yè)模型精調(diào)：在醫(yī)學(xué)、金融、法律等專業(yè)領(lǐng)域，訓(xùn)練專門子模型來提供更安全、準(zhǔn)確的答案。

最后：語言的流暢，不等于事實(shí)的可靠

幻覺是當(dāng)前大型語言模型的結(jié)構(gòu)性副產(chǎn)物，它既不是“錯(cuò)誤”，也不是“欺騙”，而是模型生成機(jī)制與真實(shí)世界之間的落差，是語言模型當(dāng)前能力邊界的自然結(jié)果。

理解這一點(diǎn)，是我們理性使用 GPT 和類 AI 工具的基礎(chǔ)，也提醒我們：生成式語言的“像真度”，并不等于它的真實(shí)性。

未來，隨著外部工具接入、Agent 機(jī)制完善、責(zé)任機(jī)制明確，幻覺問題會(huì)被進(jìn)一步緩解。但在那之前，任何看起來“說得頭頭是道”的 AI 回答，我們都應(yīng)保留驗(yàn)證的習(xí)慣。