在科幻电影中，人工智能常被塑造成全知全能的“超级大脑” ，但现实中 ，AI却时常表现为“自信的谎言家”。比如，请AI描述“关公战秦琼 ” ，它不仅能“叙述 ”虚构的故事情节 ，还会“猜测”用户喜好，煞有介事地编造不存在的文献档案。这种现象被称为“AI幻觉 ” ，已经成为困扰许多人工智能企业和使用者的现实难题 。
AI为什么会一本正经地胡说八道？根源在于其思维方式与人类存在本质不同 。今天人们日常使用和接触最多的AI大模型本质上是一个庞大的语言概率预测和生成模型。它通过分析互联网上数以万亿计的文本 ，学习词语之间的关联规律，再像玩猜词游戏一样 ，逐字逐句生成看似合理的回答 。这种机制使AI擅于模仿人类的语言风格 ，但有时缺乏辨别真伪的能力 。
AI幻觉的产生与大模型训练的过程密不可分。AI的知识体系基本来源于训练时“吞下 ”的数据源 。来自互联网的各类信息鱼龙混杂，其中不乏虚假信息、虚构故事和偏见性观点 。这些信息一旦成为AI训练的数据源 ，就会出现数据源污染。当某个领域专业数据不足时 ，AI便可能通过模糊性的统计规律来“填补空白” 。比如，将科幻小说中的“黑科技 ”描述为真实存在的技术 。在AI被越来越多地用于信息生产的背景下，AI生成的海量虚构内容和错误信息正在进入训练下一代AI的内容池 ，这种“套娃 ”生态将进一步加剧AI幻觉的产生。
在大模型训练过程中 ，为了使AI生成满足用户需求的内容，训练者会设置一定的奖励机制——对于数学题等需要逻辑推理的问题 ，往往通过确认答案的正确与否给予奖励；对于写作等开放式命题 ，则需要判断其生成的内容是否符合人类写作习惯 。为了训练效率，这种判断更多关注AI语言的逻辑性和内容格式等指标 ，却忽略了事实的核查 。
此外 ，训练过程的缺陷也会导致AI存在“讨好”用户的倾向，明知道答案不符合事实 ，也愿意遵照指令生成迎合用户的内容 ，并编造一些虚假的例证或看似科学的术语来支撑自己的“假说 ”。这种“角色扮演式 ”的表达让许多普通用户难以分辨AI幻觉。上海交通大学媒体与传播学院进行的一项全国抽样调查显示，约七成受访者对大模型生成虚假或错误信息的风险缺乏清晰认知 。
如何破解AI幻觉？开发者尝试通过技术手段为AI“纠偏” 。比如“检索增强生成 ”技术 ，这意味着AI在回答前需要从最新的数据库检索相关信息 ，降低“信口开河 ”概率；一些模型被要求在不确定答案时主动承认“不知道”，而非强行编造答案。不过，由于目前的AI无法像人类那样理解语言背后的真实世界 ，因此这些方法难以从根本上解决AI幻觉问题 。
应对AI幻觉 ，不仅需要技术规制，也需要从公民AI素养普及 、平台责任 、公共传播等维度构建系统性的“幻觉免疫力” 。AI素养不仅包含使用AI的基本技能 ，更重要的是对AI幻觉要有基本的认知能力。明确技术平台的责任边界同样重要 ，AI产品在设计时就应嵌入风险提示机制，自动标记“可能存在事实性错误 ”等警示内容 ，并提供方便用户进行事实核查和交叉验证的功能 。媒体可以通过定期发布AI伪造事实的典型案例 ，进一步培养公众的识别能力 。通过多方联手，智能时代的认知迷雾才能被真正破除。
（作者为上海交通大学媒体与传播学院特聘教授 ，本报记者黄晓慧采访整理）
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