AI幻觉的解释及如何减少它

AI 幻觉 是指 AI 模型生成听起来自信且结构完整但事实错误或完全虚构的信息。模型不会标记错误、表达怀疑或发出警告。它以用于准确信息的相同语气呈现虚构的输出。

这一直是大型语言模型的一个特性。但随着 AI 工具从 casual 使用转向专业工作流，未被检测到的幻觉的成本急剧上升。在聊天应用中的错误答案只是小麻烦。在法律文件、医疗摘要或财务报告中的错误答案则是另一个问题。JMIR research 发现，当模型在没有 grounding 或验证的情况下运行时，医疗案例摘要中的幻觉率高达 64%。

关键要点

• AI 幻觉不是你可以修补的 bug。 它是语言模型工作方式的结构性属性。每个当前模型都会在一定程度上产生幻觉。

• 两个根本原因 是统计文本生成（模型预测可能的词语，而非事实）和训练数据限制（差距、过时信息和嵌入的错误）。

• 最高风险场景 是特定领域查询、关于近期事件的问题，以及需要精确引用或数值准确性的任务。

• 最有效的缓解措施 是 grounding：将 AI 连接到真实、经过验证的文档，而不是仅依赖记忆中的训练模式。

如果您希望 AI 从您的实际文档生成内容，而不是从训练数据中猜测，remio 将每个输出都基于您的个人知识库——会议录音（本地，无机器人）、来自 1000 多个平台的播客转录以及捕获的浏览内容。当 rOS 生成幻灯片、Excel 分析或 Word 报告时，它会引用您实际捕获的内容。ChatGPT 和 Manus 产生相同的输出格式，但没有您的上下文，它们会用听起来合理的虚构内容填补空白。remio 消除了专业工作中最重要的幻觉风险：正确获取您领域中的具体事实、数据和决策。

什么是 AI 幻觉？

AI 幻觉是语言模型生成听起来合理但事实不正确的内容的倾向，且呈现时没有任何不确定性或免责声明。模型不知道自己错了。它生成对话在统计上最可能的延续，而这种延续有时与现实相矛盾。

这种行为有三个特征，将其与普通错误区分开来：

• 高置信度交付：模型不会说“我不确定”。它以与准确输出相同的权威语气陈述幻觉信息。一个产生幻觉的模型和一个可靠的模型从表面上看是相同的。

• 部分准确但嵌入错误：幻觉通常将真实上下文与虚假细节混合。模型可能会正确识别真实人物、真实组织和真实年份，然后虚构将它们联系起来的具体主张。周围的准确性使虚假细节更难被发现。

• 模型普遍存在：幻觉不是特定产品的缺陷。每个主要语言模型，包括 GPT-5、Gemini 和 Claude，都会产生幻觉。速率不同；这种倾向不会消失。

一个有用的类比：这不像计算器因电路故障而给出错误数字。更像是一个非常自信的同事，他回答每个问题时从不说“我不知道”，用他们无法验证的听起来合理的细节填补知识空白。

为什么 AI 会产生幻觉？

语言模型如何生成文本

语言模型不会从数据库中检索事实。它们根据之前的所有内容预测下一个最可能的 token。token 大致是一个词或词的一部分。模型通过在训练期间处理数十亿个文本样本学会了这些预测。

这意味着模型没有“真”与“假”的内部表示。它只有模式：某些词语和短语在特定上下文中倾向于跟随其他词语。当您向它提问时，它会生成在统计上符合该上下文的响应，基于它从训练数据中吸收的模式。

可以将其视为一个非常复杂的模式补全引擎。它阅读了大量人类撰写的文本，并学会了可信、知识渊博的答案的外观和声音。问题是，看起来和听起来正确与实际正确不是一回事。

训练数据差距和偏差

即使拥有庞大的训练数据集，三个结构性差距也为幻觉创造了沃土。

知识截止 意味着模型没有关于其训练数据收集后发生的事件的信息。询问它关于上个月发布的产品、本季度更改的法规或上周的新闻故事，它要么拒绝回答，要么更常基于过时信息生成听起来合理的响应，并将其呈现为当前信息。

长尾知识差距 影响晦涩或高度特定的事实。常见主题在训练数据中出现数千次，这强化了准确的模式。罕见主题出现频率较低。当被问及训练分布边缘的内容时，模型可供提取的已学习模式较少，更有可能用统计上合理但事实错误的输出填补空白。

训练数据错误 被直接吸收。如果训练语料库包含不正确的信息，模型会将该信息作为有效模式学习。它没有独立的 fact-checking 层来捕获从来源继承的错误。

置信度问题

语言模型的架构保证它们总是产生答案。生成中使用的 softmax 函数将原始分数转换为概率，这些概率总和为 1。没有内置的“我的数据不足以回答这个问题”的输出。模型生成一些内容，无论生成什么，输出看起来都很自信。

Nature 发表的 2025 年研究 发现，用户经常报告他们的 AI 工具产生自信但不正确的信息，而这种自信是错误未被检测到的主要原因之一。强化学习来自人类反馈 (RLHF)，用于使模型更有帮助和自然-sounding，副作用是使响应在语气上更流畅和权威，这可能无意中强化了错误信息的自信呈现。

AI 幻觉示例

虚构的法律引用 是记录最多的案例之一。2023 年，Mata v. Avianca 案中的律师提交了一份法律简报，引用了六个不存在的法院案例。ChatGPT 生成了它们，包括真实的案例名称、案号和法律推理。当法院要求提供原始文件时，律师要求 ChatGPT 确认这些案例是真实的。它确认了它们是真实的。律师被罚款 5000 美元。这一事件仍然是这个问题造成实际专业损害的最广泛引用的案例。

将过时信息呈现为当前信息 是一种更安静但更常见的失败模式。训练截止日期为十二个月前的模型会自信地回答有关当前软件版本、当前定价、当前团队结构和当前法规的问题，而不会标记其信息已过时。答案听起来正确。事实并非如此。

数值连贯但事实错误的输出 最常出现在涉及统计数据、百分比或财务数字的摘要中。模型生成的数字在内部一致、给定上下文合理，但却是错误的。抽查一个数字可能无法捕获其他数字。

企业上下文中的文档混淆 是与上传文件一起使用的 AI 工具特有的幻觉模式。被要求总结多个文档的模型可能会混合来自不同来源的细节，将 Document A 中的主张归因于 Document B，或使用另一个文档中的不相关内容填补一个文档中的空白。输出看起来像是连贯的综合。实际上是带有虚构连接组织的 remix。

如何减少 AI 幻觉

使用真实数据进行 Grounding (RAG)

检索增强生成 (RAG) 目前是减少实际应用中幻觉的最有效方法。RAG 系统不是完全依赖记忆中的训练模式，而是首先检索相关文档，然后基于检索到的内容生成响应。

模型仍然生成文本，但它在关注真实源材料的同时生成，而不是仅从统计记忆中工作。幻觉不会完全消失，但模型会锚定到实际内容，而不是仅从模式生成。对于企业知识库、面向客户的助手以及任何用于事实查询的 AI，RAG 是基线期望，而不是可选的增强。

提示工程技术

提示模型承认不确定性会以有意义的方式改变其输出行为。诸如“仅基于提供的文档回答”、“引用支持此主张的具体段落”或“如果在源材料中找不到，请说‘我不知道’”之类的指令会减少模型用幻觉内容填补空白的倾向。

限制查询范围也有帮助。宽泛的问题给模型从模式生成提供了很大自由度。狭窄的、文档范围的问题迫使它检索和引用，而不是发明。

人工验证和输出约束

对于高风险输出，人工审查仍然是必要的。幻觉减少技术降低了风险；它们不会消除它。医疗摘要、法律文件、财务报告以及任何将在不进一步审查的情况下被执行的内容应在使用前根据主要来源进行验证。

降低模型的 temperature 参数会减少输出的随机性，使响应更保守，这通常会减少但不会消除幻觉。结构化输出格式，如需要明确源引用的 JSON 模式或模板，创建额外的检查点，使虚构内容更容易被检测到。

AI 幻觉在实践中的应用：remio 如何解决它

解决这个问题最可靠的方法是停止要求模型从记忆中工作，而是开始让它访问经过验证的来源。remio 正是基于这一原则构建的。

当您使用Ask remio 回答问题时，AI 不会仅从训练数据生成答案。它首先搜索您的个人知识库，其中包含您的实际会议录音、保存的文章和文档，然后基于检索到的内容生成响应。告知答案的源段落会与响应一起显示，以便您验证它们。

这对于幻觉造成最大损害的查询最为重要：“我们上个月在那个会议上对 X 做了什么决定？”“我们的内部政策对 Y 怎么说？”“那份报告中的确切数字是什么？”这些是通用 AI 工具会自信地从模式回答的问题。remio 从您的实际记录中回答它们。

知识保持在本地。没有任何内容被发送到外部服务器进行检索。Grounding 在您的机器上发生，这意味着通常伴随文档感知 AI 的隐私权衡不适用于此。

FAQ：关于 AI 幻觉的常见问题

Q：用简单的话来说，什么是 ai hallucination？

A： 当语言模型自信地陈述不真实的内容时，就会发生这种情况。模型不是在撒谎；它不知道它生成的内容和事实正确的内容之间的区别。它生成在统计上符合上下文的内容，而有时那是错误的。

Q：所有 AI 模型都会产生幻觉吗？

A： 是的。每个当前的大型语言模型都会在一定程度上产生幻觉。幻觉率在不同模型、任务和领域之间差异很大，有些模型在特定基准上表现得比其他模型好得多。但没有当前模型完全消除幻觉。

Q：AI 产生幻觉的频率如何？

A： 这取决于领域和查询类型。关于覆盖良好的主题的一般知识问题的速率较低。法律和医学等专业领域看到明显更高的速率，特别是对于特定引用和精确事实主张。主流模型在一般任务上的速率通常根据基准在 3% 到 27% 之间。

Q：AI 幻觉与 AI 错误相同吗？

A： 不完全相同。错误意味着系统试图准确但失败了。幻觉更具结构性：模型没有机制来区分它有证据的信息和它在统计上生成的信息。它不会体验犯错；它生成提示的最可能延续。

Q：AI 幻觉可以完全消除吗？

A： 不能用当前架构。使语言模型有用的 token 预测机制也创造了幻觉的条件。Grounding、检索增强和验证可显著降低频率和影响。完全消除它需要从根本上不同的方法来表示和检索知识。