《瞭望》新聞周刊記者觀察到，AI虛構(gòu)事實或邏輯混亂的“幻覺”已在法律、內(nèi)容創(chuàng)作、專業(yè)咨詢等多個領(lǐng)域造成實際影響。

AI技術(shù)的發(fā)展方興未艾，但確保其生成內(nèi)容的真實性和可靠性，尤其需要技術(shù)開發(fā)者、監(jiān)管機構(gòu)共同努力。針對“AI幻覺”問題，業(yè)界建議，在技術(shù)層面，要持續(xù)優(yōu)化模型架構(gòu)，增強事實核查能力；在監(jiān)管層面，需完善相關(guān)規(guī)范，明確責任邊界。

AI幻覺 AI輔助設(shè)計

幻覺頻現(xiàn)

“AI幻覺”已經(jīng)成為當前AI技術(shù)發(fā)展中最突出的技術(shù)瓶頸之一。從技術(shù)層面來看，AI幻覺的產(chǎn)生主要源于三個方面的原因：首先是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不足或偏差，導(dǎo)致模型對某些領(lǐng)域的認知存在缺陷；其次是算法架構(gòu)的局限性，當前主流大模型主要基于概率預(yù)測而非邏輯推理；最后是訓(xùn)練目標的設(shè)定問題，模型往往更傾向于生成“流暢”而非“準確”的內(nèi)容。

“AI幻覺主要表現(xiàn)為事實性幻覺和邏輯性幻覺兩種。”業(yè)內(nèi)人士介紹，事實性幻覺，表現(xiàn)為模型會編造完全不存在的事實或信息。這種情況在專業(yè)領(lǐng)域尤為突出，如在法律咨詢中虛構(gòu)判例，在醫(yī)療診斷中給出錯誤結(jié)論，或杜撰歷史事件。邏輯性幻覺，表現(xiàn)為模型在長文本生成或連續(xù)對話中出現(xiàn)前后矛盾、邏輯混亂的情況，這主要是因為當前大模型的注意力機制在處理復(fù)雜語境時存在局限性。

多項研究證實了AI幻覺問題的嚴重性。今年3月，哥倫比亞大學(xué)數(shù)字新聞研究中心針對主流AI搜索工具進行的專項測試發(fā)現(xiàn)，這些工具在新聞引用方面的平均錯誤率達到60%。一些研究顯示，AI并不擅長辨別“新聞事實來自哪里”，會出現(xiàn)混淆信息來源、提供失效鏈接等問題。更令人擔憂的是，隨著模型規(guī)模的擴大，某些類型的幻覺問題不僅沒有改善，反而呈現(xiàn)加劇趨勢。

多位業(yè)內(nèi)專家認為，AI幻覺問題在現(xiàn)有技術(shù)框架下難以徹底解決。思謀科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉樞表示，當前的大模型架構(gòu)決定了其本質(zhì)上是一個“黑箱”系統(tǒng)，優(yōu)化結(jié)構(gòu)等方式只能緩解模型幻覺問題，很難完全避免幻覺的產(chǎn)生。

有受訪者從認知科學(xué)的角度分析，當前的大模型處于“我不知道我知道什么”的狀態(tài)，缺乏對自身知識邊界的準確判斷能力。這些技術(shù)特性決定了AI幻覺問題的存在，需通過多方面的技術(shù)改進來逐步緩解。

警惕風險

業(yè)界普遍認為，在AI幻覺短期內(nèi)難以完全消除的背景下，其潛在風險已從信息領(lǐng)域蔓延至現(xiàn)實世界，可能帶來較大風險。

世界經(jīng)濟論壇《2025年全球風險報告》已將“錯誤和虛假信息”列為全球五大風險之一，其中AI生成的幻覺內(nèi)容被視作關(guān)鍵誘因之一。

AI幻覺最直接的危害是造成“信息污染”。在法律領(lǐng)域，美國紐約南區(qū)聯(lián)邦法院在審理一起航空事故訴訟時發(fā)現(xiàn)，原告律師提交的法律文書中引用了ChatGPT生成的6個虛假判例，這些虛構(gòu)案例包括完整的案件名稱、案卷號及法官意見，甚至模仿了美國聯(lián)邦最高法院的判例風格，其虛構(gòu)能力干擾了司法程序。

金融咨詢領(lǐng)域，AI可能給出錯誤投資建議，如誤讀財報數(shù)據(jù)或虛構(gòu)企業(yè)信息。

更令人擔憂的是，這些錯誤信息可能被其他AI系統(tǒng)吸收，形成“幻覺循環(huán)”——錯誤數(shù)據(jù)不斷被強化，最終污染整個信息生態(tài)。

隨著AI技術(shù)向?qū)嶓w設(shè)備領(lǐng)域滲透，幻覺問題的影響已超越虛擬范疇，可能對人身安全構(gòu)成威脅。在自動駕駛領(lǐng)域，生成式AI被用于實時路況分析和決策制定。業(yè)內(nèi)人士表示，在復(fù)雜路況中，自動駕駛?cè)舢a(chǎn)生“感知幻覺”，可能導(dǎo)致系統(tǒng)誤判環(huán)境，觸發(fā)錯誤決策，直接威脅行車安全。

人形機器人領(lǐng)域風險更值得關(guān)注。優(yōu)必選副總裁龐建新說：“當機器人因幻覺做出錯誤動作時，后果遠超文本錯誤。”例如，護理機器人可能誤解指令給患者錯誤用藥，工業(yè)機器人可能誤判操作參數(shù)造成生產(chǎn)事故。這些場景中，AI幻覺甚至可能威脅人身安全。

協(xié)同治理

對于AI幻覺問題帶來的挑戰(zhàn)，業(yè)內(nèi)人士建議從技術(shù)創(chuàng)新、制度監(jiān)管等多個維度構(gòu)建綜合治理體系。

技術(shù)創(chuàng)新是解決AI幻覺問題的根本途徑。近年來，業(yè)界已提出多種技術(shù)方案來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。劉樞等介紹，檢索增強生成（Retrieval-augmented Generation，RAG）技術(shù)融合了檢索與生成模型優(yōu)勢，是當前重要的發(fā)展方向之一。其通過將大模型與權(quán)威知識庫實時對接，能顯著提升生成內(nèi)容準確性。

全國政協(xié)委員、360集團創(chuàng)始人周鴻祎提出“以模制模”，構(gòu)建專業(yè)知識庫，實施合理的矯正機制，構(gòu)建更完善的安全防護體系，降低“幻覺”帶來的負面影響。例如，研發(fā)專用的安全大模型來監(jiān)督知識庫使用和智能體調(diào)用，并采用多模型交叉驗證、搜索矯正等技術(shù)手段來識別和糾正幻覺。

制度監(jiān)管方面需要建立多層次的治理體系。云天勵飛品牌運營中心總經(jīng)理胡思幸認為，要完善監(jiān)管治理，研究AI生成內(nèi)容“數(shù)字水印+風險提示”雙重標識，為AI生成內(nèi)容提供有效的溯源和警示機制。針對日益突出的AI造謠問題，法律界人士建議，要持續(xù)完善相關(guān)規(guī)定，明確利用AI造謠的法律責任，加大對違法行為的懲處力度。

治理體系之外，當前階段，在用戶使用AI開展工作時，亦需要建立對AI能力的理性認知，了解其局限性。培養(yǎng)多渠道驗證信息的習(xí)慣，優(yōu)先選擇權(quán)威、可信賴的媒體或機構(gòu)作為信息來源，這些基本素養(yǎng)的提升將有效降低AI幻覺的社會影響。同時，在與AI系統(tǒng)交互時應(yīng)保持必要的懷疑態(tài)度和批判思維，多渠道核查驗證信息的準確性。