在科幻電影中，人工智能常被塑造成全知全能的“超級大腦”,，但現(xiàn)實中,，AI卻時常表現(xiàn)為“自信的謊言家”。比如,，請AI描述“關公戰(zhàn)秦瓊”,，它不僅能“敘述”虛構的故事情節(jié),，還會“猜測”用戶喜好，煞有介事地編造不存在的文獻檔案,。這種現(xiàn)象被稱為“AI幻覺”,，已經成為困擾許多人工智能企業(yè)和使用者的現(xiàn)實難題。

　　AI為什么會一本正經地胡說八道,？根源在于其思維方式與人類存在本質不同,。今天人們日常使用和接觸最多的AI大模型本質上是一個龐大的語言概率預測和生成模型。它通過分析互聯(lián)網上數以萬億計的文本,，學習詞語之間的關聯(lián)規(guī)律,，再像玩猜詞游戲一樣，逐字逐句生成看似合理的回答,。這種機制使AI擅于模仿人類的語言風格,，但有時缺乏辨別真?zhèn)蔚哪芰Α?/p>

　　AI幻覺的產生與大模型訓練的過程密不可分。AI的知識體系基本來源于訓練時“吞下”的數據源,。來自互聯(lián)網的各類信息魚龍混雜,，其中不乏虛假信息、虛構故事和偏見性觀點,。這些信息一旦成為AI訓練的數據源,，就會出現(xiàn)數據源污染。當某個領域專業(yè)數據不足時,，AI便可能通過模糊性的統(tǒng)計規(guī)律來“填補空白”,。比如，將科幻小說中的“黑科技”描述為真實存在的技術,。在AI被越來越多地用于信息生產的背景下,，AI生成的海量虛構內容和錯誤信息正在進入訓練下一代AI的內容池，這種“套娃”生態(tài)將進一步加劇AI幻覺的產生,。

　　在大模型訓練過程中,，為了使AI生成滿足用戶需求的內容，訓練者會設置一定的獎勵機制——對于數學題等需要邏輯推理的問題,，往往通過確認答案的正確與否給予獎勵,；對于寫作等開放式命題，則需要判斷其生成的內容是否符合人類寫作習慣,。為了訓練效率,，這種判斷更多關注AI語言的邏輯性和內容格式等指標，卻忽略了事實的核查,。

　　此外,，訓練過程的缺陷也會導致AI存在“討好”用戶的傾向，明知道答案不符合事實，也愿意遵照指令生成迎合用戶的內容,，并編造一些虛假的例證或看似科學的術語來支撐自己的“假說”,。這種“角色扮演式”的表達讓許多普通用戶難以分辨AI幻覺。上海交通大學媒體與傳播學院進行的一項全國抽樣調查顯示,，約七成受訪者對大模型生成虛假或錯誤信息的風險缺乏清晰認知,。

　　如何破解AI幻覺？開發(fā)者嘗試通過技術手段為AI“糾偏”,。比如“檢索增強生成”技術,，這意味著AI在回答前需要從最新的數據庫檢索相關信息，降低“信口開河”概率,；一些模型被要求在不確定答案時主動承認“不知道”,，而非強行編造答案。不過,，由于目前的AI無法像人類那樣理解語言背后的真實世界,，因此這些方法難以從根本上解決AI幻覺問題。

　　應對AI幻覺,，不僅需要技術規(guī)制,，也需要從公民AI素養(yǎng)普及、平臺責任,、公共傳播等維度構建系統(tǒng)性的“幻覺免疫力”,。AI素養(yǎng)不僅包含使用AI的基本技能，更重要的是對AI幻覺要有基本的認知能力,。明確技術平臺的責任邊界同樣重要，AI產品在設計時就應嵌入風險提示機制,，自動標記“可能存在事實性錯誤”等警示內容,，并提供方便用戶進行事實核查和交叉驗證的功能。媒體可以通過定期發(fā)布AI偽造事實的典型案例,，進一步培養(yǎng)公眾的識別能力,。通過多方聯(lián)手，智能時代的認知迷霧才能被真正破除,。

　?。ㄗ髡咝? 劍 為上海交通大學媒體與傳播學院特聘教授，本報記者黃曉慧采訪整理）

　　《 人民日報 》（ 2025年06月21日 06 版）