别被你的AI忽悠了
当前，我国AI大模型的应用呈现迅猛增长态势。QuestMobile发布的最新数据显示，DeepSeek上线次月（2025年2月），活跃用户规模就突破了1.8亿。但在AI应用大众化的同时，也有不少网友惊呼：与AI的蜜月期还没有结束，就发现它在骗我！
有人用AI查资料，发现AI会编造假论文，期刊名称、论文标题、作者、网址等信息一应俱全，可全是编的；曾有一条“80后死亡率突破5.2%”的假新闻广为流传，据辟谣者分析，最初的信源可能来自AI对话……
这其实不是新问题，而是在大模型诞生之初就存在的老毛病——AI幻觉。甚至有专家认为，AI幻觉是大模型的“基因病”。因为AI大模型训练依赖海量数据，但数据的真实性却无人担保。AI大模型训练过程中，是将海量数据高度压缩抽象，输入的是内容之间关系的数学表征，而不是内容本身。AI与人类对话时，模型基于统计概率生成文本，追求流畅性而非真实性，很容易编出看似流畅但完全不符合事实的内容。
既然AI幻觉是“基因病”，那这病能治吗？要怎么治？
首先，AI幻觉也带来了AI的“超能力”，没必要根除。
AI幻觉也有好的一面。AI自主生成内容是大语言模型的突出特点，是最具想象力的技术突破。作为大模型与生俱来的特点，AI幻觉决定了大模型的创造力，对实现通用人工智能（AGI）非常重要，并可在科研、文艺等领域发挥作用。
比如，游戏开发、动漫设计、小说创作等领域欢迎奇思妙想，AI幻觉可以突破思维定式，为创作提供灵感。再如，科学研究中往往也需要非常规思路来破局闯关，AI不走寻常路的创造力，可以推动科研工作出现“AI幻觉—实验验证—理论重构”的新范式。
其次，AI幻觉虽不可根除，但可以控制。
对于AI幻觉，我们不能放任自流。一方面，AI幻觉产生大量虚假信息，这些虚假信息被新一代AI系统学习，就会形成“数据污染—算法吸收—再污染”的恶性循环。另一方面，在企业生产、医疗、法律等容错率很低的领域，AI幻觉可是“要命”的大毛病。因此，我们要从技术研发和管理机制上双管齐下，防范AI幻觉信息的泛滥。
技术层面，检索增强生成（RAG）技术、多模型交叉验证、动态知识更新机制等，都已被证明是减少AI幻觉的有效手段。未来，还需要继续提升训练数据质量与清洗标准，严格检测数据的来源和真实性，减少噪声干扰；引入强化学习与人类反馈机制，提升AI逻辑推理能力；增强AI大模型检测能力，用AI监管AI。
用户层面，对AI输出的答案不要直接采信，可以用多个AI模型分别生成答案再交叉验证、对照取优，对关键任务输出更有必要采取人工交叉验证，结合文献数据库、行业知识图谱等专业工具作出判断。
监管层面，“标注AI生成内容”已成为我国监管部门推动的方向，这体现了对生成式人工智能的透明度要求，将提高AI生成内容的可追溯性和可解释性。未来，我们还应加快人工智能法立法进程，建立全周期全链条监管体系。
实现“不被AI忽悠”目标，既需要算法工程师构建底层安全防线，也需要全社会共同建设可信AI生态。期待中国AI产业解决好这道AI幻觉控制难题，在创造力与真实性之间取得平衡。
别被你的AI忽悠了
当前，我国AI大模型的应用呈现迅猛增长态势。QuestMobile发布的最新数据显示，DeepSeek上线次月（2025年2月），活跃用户规模就突破了1.8亿。但在AI应用大众化的同时，也有不少网友惊呼：与AI的蜜月期还没有结束，就发现它在骗我！
有人用AI查资料，发现AI会编造假论文，期刊名称、论文标题、作者、网址等信息一应俱全，可全是编的；曾有一条“80后死亡率突破5.2%”的假新闻广为流传，据辟谣者分析，最初的信源可能来自AI对话……
这其实不是新问题，而是在大模型诞生之初就存在的老毛病——AI幻觉。甚至有专家认为，AI幻觉是大模型的“基因病”。因为AI大模型训练依赖海量数据，但数据的真实性却无人担保。AI大模型训练过程中，是将海量数据高度压缩抽象，输入的是内容之间关系的数学表征，而不是内容本身。AI与人类对话时，模型基于统计概率生成文本，追求流畅性而非真实性，很容易编出看似流畅但完全不符合事实的内容。
既然AI幻觉是“基因病”，那这病能治吗？要怎么治？
首先，AI幻觉也带来了AI的“超能力”，没必要根除。
AI幻觉也有好的一面。AI自主生成内容是大语言模型的突出特点，是最具想象力的技术突破。作为大模型与生俱来的特点，AI幻觉决定了大模型的创造力，对实现通用人工智能（AGI）非常重要，并可在科研、文艺等领域发挥作用。
比如，游戏开发、动漫设计、小说创作等领域欢迎奇思妙想，AI幻觉可以突破思维定式，为创作提供灵感。再如，科学研究中往往也需要非常规思路来破局闯关，AI不走寻常路的创造力，可以推动科研工作出现“AI幻觉—实验验证—理论重构”的新范式。
其次，AI幻觉虽不可根除，但可以控制。
对于AI幻觉，我们不能放任自流。一方面，AI幻觉产生大量虚假信息，这些虚假信息被新一代AI系统学习，就会形成“数据污染—算法吸收—再污染”的恶性循环。另一方面，在企业生产、医疗、法律等容错率很低的领域，AI幻觉可是“要命”的大毛病。因此，我们要从技术研发和管理机制上双管齐下，防范AI幻觉信息的泛滥。
技术层面，检索增强生成（RAG）技术、多模型交叉验证、动态知识更新机制等，都已被证明是减少AI幻觉的有效手段。未来，还需要继续提升训练数据质量与清洗标准，严格检测数据的来源和真实性，减少噪声干扰；引入强化学习与人类反馈机制，提升AI逻辑推理能力；增强AI大模型检测能力，用AI监管AI。
用户层面，对AI输出的答案不要直接采信，可以用多个AI模型分别生成答案再交叉验证、对照取优，对关键任务输出更有必要采取人工交叉验证，结合文献数据库、行业知识图谱等专业工具作出判断。
监管层面，“标注AI生成内容”已成为我国监管部门推动的方向，这体现了对生成式人工智能的透明度要求，将提高AI生成内容的可追溯性和可解释性。未来，我们还应加快人工智能法立法进程，建立全周期全链条监管体系。
实现“不被AI忽悠”目标，既需要算法工程师构建底层安全防线，也需要全社会共同建设可信AI生态。期待中国AI产业解决好这道AI幻觉控制难题，在创造力与真实性之间取得平衡。
在今天的故宫，工作人员使用的数字化办公平台名叫“内务辅”，这款应用的开发者，是与故宫博物院合作的钉钉（中国）信息技术有限公司（以下简称“钉钉”）。3月18日，故宫博物院与钉钉战略合作签约仪式在故 人体免疫系统中的小过滤器淋巴结有了新妙用。近日，浙江大学药学院、金华研究院教授顾臻团队联合多位科研人员，在国际上首次提出利用冷冻干燥的淋巴结组织提升抗肿瘤药物疗效的方法。相关论文发 我国制氢加氢一体站建设有了团体标准。记者从中国石化获悉，为推动我国氢能交通产业发展，中国石化联合国内数十家氢能头部企业发布了国内首个《制氢加氢一体站技术指南》团体标准。该标准的制定 3月22日，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布第53次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称《报告》）。《报告》显示，截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，较2022年12月新增网民2480万人，互联网 为构建有效联动、密切配合的青少年科学教育协同机制，提升科学教育实施效能，3月23日，北京市关心下一代工作委员会（以下简称“北京市关工委”）、北京市科学技术协会（以下简称“北京市科协”）在北京科 科学杂志《成瘾》3月21日发表的一项新研究显示，刚开始吸烟和终生吸烟都可能增加腹部脂肪，特别是内脏脂肪。内脏脂肪与心脏病、糖尿病、中风和痴呆症的高风险有关。吸烟者相较于不吸烟者，通常体 。本文链接：AI得了“骗人病”，能治吗？http://www.sushuapos.com/show-2-11862-0.html
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