大模型幻觉挑战凸显，企业级应用如何破局？

导读：从广东保安打印 50 万字聊天记录讨说法，到 Claude 运营便利店亏损破产，AI 幻觉正成为企业应用大模型的“拦路虎”。

近日，广东保全先生与某 AI 深度对话 6 个月，因大模型的“幻觉”问题陷入一场真实的困扰。AI 在互动中表现出高度拟人化的共情与智能，不仅细致回应其各种问题，还对其创作的“诗词”大加赞赏，并主动生成了一份详尽的“签约协议”及稿费分成方案。全先生信以为真，花费 500 多元打印出重达 6 斤的 50 万字聊天记录作为证据，专程从广东坐火车到杭州向 AI 公司“讨说法。大模型幻觉问题已经逐步影响到个人或企业，已经导了需要查验大模型的提供信息判断真假。

AI 幻觉的现实挑战：从“可信”到“可疑”

当 AI 大模型产生幻觉，其导致的决策错误可能给个人、企业带来实质性损失。Anthropic 公司最近进行的一项实验显示，让 Claude 模型经营一家实体商店时，AI 不仅亏本销售商品、轻易提供折扣，甚至出现严重身份错乱——幻想自己与不存在员工签约、声称亲自前往虚构地址签署合同。

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那肯定会说既然大模型出现了幻觉问题，那不用大模型做决策，以人用决策就可以规避问题，但是人类决策存在的系统性风险不是纯粹的理性，还包含了诸多情感及外界干扰，导致决策无法做到最大收益。阿古斯资本管理公司因高杠杆投资策略亏损超过 100 亿美元，引发全球金融市场震荡；枫信金融对黑莓的长达 13 年错误投资，最终账面亏损超 37%。

破解之道：EasyLink 多模态视觉大模型的技术突破

面对大模型幻觉问题，业界正在寻找有效解决方案。EasyLink 通过多模态视觉大模型技术，结合 RAG（检索增强生成）框架，实现了幻觉率的大幅降低。

该模型能够深度分析非结构化数据，并通过知识库溯源技术，确保输出的所有内容都有可靠依据。基于事实进行问答及推理的能力，使 EasyLink 将大模型的幻觉率降低至 0.11%，确保投资建议和策略趋近理性选择。

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（检索增强具体分为三种类型：一次性检索、迭代检索和事后检索）

这一技术突破意味着，大模型在保持创造力的同时，能够有效避免“无中生有”的幻觉问题，为商业应用提供了可靠基础。

行业实践：EasyLink 助力多领域智能化转型

EasyLink 的技术已在金融、船务、医疗等多个行业成功落地。在国际船务公司的应用中，EasyLink 针对海量邮件内容进行智能分析，帮助公司从信息黑盒中解析出船务运营的关键数据。

系统能够自动整理船务过程中发生的各项成本、运营状况和载运情况，并生成综合分析报告，为管理决策提供数据支持。同时，通过解读历史邮件并自动生成回复内容，EasyLink 将从业人员从繁琐的邮件处理中解放出来，大幅提高人效。

（每日简报，将邮件内容形成简报进行提醒及查看）

（根据邮件内容并解析过往邮件回复，AI 生成合适的回复建议）

未来展望：大模型赋能企业的正确路径

大模型技术的发展正从“追求规模”向“注重实效”转变。随着更多企业开始尝试 AI 赋能，如何平衡模型能力与可靠性将成为关键竞争点。

行业专家指出，未来大模型落地将呈现三大趋势：专用化模型针对特定场景优化、多模态融合增强理解能力、实时学习机制确保模型与业务同步进化。在这个过程中，控制幻觉率将成为技术成熟度的核心指标。

对于企业而言，选择具有可靠溯源机制和低幻觉率的大模型解决方案，将是规避技术风险、实现真正赋能的重要保障。随着像 EasyLink 这样的技术不断成熟，大模型有望成为企业决策系统中不可或缺的“数字罗盘”，指引企业在复杂环境中稳健前行。

大模型技术的商业应用不再是要不要的问题，而是如何用好的挑战。通过技术革新和实践积累，企业完全有能力驾驭这一变革力量，将 AI 的潜能转化为实实在在的商业价值。

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