AI 有多会瞎编？深度解析大模型的“幻觉”机制

我们先了解一下，什么是大模型“幻觉”

大模型幻觉（AI hallucination 或 Model Hallucination)是指 AI 基于概率生成的”自信型错误“，输出看似合理但完全失实的内容，像极了人类”不懂装懂“的样子。

AI 一本正经地胡说八道

像学霸写作业时「虚构参考文献」 → 明明不知道，偏要假装很懂（dbq，有点茶了 ） → 用概率拼凑出”看似合理“的错误答案（哼，还自带理直气壮的气场！）

大模型幻觉的分类 从学术界的共识来看

大模型的幻觉可以分成两大类

▪️事实性的幻觉：包括事实不一致和捏造事实两类。

▪️忠实性的幻觉：包括不遵循指令和不遵循上下文两类

为什么会”幻觉“？

▪️数据偏差：训练语料中的矛盾/错误信息

▪️过拟合：对模糊问题强行自圆其说

▪️创造性“溢出”：文本生成＞事实核查

避坑指南

温度系数调整： 控制生成随机性（temperature 参数调低至 0.3-0.7），减少天马行空，后续会专门介绍温度系数，这是大模型非常重要的一个参数；

知识边界声明： 提示词加锚点限制范围：”请仅基于 XXX 条文回答，不确定请说明“、“请基于可靠来源回答”，能一定程度上避免幻觉现象，但不能做到 100%避免；

代码幻觉防御： 开发时用 RAG（检索增强生成），实时接入数据库/知识图谱修正结果  【冷知识】技术越强，幻觉越具欺骗性！GPT-4 的幻觉率比 GPT-3.5 低 15%，但依然可能把”不存在的研究“写得像 Nature 论文

总结：幻觉的问题目前是无法解决的，所以个人需要辨别的去使用大模型，不要啥都直接复制黏贴。企业就要非常谨慎，一旦发生什么问题，很容易对工作造成很大的影响，目前市面上有蛮多的垂直类的智能体公司，可以参考使用

国内优秀企业（企业型/垂直领域型）

金智维 Ki-AgentS：在金融圈以 90%占有率，助力企业流程自动化，金融圈以安全稳定为金标准，其 RPA 基础能力过强，融合了 AI 技术后，迅速以 Ki-Agent 系列智能体产品，拓展其垂直领域的影响力。

羚数智能：百工工业大模型成为国内首个备案的工业垂类大模型，服务振华重工等龙头企业。

AI Agent 正从概念验证走向规模化应用，通用型智能体（如微软、谷歌）、行业专用工具（如金蝶、金智维）和开源框架（如 Dify、MetaGPT）构成了当前市场的三大支柱。技术上，多模态交互、自主决策和安全合规是核心竞争力；商业上，企业端场景（如财务、供应链）和垂直领域（如工业、医疗）的落地效率成为竞争焦点。随着开源生态的成熟和算力成本的下降，AI Agent 有望在 2025 年迎来爆发式增长，重塑人机协作的未来。