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作者：苼苼

編輯：苼苼

大家好，這里是秋葉編輯部~

「我的 DeepSeek 總是愛一本正經的胡說八道！」

最近我總是能刷到網友們吐槽 DeepSeek 愛瞎編的帖子。

比如，有網友讓 DeepSeek 推薦樓盤，DeepSeek 說的天花亂墜，結果一查，根本沒有這個項目。

還有網友讓 DeepSeek 給他講題，DeepSeek 圍繞著錯誤答案給他講得頭頭是道。

更離譜的是，有網友試圖拆穿 DeepSeek 的謊言，結果 DeepSeek 坦誠得很！

為了讓我們滿意，AI 寧愿現編騙我們。（都是人情世故~）

雖然AI 可能沒有主觀欺騙意圖，但它確實已經把虛假信息推到了生活的各個方向。

細思極恐的是！這些真假混在一起的東西，正在把我們困在分不清現實和虛構的世界里，不知不覺我們就被忽悠了！這你能受得了？

別擔心！如果你想更好的駕馭 AI，讓 AI 為你服務，我們已經為你準備好了一份超全的 AI 學習資料！

清華大學《普通人如何抓住 AI 紅利》

清華大學 104 頁《DeepSeek 從入門到精通》

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那么問題來了，AI 滿嘴跑火車到底怎么治？

我翻遍這些 AI 資料終于找到解決辦法！今天就把這些干貨全部分享給大家~

什么是 AI 幻覺

用大白話說，「AI 一本正經地胡說八道」，就是學術界所說的「AI 幻覺」。

AI 幻覺又可以分為事實性幻覺和忠實性幻覺。

我用向 DeepSeek 提問「感冒了能喝熱水治愈感冒嗎？」這一案例，給大家解釋一下事實幻覺和忠實幻覺的區別。

像這種與現實情況不符合的胡說八道，就是「事實性幻覺」

像這種模型生成的內容完全答非所問的情況，被稱為「忠實性幻覺」

只有先搞懂了 AI 幻覺這回事兒，我們才能在 AI 胡說八道時第一時間反應過來，避免被它誤導。

那么面對 AI 幻覺，我們能做點什么呢？這時我要教你三招「致勝法寶」，輕松打破 AI 幻覺。

打敗 AI 幻覺的三大招

?打開聯網搜索

開啟聯網搜索以后，AI 模型生成內容的幻覺率會下降哦~

你看，清華大學人工智能學院發布的報告《DeepSeek 與幻覺》里就有證明：打開 AI 大模型的【聯網搜索】功能可以一定程度上降低 AI 幻覺率哦~

?多個 AI 模型交叉驗證

清華的研究者們對DeepSeekR1、DeepSeekV3、Qianwen2.5-Max、豆包四款 AI 模型出現幻覺的概率進行了測評。

幻覺率的初步測試結果是：DeepSeekV3>Qianwen2.5Max>DeepSeekR1>豆包。

也就是說，豆包會胡說八道的概率是最低的。

那么我們可以利用 DeepSeek 生成答案后，再把答案喂給豆包、Kimi 或者其他大模型進行審查，相互監督，交叉驗證。

比如，我問 DeepSeek：「2025 年 315 晚會及相關報道中曝光了哪些食品行業違規問題？」

然后我把 DeepSeek 給我的答案復制粘貼到豆包，讓豆包幫我驗證一下真實性，豆包犀利地指出了 DeepSeek 的錯誤。

看來還是要用魔法打敗魔法，讓 AI 監督 AI。

但是如果是想用 DeepSeek 做一些專業數據搜集，這個方法可能就沒那么好用。

這時候我們可以使用更精準提示詞去約束 AI 天馬星空的想象力。

?讓 AI 回答更靠譜的提示詞工程

1. 限定知識邊界

限定知識邊界就像給 AI 戴上「知識鐐銬」，只能參考規定內容，防止它自己編造答案。

?限定時間，規避未來時態虛構：

基于20xx 年之前的公開學術文獻，分步驟解釋………現象。

?限定權威來源：

基于《x 書籍》/《x 報告》回答，若信息不明確請注明「暫無可靠數據支持」

?添加專業身份限定：

作為臨床醫學專家/xx 專家，請列舉 FDA 批準的 5 種糖尿病藥物/……

?減少絕對化錯誤斷言：

如果存在不確定性，請用[推測]標簽標注相關陳述

?上下文提示，嵌入權威數據片段：

根據《2024 全球能源轉型報告》（國際能源署，2024 年 1 月發布）顯示：2030 年光伏發電成本預計降至 0.02 美元/千瓦時，但儲能技術突破仍是普及瓶頸。請基于此數據，分析中國西部光伏基地發展的三個關鍵挑戰，并標注每個挑戰與原文結論的邏輯關聯。

2.對抗性提示

對抗性提示就像我們教小孩檢查作業一樣，讓 AI 自己反復檢查答案。

?雙重答案法：要 AI 在回答問題時給出兩個答案，就像做數學題的兩種解法。

比如你問：「吃維生素 C 能預防感冒嗎？」

普通 AI 可能直接回答能或不能，但用這個方法會變成：

[主要答案]：根據世衛組織研究，維生素 C 不能預防普通感冒

[檢查清單]：如果出現這 3 種情況可能出錯：① 研究對象是運動員等特殊人群 ② 補充劑量超過日常推薦量 ③ 研究統計方法存在偏差

請嚴格按以下格式回答： [主要答案]（僅基于公開可驗證的權威信息） [反事實檢查] 列出可能導致上述答案錯誤的 3 種假設： 1. 假設場景：______（例如數據來源偏差） 2. 假設場景：______（例如概念定義混淆） 3. 假設場景：______（例如實驗條件限制）

?三步驗證法：像記者一樣多方求證

比如問：「量子糾纏能證明靈魂存在嗎？」

AI 不能直接回答，必須分三步檢查：

① 查教科書：現代物理認為量子糾纏是粒子間的關聯現象

② 查論文庫：近 5 年頂級期刊沒有相關論文

③ 查實驗室：沒有可重復的實驗證據

最后才能得出結論：兩者無關

請按順序完成： 1. 先直接回答核心問題：______（是/否/不確定） 2. 從以下三個維度交叉驗證： ? 維度 1：領域權威共識（引用 3 個機構/教科書觀點） ? 維度 2：近五年研究趨勢（說明論文數量及結論分布） ? 維度 3：可重復性證據（描述實驗復現成功率） 3. 最終結論必須標注： [可信度評級]：A 級（強證據）/B 級（弱證據）/C 級（無實證）

?偵探破案法：像查案要證據鏈

假設 AI 說：「每天走 1 萬步最健康」

就要讓它：

① 列出依據：WHO 建議/某期刊研究/某醫院數據

② 檢查每個來源是否自相矛盾

③ 發現某醫院數據針對的是術后康復患者

最終標注可信度：B 級（部分適用）

請分步完成驗證鏈： → 步驟 1：陳述觀點______（限 1 句話） → 步驟 2：支撐證據（必須包含以下三類來源）： ? 國際組織報告：______ ? 近 3 年頂刊論文：______ ? 大樣本實驗數據：______ → 步驟 3：矛盾排查 ? 檢查上述三類來源中是否存在： - 統計方法沖突（是/否） - 研究結論相斥（是/否） - 利益相關方資助（是/否） → 步驟 4：輸出帶警示標識的結論： 「可信結論」______ 「風險提示」若存在任 一「是」，需要標注爭議點

這些提示詞像給 AI 戴了「測謊儀」，能強制它暴露思考漏洞，比單純問「你確定嗎？」有效 10 倍以上

當然了，本文提到的小妙招能在一定程度上降低 AI 幻覺,但徹底消除并不現實。

因為我們也需要 AI 具有創造力和想象力。

所以，與其期待用巧妙方法徹底消除大語言模型的幻覺，不如學會與之共處，選擇更明智靈活的使用方式。

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