當 AI 開始 “說瞎話”：我們該擔心嗎？

你有沒有遇到過這樣的事？讓 AI 寫一封道歉信，它突然編造出你從未發生過的 “爭吵細節”；用導航軟件找路線，它堅信一條早已封閉的路 “暢通無阻”；甚至讓它整理一份歷史資料，它能憑空造出一個 “不存在的朝代”……

這些 AI “無中生有” 的行為，在科學界被稱為 “幻覺”。隨著生成式 AI（比如 ChatGPT、Midjourney）融入我們的生活，這種 “幻覺” 越來越常見。它到底是怎么回事？我們該害怕嗎？

一、AI 的 “幻覺”，不是真的 “撒謊”

先別冤枉 AI—— 它的 “瞎話” 和人類的 “撒謊” 完全不是一回事。

人類撒謊是 “明知故犯”，但 AI 根本沒有 “知” 的能力。它本質上是一臺 “超級模仿機”：通過學習互聯網上的海量文字、圖片、數據，找到信息之間的 “關聯規律”，再用這些規律 “拼接” 出看似合理的內容。

打個比方，這就像一個背了千萬本食譜的廚師，卻從沒見過真正的食材。當你讓他做一道 “西紅柿炒雞蛋”，他能憑記憶拼出 “雞蛋要攪勻、西紅柿要切塊” 的步驟，但如果記憶里混進了 “做蛋糕要放黃油” 的信息，他可能就會莫名其妙地在炒蛋里加黃油 —— 不是故意搗亂，只是 “記錯了關聯”。

AI 的 “幻覺” 正是這么來的：當它接觸的信息里有矛盾、錯誤，或者它對某個領域的知識不夠 “熟悉”，就可能把毫不相干的內容強行 “關聯”，拼出看似通順、實則離譜的結果。

二、哪些場景下，AI 更容易 “說瞎話”？

不是所有 AI 都會頻繁 “幻覺”，它的出現和兩個因素密切相關：

1. 越 “陌生” 的領域，越容易出錯
AI 對常見話題（比如 “如何煮奶茶”）的 “關聯規律” 掌握得更扎實，出錯概率低；但面對冷門知識（比如 “古代西域的小眾樂器”），由于學習到的資料少，它就可能 “硬編”。
2025 年初，有科研團隊做過實驗：讓 AI 寫一篇關于 “深海烏賊繁殖習性” 的文章，它竟把 “章魚的交配方式” 安到了烏賊身上 —— 因為這兩種生物的資料在它的 “記憶” 里太相似了。

2. 越 “追求流暢”，越容易 “瞎編”
現在的 AI 都被訓練得 “優先保證輸出流暢”。就像人說話時為了不卡頓，可能會隨口說個 “大概”，AI 為了讓句子通順，也會在信息不全時 “腦補” 細節。
比如你讓它 “總結一篇 5000 字的論文”，如果它對某個觀點的記憶模糊，可能會編造 “作者認為……” 來讓總結更完整，而不是老老實實地說 “這里我不確定”。

三、科學家正在怎么 “治” AI 的幻覺？

別擔心，科學家們已經想出了不少辦法 “給 AI 糾錯”：

1. 讓 AI 學會 “查資料”
現在很多 AI 已經裝上了 “外部知識庫”。比如你讓它寫一篇關于 “2025 年新能源汽車銷量” 的報告，它會先聯網查最新數據，而不是憑舊記憶瞎編。就像學生寫作業時翻課本，靠譜多了。

2. 教 AI “承認不知道”
通過調整算法，科學家讓 AI 在 “沒把握” 時明確表態。比如當你問它 “人類能在火星上定居嗎？”，它可能會說 “目前的技術還存在 XX 難點，尚無定論”，而不是硬編一個 “2030 年就能實現” 的答案。

3. 給 AI “打標簽”
2025 年新推出的 “AI 內容溯源系統”，能給 AI 生成的文字、圖片打上 “可信度標簽”。比如一段 AI 寫的新聞，旁邊會標注 “其中 80% 內容來自權威媒體，20% 為推測”，幫我們一眼識別 “靠譜度”。

四、我們該怎么和 “會幻覺的 AI” 相處？

說到底，AI 只是工具。就像我們不會因為計算器偶爾算錯就扔掉它，面對 AI 的 “幻覺”，更重要的是學會 “正確使用”：

• 別讓 AI 做 “需要 100% 準確” 的事：比如寫合同、整理醫療報告，這些事最好自己再核對一遍。
• 多問一句 “為什么”：當 AI 給出一個結論時，追問 “你是怎么得出這個結論的？”，如果它說不出依據，就得警惕了。
• 把 AI 當 “靈感助手”，不是 “標準答案”：用它 brainstorm 創意、列提綱沒問題，但關鍵信息一定要自己驗證。

AI 的 “幻覺” 其實是一面鏡子 —— 它提醒我們：再聰明的機器，也替代不了人類的 “判斷力”。未來，隨著技術進步，AI 的 “幻覺” 可能會越來越少，但學會 “帶著質疑使用工具”，或許比期待 AI “永不犯錯” 更重要。

畢竟，真正的智慧，不僅在于 “知道答案”，更在于 “知道哪些答案可能有問題”。