✏️ AI 术语图鉴

幻觉 · Hallucination

英文:hallucination/həˌluːsɪˈneɪʃən/(重音在 -na-)

AI 基础难度:入门 ★

🗣️一句话大白话

AI 不知道答案时不会说「我不知道」,而是会一脸自信地编一个。它不是故意撒谎——它只是在按「最像答案的样子」往下接。

幻觉:AI 一本正经地「编」它不是撒谎,是「预测得顺嘴」——听着合理,但可能根本没这回事你问:「XX 公司 CEO 是谁?」AI 自信回答:「是张三,他在 2019 年上任」(语气笃定,好像查过)实际:查无此人 / 早已离职💡 为什么会编:AI 只负责「接得顺」,不负责「查证」——预测合理 ≠ 事实对策:关键信息(人名/数字/新闻)让它给出来源,或配 RAG 查资料再答
「幻觉」示意图

🎬真实场景

你让 AI 推荐参考文献,它给了 5 篇标题工整、作者名字听起来都对的文献,你去搜——3 篇查无此文。这就是幻觉,也是「AI 产出的内容必须人工核实」的根本原因。

📮你可以这样说

「「只根据我提供的资料回答,资料里没有的就明确说没有,不要自己补」——再配合知识库(RAG)或联网搜索,幻觉会大幅减少,但没法降到零。」

通过 AI绘图 工作台生成(模型 API 额度由此消耗);未配置模型密钥时会提示失败原因。

⚠️边界与常见误解

  • ▸越冷门、越专业的领域,幻觉率越高
  • ▸让 AI「附引用来源」能压低幻觉,但引用本身也可能是编的,得点开核
  • ▸数字、人名、法条、文献、价格是幻觉重灾区,遇到就核

🕸️知识关系图

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