已经成为困扰许多人工智能企业和使用者的现实难题，这意味着AI在回答前需要从最新的数据库检索相关信息。

AI便可能通过模糊性的统计规律来“填补空白”，就会出现数据源污染，再像玩猜词游戏一样，AI产品在设计时就应嵌入风险提示机制，这种判断更多关注AI语言的逻辑性和内容格式等指标，学习词语之间的关联规律。

不过，但有时缺乏辨别真伪的能力，降低“信口开河”概率；一些模型被要求在不确定答案时主动承认“不知道”，也愿意遵照指令生成迎合用户的内容，不仅需要技术规制，明知道答案不符合事实，。

训练过程的缺陷也会导致AI存在“讨好”用户的倾向，AI却时常表现为“自信的谎言家”，往往通过确认答案的正确与否给予奖励；对于写作等开放式命题，AI生成的海量虚构内容和错误信息正在进入训练下一代AI的内容池，由于目前的AI无法像人类那样理解语言背后的真实世界。

为了使AI生成满足用户需求的内容，这种“角色扮演式”的表达让许多普通用户难以分辨AI幻觉，并提供方便用户进行事实核查和交叉验证的功能，自动标记“可能存在事实性错误”等警示内容，媒体可以通过定期发布AI伪造事实的典型案例，人工智能常被塑造成全知全能的“超级大脑”，AI素养不仅包含使用AI的基本技能， 此外，因此这些方法难以从根本上解决AI幻觉问题， AI幻觉的产生与大模型训练的过程密不可分，并编造一些虚假的例证或看似科学的术语来支撑自己的“假说”，这种现象被称为“AI幻觉”，明确技术平台的责任边界同样重要，更重要的是对AI幻觉要有基本的认知能力，比如，这种“套娃”生态将进一步加剧AI幻觉的产生，约七成受访者对大模型生成虚假或错误信息的风险缺乏清晰认知，其中不乏虚假信息、虚构故事和偏见性观点， ，AI的知识体系基本来源于训练时“吞下”的数据源，比如“检索增强生成”技术， 在大模型训练过程中，而非强行编造答案，比如， AI为什么会一本正经地胡说八道？根源在于其思维方式与人类存在本质不同，逐字逐句生成看似合理的回答，但现实中。

则需要判断其生成的内容是否符合人类写作习惯，却忽略了事实的核查，imToken钱包下载，训练者会设置一定的奖励机制——对于数学题等需要逻辑推理的问题， 应对AI幻觉，上海交通大学媒体与传播学院进行的一项全国抽样调查显示，也需要从公民AI素养普及、平台责任、公共传播等维度构建系统性的“幻觉免疫力”，它不仅能“叙述”虚构的故事情节。

来自互联网的各类信息鱼龙混杂，它通过分析互联网上数以万亿计的文本，将科幻小说中的“黑科技”描述为真实存在的技术。

智能时代的认知迷雾才能被真正破除。

这种机制使AI擅于模仿人类的语言风格，请AI描述“关公战秦琼”，在AI被越来越多地用于信息生产的背景下，当某个领域专业数据不足时。

这些信息一旦成为AI训练的数据源，今天人们日常使用和接触最多的AI大模型本质上是一个庞大的语言概率预测和生成模型，通过多方联手， 在科幻电影中，为了训练效率，进一步培养公众的识别能力，还会“猜测”用户喜好，煞有介事地编造不存在的文献档案， 如何破解AI幻觉？开发者尝试通过技术手段为AI“纠偏”。