隨著AI技術(shù)的廣泛應用，DeepSeek等大語言模型在為用戶帶來便利的同時，也引發(fā)了一些新的問題，比如“AI幻覺”現(xiàn)象。這種現(xiàn)象可能導致模型生成虛假或誤導性的內(nèi)容，給用戶帶來困擾甚至損失。本文將通過一個真實的案例，揭示AI幻覺的潛在風險，并分享10條實用的防騙妙招，幫助讀者在使用AI工具時保持警惕，避免被誤導。

昨天我就差點被deepseek騙了。

我讓它幫找?guī)讉€營銷案例。結(jié)果我在核對案例和數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上根本找不到，很多都不存在。

于是我問它，這些案例都是真實的嗎？

結(jié)果，坦承，有些是真實的，有些完全是它推理演繹，杜撰編造的。

嚇我一跳。這些都是專業(yè)文章，需要真實案例和數(shù)據(jù)來支撐觀點。

如果案例是假的，這不是騙人嗎。

想想挺可怕。然后，我就跟它要求，必須全部用真實案例，至少網(wǎng)上能夠有出處查詢，每個案例和數(shù)據(jù)要標記出處和鏈接。

最后，他照做了。不過我還是要再去核驗一遍。

deepseek的這種“欺騙”行為叫做AI幻覺。它指的是大語言模型（LLM）在缺乏真實依據(jù)的情況下生成不準確、誤導性甚至完全虛構(gòu)的內(nèi)容。其幻覺現(xiàn)象源于模型架構(gòu)的局限性以及基于概率的生成方式的限制。目前無法被完全消除，只能靠我們規(guī)避。

也能理解，這種行為發(fā)生，就像一個不靠譜的人，“自行腦補”、“胡編亂造”給的信息。

去年，美國就有個律師，引用chatgpt提供的一條文獻，結(jié)果有誤，導致官司失敗，賠償一大筆損失。

隨著AI普及，尤其在商業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)經(jīng)營，或者學術(shù)研究，健康醫(yī)療，AI幻覺問題出現(xiàn)，不被識別，就容易引發(fā)大麻煩大損失。

作為普通人，在使用 AI 獲取信息和建議時，如何有效避免 AI 幻覺。除了自身經(jīng)驗和警覺。

我整理了10條實操建議，分享給你，趕緊收藏！

1. 多維度追問細節(jié)：對于 AI 給出的回答，不要僅滿足于籠統(tǒng)結(jié)論，追問具體細節(jié)。比如詢問 “如何在一個月內(nèi)備考公務員”，若 AI 回答 “要制定學習計劃并多做練習題”，你可繼續(xù)追問 “具體每天的學習時間怎么安排”“針對不同科目有哪些典型練習題” 。通過不斷深挖細節(jié)，讓 AI 的回答更具可信度和實操性，也能借此判斷回答是否存在幻覺。若 AI 在細節(jié)上含糊其辭、前后矛盾，很可能存在幻覺。
2. 交叉驗證信息：不要完全依賴單一 AI 的回答，使用多個不同的 AI 工具對同一問題進行提問，對比答案。比如向 ChatGPT 詢問 “歷史上著名的醫(yī)學家及其主要貢獻” 后，再向文心一言提出同樣問題，查看二者答案的異同。如果不同 AI 給出的核心內(nèi)容一致，那信息的可靠性較高；若答案差異較大，就需要進一步查閱權(quán)威資料來核實。
3. 要求提供信息來源：當 AI 提供信息時，要求其說明信息出處。比如你問 “最新的人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢有哪些”，若 AI 回答了幾個趨勢，你可追問 “這些趨勢是基于哪些研究報告或者學術(shù)論文得出的”。正規(guī)的信息來源能在一定程度上保證內(nèi)容的真實性，若 AI 無法提供可靠來源，那其回答的可信度就要打個問號。
4. 結(jié)合常識判斷：利用自身已有的知識和生活常識去衡量 AI 的回答。比如詢問 “如何自制健康的減肥餐”，若 AI 給出的食譜中包含大量高熱量、高脂肪食材，與減肥常識相悖，那顯然這個回答不可靠。在接受 AI 建議前，先依據(jù)常識進行初步判斷，能有效規(guī)避因 AI 幻覺導致的錯誤信息。
5. 限定回答范圍和條件：在提問時，明確給出具體范圍和條件，讓 AI 的回答更聚焦準確。比如問 “2024 年中國新能源汽車銷量排名前十的品牌有哪些”，而不是簡單問 “新能源汽車銷量排名前十的品牌有哪些”。寬泛的問題可能使 AI 給出不符合你預期時間或地域范圍的答案，明確條件能減少 AI 因理解偏差產(chǎn)生幻覺的可能性。
6. 拆解復雜問題：對于復雜問題，將其拆解成多個簡單子問題依次提問。比如想要了解 “如何開展一場線上營銷活動”，不要一次性拋出這個大問題，而是先問 “線上營銷活動前期需要做哪些市場調(diào)研”，得到答案后再問 “基于調(diào)研結(jié)果，如何選擇合適的線上平臺”，接著問 “在選定平臺上，怎樣設(shè)計有吸引力的營銷內(nèi)容” 等。通過這種方式，逐步引導 AI 給出更有條理、更準確的回答，降低產(chǎn)生幻覺的風險，因為針對單個小問題，AI 更易聚焦關(guān)鍵信息，避免混亂和錯誤。
7. 對比不同表述下的答案：用不同的提問方式表達同一個問題，觀察 AI 的回答是否一致。例如，你想了解 “提高英語口語水平的方法”，你可以先問 “有哪些有效的方式能提升英語口語能力”，再換一種表述 “如何快速讓英語口語變得流利”。如果 AI 針對不同表述給出的核心內(nèi)容和方法一致，說明答案較為可靠；若出現(xiàn)較大差異，就需要進一步分析和確認，防止被幻覺誤導。
8. 檢查邏輯連貫性：仔細審查 AI 回答內(nèi)容的邏輯結(jié)構(gòu)。比如詢問 “如何規(guī)劃一次長途自駕游”，AI 回答先安排行程，接著說要購買旅行保險，然后又回到行程中景點的選擇，這種邏輯混亂的回答可能存在幻覺。一個合理的邏輯應該是先確定目的地和大致行程，再根據(jù)行程安排準備物資、規(guī)劃路線，最后考慮保險等保障措施。通過檢查邏輯，能發(fā)現(xiàn)并排除那些因 AI 幻覺導致的不合理回答。
9. 查證專業(yè)術(shù)語解釋：當 AI 回答中出現(xiàn)專業(yè)術(shù)語時，進一步查證這些術(shù)語的解釋是否準確。比如詢問 “區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域的應用”，AI 提到 “智能合約”，你可以接著問 “智能合約的準確定義是什么”，然后查閱專業(yè)書籍或權(quán)威網(wǎng)站進行核實。如果 AI 對專業(yè)術(shù)語的解釋存在錯誤或模糊不清，那么整個回答的可靠性就值得懷疑，因為這很可能是幻覺產(chǎn)生的錯誤信息。
10. 參考案例求證：要求 AI 提供相關(guān)案例來支撐其觀點和建議。例如在詢問 “如何運營一家咖啡店” 時，AI 給出一些營銷策略，你可以追問 “有沒有實際成功運營的咖啡店案例能體現(xiàn)這些策略的有效性”。真實案例能直觀展示理論的可行性，如果 AI 無法提供具體案例或者案例與實際情況不符，那它給出的建議可能只是脫離實際的幻覺內(nèi)容，需要謹慎對待 。

昨天之后，我和團隊也開始用這些方法，盡量避免AI幻覺！