澳鹏干货 | 大模型也会"说谎"？深度解析幻觉成因与治理方案

众所周知，大语言模型会产生"幻觉"（hallucination）。但当模型“自信地”输出看似合理实则错误的信息时，我们是否真正理解其背后的机制？

这些幻觉不仅削弱用户信任，更在医疗、法律等敏感领域埋下安全隐患。根据OpenAI团队最新研究，幻觉现象根植于模型的核心训练机制，而非偶然错误。本文将深入解析幻觉成因，并分享构建可信AI的实践方案。

幻觉溯源：从训练机制到评估缺陷

OpenAI团队在《语言模型为何产生幻觉》中指出，这一现象根植于模型的核心机制。

研究团队在测试中发现：当被问“DEEPSEEK中有几个字母D”时，部分模型自信地回答"2个"或"3个"——这种"自信地犯错"正是幻觉的典型特征。

核心机制缺陷体现在三个层面：

1. 预训练误差不可避免：即使采用完美训练数据，基于预测损失最小化的数学原理也会产生基础错误率。幻觉本质是概率优化的统计副产品，就像学生为了完成试卷而不得不猜测答案。
2. 后训练机制鼓励猜测：由于评估体系将"我不知道"判为零分，模型在不确定性面前选择"虚张声势"反而成为最优策略。
3. 基准测试放大偏差：MMLU、GPQA等主流评估体系过度惩罚不确定性，导致"诚实"模型反被扣分，这就导致模型学会优先追求看似合理，而非确保正确。

现实风险：当幻觉照进关键领域

从学术研究到司法实践，幻觉正在造成切实危害。模型在总结学术论文时会虚构研究成果，在医疗场景中会编造不存在的治疗方案...司法领域的教训尤为深刻：

• 航空诉讼案（2023）：某律所在处理客户诉讼时，使用大模型进行法律研究，结果提交的诉状中引用了6个完全虚构的判例。最终法院认定其"故意回避事实核查并作出虚假陈述"，处以重罚。
• 版权纠纷案（2025）：某公司在音乐版权纠纷案的法律文书中出现虚构引用，尽管律师团队辩称这是"引用错误而非故意伪造"，法官仍指出，即使在人工复核下，幻觉内容仍可能蒙混过关。

这些案例显示，幻觉已突破实验室边界，在现实世界各领域产生连锁反应：物流信息错误引发系统崩溃、投资建议失真导致金钱损失、客服机器人编造服务内容损害用户体验等等。

构建可信AI的四重防线

基于最新研究成果，澳鹏研究团队提出系统化解决方案：

• 重构评估体系：设计奖励"诚实存疑"的基准测试，让承认不确定性获得合理分数，从根本上改变模型的优化目标。
• 完善置信度校准：建立信心-准确性匹配机制，将"拒绝回答"纳入负责任行为范畴，确保模型在不确定性面前选择诚实而非欺骗。
• 深化人机协同：在关键领域保留专家审核环节，通过人类智慧弥补模型盲区，构建多层次的质检防线。
• 持续数据优化：通过高质量、多领域的训练数据，确保模型学习路径与实际场景对齐，从源头上减少幻觉产生的基础。

核心洞察与行动指南

• 系统化视角：将幻觉视为需要全链路投资与治理的系统性问题
• 评估革新：重建评估标准，奖励准确性与诚实度，而非鼓励虚张声势
• 人机协同：保持人类监督，建立实时纠错与反馈机制
• 数据为本：以高质量、多样化的数据为基础，持续优化模型表现
• 持续迭代：建立监控-修正-优化的闭环体系，适配模型在新场景中的表现

在澳鹏，我们正将这些洞见转化为实践：通过专业的LLM评估策略和数据解决方案，助力企业构建更可靠的AI系统。科学研究已揭示幻觉的根源，下一步需要我们共同重塑基准测试、数据管道和行业标准——让“可信、可靠”成为AI新时代的基石。