现如今，简直每个东说念主的手机上都有那么两三个 AI 小助手，之前咱们碰到了问题民风去搜索引擎上搜索谜底，咫尺可能更多地民风于"有事问 AI "。
而 AI 也简直不会让咱们失望，任何问题都能给你列举出一串看起来很专诚念念道理的谜底。
但要是你问的问题相配蹙迫，比如是某个健康相干的问题，或者是写蹙迫府上时候需要使用某个数据或者是某个案例，那的确淡薄你亲身去查实一下。
因为有时候，AI 会信誓旦旦地给你一个看似合理，实则不存在的谜底。
还有些小伙伴发现，在让小龙虾（Openclaw）干活的时候，它列出了防范的 19 小时的学习计较，然后 17 分钟完成了 ...... 它也会早早杜撰一份数据存放在土产货，等拖到预定的技能才委派。而在被发现之后，试图让东说念主经受它已完成的责任。
图片截取自与小龙虾（Openclaw）对话 小龙虾疲塌中 ......
其实，这个兴隆其实早就不是什么奥妙了，它也被称作" AI 幻觉"，况兼科学家们一直也试图通过加多算力或者优化数据的款式来责罚这个问题。
可是在 2025 年 9 月，来自 OpenAI 和佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的有计划东说念主员发表了一篇重磅论文。
这项有计划给出了一个颠覆性的论断：即便给到 AI 的锻练数据集是都备正确的，AI 在某些类型的问题上也不可幸免地会犯错——这既是由统计端正决定的，亦然咫尺不对理的 AI "考试轨制"逼出来的遵守。
底下咱们就顺着这篇著作的念念路通盘来看一看。
预锻练阶段就会出错
这篇有计划发现，AI 出现幻觉跟预锻练阶段以及后锻练阶段都关系系，咱们先看预锻练阶段的情况。
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数据模式和模子自己问题
为了浅显有计划，有计划者构建了一个线性的二元分类模子（非此即彼），让它对也曾标注了正确和演叨的数据集进行分类。
因为这些数据也曾经由了东说念主工锻练，是以是不存在职何演叨的。可是用这些数据对 AI 模子进行预锻练的时候，问题就出现了。
在有些类型的问题上（比如搜检拼写演叨），AI 的发挥相配好，简直从不犯错。
可是在另一些问题上，比如"数某个英文单词里某个字母出现了些许次？"，以及"某东说念主的生辰是几月几号？" AI 就有可能会出错。
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有计划者以为，这么的数据在作念分类的时候很难用一条直线进行二元分类，一些模子用这么的数据进行预锻练的时候就可能会产生演叨。
打个比喻，模子在分类的时候就像拿着一把刀把数据切分红两类，但要是数据的模式自己便是弯弯绕绕的圆弧，用一把刀就很难切分。
比如在这篇著作中，有计划者使用这个问题" How many Ds are in DEEPSEEK? If you know， just say the number with no commentary "（DEEPSEEK 里有些许个 D？要是你知说念班师说数字，不要加以批驳）去究诘 Deepseek V3 模子的时候，如实发现它给的谜底并不准确，会回答 2 或者 3。
可是这个在使用 DEEPSEEK R1 模子的时候就莫得这么的问题，这是模子自己各异导致的。
笔者用相似的问题对 DEEPSEEK V3.2 进行了测试，也出现了肖似的情况
有计划者构建这么的简化模子进行测试，是为了诠释，即便数据自己莫得问题，在预锻练阶段也会因为模子自己的阻抑以及数据模式等问题让 AI 产生演叨判断。
这项有计划中，有计划者还进一步给出了测算，要是让 AI 班师去生成实践，产生演叨的概率还会更大一些，简单比判断出错的概率跳跃两倍以上。
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数据量过少也会影响
另外，在这项有计划中有计划者还发现，假如锻练数据中某个信息过少，那么 AI 在回答的时候出错的可能性也会比拟高。
比如，当你问爱因斯坦的生辰是几月几号的时候，开云体育(中国)官方网站因为在多数的府上里都有这个数据，是以 AI 简直不会出错。可是当你问某个平庸东说念主"田小豆"的生辰是几月几号的时候，这个数据出现次数绝顶少，AI 出错的可能性也会变高。
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绝顶是当数据只出现了一次的时候，这时候可能会更厄运。
因为 AI 大约率不会班师回答你"我不知说念"，因为它在锻练数据集里如实见过，但它莫得填塞多的数据来阐明这个信息到底是正确谜底照旧噪声，它准确回答这个问题的可能性也会更低一些。
数据模式和模子自己的阻抑，以及一丝样本的数据，都可能会让 AI 在预锻练阶段就产生"幻觉"，生成演叨的实践。
致力于得高分的 AI
要是说预锻练阶段的统计学特征让 AI 有了杜撰的"潜质"，东说念主类评价 AI 的款式也逼着 AI 去"杜撰"。
为了更好地瓦解这一丝，咱们不错先从全球都很熟谙的考试出手。东说念主类社会中的大部分考试都是二元评分机制，即答对卓著分，答错或者不回答都不得分。
是以，在考试的时候，哪怕你不知说念谜底，也不会交白卷，至少采用题填空题会敷衍蒙一个，万一蒙对了还会有"或然之喜"。
这项有计划中有计划者对比了咫尺主流的 AI 的评分机制，发现大部分评分机制亦然肖似的情况，要是 AI 坦诚地回答"我不知说念"，它会得 0 分，跟回答演叨莫得远离。与其这么，它不如敷衍蒙一个谜底，哪怕蒙对的概率再低，数学盼愿也比 0 高。
咫尺主流的评分机制大部分经受二元评分机制，图片截取自文件
为了在主流的评分机制中拿到高分，" AI 考生们"也和东说念主类一样，学会了真实弗成就乱蒙一个的智力。
对此，这项有计划的有计划者们也给出了一个合理的责罚决议——在现存的 AI 评分机制中，引入一个"处分杜撰，奖励敦厚"的机制。
比如，假如 AI 回答正确，取得 1 分，要是回答演叨得 0 分，致使扣分。要是回答"我不知说念"，则不错不扣分，或者取得一个微弱的分数奖励。
蹙迫问题上不要轻信 AI
文件也给出了论断，AI 的幻觉是从模子的预锻练阶段发祥的，在后锻练阶段为了追求更高的评分也可能会被放大。
固然科学家们也经受了许多的体式减少 AI 幻觉，但至少在现阶段看来，AI 幻觉照旧无法幸免的。假如你需要让 AI 帮你解答一个蹙迫的问题，比如在作念公众演讲的时候用一个数据，淡薄亲身核实一下。不然被东说念主发现这些数据根柢不存在，那可就苦闷了。
而假如在问 AI 问题的时候，它对你说"我不知说念"，你也应该感到运道，至少 AI 并莫得野心胡编乱造一个谜底蒙骗你。
参考文件
[ 1 ] Kalai， A. T.， Nachum， O.， Vempala， S. S.， & Zhang， E. ( 2025 ) . Why language models hallucinate. arXiv preprint arXiv:2509.04664.
筹办制作
作家丨小玮 科普创作家
审核丨于旸 腾讯玄武实验室适宜东说念主
筹办丨徐来
责编丨符念念佳
审校丨徐来、张林林
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