为什么会出现 AI 幻觉，以及如何管理

生成式系统产生的是看起来合理的后续内容，而不是有保证的事实。因此，流畅的语言可能让缺乏依据的输出显得比实际情况更可靠。

关键要点

• 看起来合理的语言并不能证明背后存在事实检索过程。
• 信息缺失、冷门或需要最新资料时，产生无依据输出的风险会更高。
• 来源、不确定性及独立验证必须被纳入工作流程。

识别高风险条件

当请求需要冷门事实、最新信息、精确引文、无法获得的私有背景，或要求在缺少证据时仍然给出答案，风险都会上升。

调整指令与证据

提供已批准的来源，允许系统明确表示信息缺失，并要求分别列出声明、假设及引用。

在模型之外验证

打开原始来源，独立重新计算重要数字，并让具备相应资质的审查人员检查后果重大的内容。

不要用自报信心证明准确性

系统自报的信心评分同样可能在缺乏可靠依据的情况下生成。应优先使用审查人员可以检查的证据，以及基于已知答案的测试。

使用明确的“信息不足”及升级处理结果，而不是强迫系统完成答案。

根据后果衡量失败

追踪无依据声明、错误引用、未能表达不确定性及修正工作量。对于可能影响权利、金钱、安全或公众信任的错误，应赋予更高权重。

行动检查清单

1. 识别每一项重要事实声明。
2. 要求使用已批准来源，否则明确标记证据缺失。
3. 打开引用并核查上下文。
4. 独立重新计算重要数字。
5. 将后果重大的输出交由具备相应资质的人员审查。

合理的下一步

选取一份最近的 AI 辅助文档，建立一份声明台账，记录来源、验证状态及审查人员。接下来可查看实用 AI 配方、比较已评审的 AI 工具，或使用 AI Finder 缩小下一步决策范围。