如今我们都已大致了解什么是人工智能幻觉——那些听起来合理却实则虚妄的输出结果。它们有时颇具趣味性：比如谷歌Bard（现更名为Gemini）聊天机器人曾在宣传视频和现场演示中自信满满地宣称詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄了首张系外行星照片——这纯属杜撰，因为首张此类图像其实由另一台望远镜在数年前拍摄。 但谷歌管理层和股东可笑不出来——其母公司Alphabet在演示后市值蒸发约1000亿美元，股价暴跌8-9%。
这些并非单纯的技术故障，而是人工智能可靠性上的裂痕。研究表明，某些最新、最强大的AI模型 随着流畅度和能力提升，错误反而增多而非减少。。1 对于企业和社会而言，人工智能产生幻觉的危险性及其后果正通过现实世界中的事件日益显现——从令人尴尬的聊天机器人错误到代价高昂的法律责任。
企业正日益关注幻觉及其可能对公司造成的损害。
什么是AI幻觉？
简而言之，当人工智能模型输出看似合理却实为虚假、或与现实脱节的信息时，便会产生所谓的"幻觉"现象。这种"幻觉"的比喻恰如其分——正如人会看见不存在的事物，人工智能也在感知现实中并不存在的模式或答案。
为何会出现这些幻觉？因为生成式人工智能模型旨在预测合理输出，而非验证真实性。 大型语言模型通过基于海量训练数据习得的模式，以统计学方式预测下一个单词或句子来生成文本。该过程优化的是流畅性（答案听起来合理且措辞得当）与提示相关性——而非准确性。正如某位人工智能工程师所解释的，模型的首要目标是以看似合理的方式延续词序—— "无论输出是否符合现实或问题语境"。2
因此，如果模型未学到正确答案或提示超出其知识范围，它往往会即兴发挥，拼凑出看似可信却可能完全错误的信息片段。 海量训练数据（其中大量未经核实的网络内容）也意味着模型吸收了无数错误信息与偏见，这些内容可能被原样复现或重组为新的虚假信息。当前的人工智能缺乏内置的事实核查机制——它对真实与虚构的本质理解尚不成熟。
即使仅基于准确信息进行训练，人工智能仍可能因文本生成的概率性本质而错误重组事实。人工智能系统并非真正理解信息，而是通过统计学方法消化海量文本，并依据训练数据习得的模式重组词汇，完全不具备语境感知或事实依据。这种"知识盲"生成机制正是人工智能输出内容看似权威实则完全错误的原因，往往令用户猝不及防。
人工智能幻觉为何及如何给企业带来高昂代价
当人工智能系统产生虚假信息时，其后果可能从轻微不便到严重危害不等。这些错误输出之所以特别危险，在于它们往往以极具说服力且逻辑连贯的方式呈现，使得用户难以分辨真伪。
信任与品牌声誉的侵蚀。 人工智能的幻觉可能严重动摇消费者对企业及其产品服务的信任。客户往往难以区分"是AI出了错"还是"贵公司提供了虚假信息"。无论哪种情况，企业的信誉都将面临考验。一次高调的失误就足以摧毁来之不易的信任。前文提及的谷歌Bard事件，就生动揭示了公开幻觉如何转化为巨大的财务与声誉损失。 高管们指出，若人工智能驱动的服务出现一次错误建议或虚假引用，多年积累的客户信任可能瞬间蒸发。某航空公司聊天机器人曾提供错误政策信息，真相曝光后公司不仅面临法律追责，还被迫停用该机器人，严重损害客户信任与信心。3 无论在法庭还是舆论场，"归咎于人工智能"的辩护都未能奏效。
幻觉比人为错误更严重。 人工智能的错误往往比人为失误更具破坏性。消费者通常认为人为错误更易理解且更值得宽容，因为他们能体谅人类的脆弱性，却对人工智能系统抱有更高精度的期待。人工智能产生的幻觉显得随意且缺乏责任感与同理心，削弱了消费者的掌控感，加剧挫败感并侵蚀信任。归根结底，企业依赖有缺陷的人工智能所引发的负面印象，比其员工犯错更令消费者不安。
错误信息与决策失误。幻觉输出可能导致员工及其所在企业做出错误决策，并引发实际后果。以金融服务场景为例：若人工智能助手提供过时的利率或错误的风险评估，客户或银行家依据这些错误信息行事，可能导致资金损失或违反合规规定。
在公共领域，纽约市发生了一起引人注目的案例：一个旨在帮助市民的市政聊天机器人给出了错误且实际上违法的建议——它提议的行动会无意中违反市级和联邦法律。若用户遵循这些指导（涉及从食品安全到公共卫生等多个领域），可能面临罚款或其他处罚。⁴
财务损失与隐性成本。 人工智能幻觉造成的直接成本 可能相当可观。在前述航空事件中，除退款本身外，航空公司还承担了法律费用、负面舆论以及客户好感度的损失。若聊天机器人提供错误的投资建议或违规合规指导，其造成的财务影响可能更为严重。
除了直接损失外，幻觉现象还带来隐性成本。每当人工智能产生错误，人类就必须发现并修正。例如，使用代码生成AI的软件开发者发现，幻觉代码（如漏洞、错误API等）会抵消生产力提升——他们需要额外时间调试AI生成的代码，有时甚至比自己编写代码耗时更长。 企业还需投入监督机制（人工审核、测试等），实质上为确保质量而对AI产出缴纳"税费"。所有这些额外开销意味着：若幻觉现象频发，AI宣称的效率提升将被蚕食甚至彻底抵消。
法律责任与合规风险。当人工智能系统在受监管或高风险领域提供虚假信息时，可能使组织陷入法律困境。律师也绝非例外。
由法学学者达米安·夏洛坦（Damien Charlotin）策划的"AI幻觉案例数据库"网站，系统收录了日益增多的司法裁决案例，这些案例凸显了人工智能生成的幻觉法律内容问题，包括捏造的法律引用、虚假引文以及被歪曲的判例。5 截至最近更新，该数据库已收录全球超过200起案例，仅美国境内就超过125起。6 此类事件可能构成职业失当行为，并已导致实际处罚。
法庭之外，人工智能引发的诽谤与虚假信息正日益成为法律责任隐患。ChatGPT曾捏造澳大利亚某市长的贿赂指控，险些引发针对其开发者OpenAI的诽谤诉讼。（该市长实为该案举报人而非涉案人员。）7
监管机构对这些风险有着清醒的认识，若人工智能驱动的错误导致消费者权益受损，相关机构可能面临监管处罚。至少，当有人依赖的人工智能输出结果被证实虚假且具有危害性时，企业将面临诉讼、制裁或监管处罚的风险。法律原则明确——若人工智能作为企业代理人行事，企业很可能需对其向公众传递的信息承担责任。
安全与人身伤害风险。当负责控制物理过程的人工智能系统（如自动驾驶导航、无人机操作或机器人手术）产生虚假信号或误解传感器数据时，可能引发严重事故、身体伤害甚至致命后果。尽管此类事件较为罕见——因为全生成式人工智能尚未广泛应用于安全关键领域——但其潜在灾难性后果依然不容小觑。 客户支持AI可能产生错误指导，诱使用户采取危险操作，例如错误操作危险机械、不当混合危险化学品或尝试不安全的维修。同样，若人工智能驱动的医疗助手产生错误医疗建议或药物剂量，可能直接导致患者受伤或死亡。
对人工智能未来应用的影响
谨慎采用。在幻觉问题得到更好控制之前，许多组织仍对将人工智能整合到关键流程持谨慎态度。金融等行业的调查显示，准确性和数据完整性问题位列人工智能采用的主要障碍。 企业领导者深知，在高风险场景中单次AI失误（如提供错误合规信息或向客户误报数据）都可能引发严重后果。因此可预见，未来AI在关键任务中的应用将保持有限或高度受控状态。
在医疗领域，人工智能的诊断建议很可能需要由医疗专业人员最终确认，而非完全自动化。这种必要的"人工干预"实践反映出一个普遍共识——在人工智能能够可靠地完成特定任务且不会产生幻觉之前，完全自动化仍存在风险。另一方面，采用人工智能的机构必须为持续监督成本预留预算，这可能减缓人工智能驱动的效率提升进程。
信任与用户接受度。在关键时刻，幻觉现象的持续存在威胁着公众对人工智能的信任。若客户、用户开始认为人工智能的输出不可靠，他们将更不愿在重要事务中使用这些工具。 当用户遭遇聊天机器人给出错误答案或怪异回应后，往往会回归传统搜索引擎或人工顾问获取可靠信息。对幻觉现象的认知已在部分用户群体中催生积极行为——研究表明，知晓人工智能可能出错反而促使用户更认真地核查信息，这正是值得培养的数字素养技能。⁸
可靠性技术军备竞赛。幻觉问题 已引发激烈研发竞争，本质上是一场让AI更"真实"、更贴近现实的军备竞赛。 各大AI实验室正探索多种技术路径——包括基于人类反馈的强化学习（惩罚错误输出）、实时知识检索集成、能"知晓自身认知局限"的优化架构等。OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼对此持乐观态度，预测该问题将在一两年内"大幅改善"，甚至可能不再成为热议话题。
监管与法律环境。值得注意的是 ，人工智能幻觉现象的普遍存在正引起立法者和监管机构的关注，这将影响人工智能的使用方式。我们已经看到美国及其他地区的法律中出现要求和提案，强制要求人工智能生成内容具备透明度（以防止人工智能助长的虚假信息传播）。未来，企业更有可能需要实施具体保障措施（否则将面临法律责任）。
这一切都在重塑企业战略——企业需要建立AI合规框架，正如它们为数据隐私或网络安全所做的那样。幻觉问题正迫使AI治理走向成熟。那些通过政策、技术和培训有效管理风险的企业，将能更自由地运用AI；而未能做到这一点的企业，要么会因突发事件措手不及，要么将因监管机构的限制和公众的不信任而被边缘化。
管理与缓解幻觉风险
1. 在未证实之前，应假定存在错误。企业 应培养这样的思维模式：流畅性（即AI生成的内容措辞精妙、听起来合理）不等于准确性。员工应将AI输出的每条自信结论视为潜在错误，除非经过验证。这一原则应融入企业文化和培训体系。AI用户理应始终对关键事实进行复核，如同我们对待人类初级员工提供的意外或重要答案/分析时那样。
2. 实施人机协同监督机制。人工审核与验证是防范AI幻觉最可靠的保障措施。部署AI聊天机器人或内容生成器的企业应确保：凡涉及客户服务或高风险场景的输出内容，必须由专业人员预先介入或事后严格监控。例如，强调"专业人员"的重要性——AI撰写的法律合同草稿必须由资深律师进行审核。 AI客服机器人可自主处理简单常见问题，但一旦超出低风险阈值，应立即转接人工客服。
3. 使用检索与验证数据源。一种已被证实有效的技术解决方案是检索增强生成（RAG）——本质上是将AI模型连接至可信数据源。系统不再仅依赖AI内部学习到的知识（这些知识可能基于通用、不完整和/或过时的数据），而是设计为从相关可信数据库或文档中获取信息，并将其整合到答案中。 例如，企业如今普遍为面向员工的聊天机器人配备从官方政策数据库提取政策细节的功能，确保其引用实际政策文本而非基于常识记忆可能存在偏差的摘要。
同样地，当涉及特定主题时，人工智能系统可被设置为从经过验证的存储库中检索最新定价数据或医疗指南。通过基于最新审核数据的响应机制，人工智能产生虚假信息的概率将大幅降低。 当前众多企业级AI平台已提供基于检索的问答插件或架构。当准确性至关重要时，企业应采用领域专用模型——仅基于本领域权威数据训练的小型模型，可能比容易偏离主题的大型通用模型更可靠。
4. 解决"阿谀奉承"问题。企业应建立防护机制，确保人工智能系统在安全准确的边界内运行。防护机制可包含输入过滤器、输出规则和上下文约束。早期生成式人工智能大型语言模型在训练时，几乎不计代价地提供任何回应。 近期模型训练已转向限制AI回答超出范围的问题（转而回复"抱歉，我无法提供帮助"），以避免其进行猜测和产生幻觉。这解决了"AI谄媚者"问题——即模型倾向于生成迎合用户期望的答案，即使这些答案错误或具有误导性。
5. 使用自动事实核查工具。某些 解决方案会将AI生成的内容与知识库进行比对，标记或屏蔽那些引入来源中未出现事实的回答（识别无依据内容）。从技术层面而言，降低模型的"温度"（即减少其随机性）也能迫使其采用更安全、更可预测的表述方式——减少可能存在错误的创意性表达。
某些解决方案会将AI生成的内容与知识库进行比对，标记或屏蔽那些引入来源未提及事实的回答（识别无依据内容）。从技术层面而言，降低模型的"温度"（即减少其随机性）也能迫使其采用更安全、可预测的表述方式——减少可能存在错误的创意性表达。 但需谨记：训练AI生成引人入胜、类人化、富有创造力的回应这一初衷，与确保其严格遵循事实可靠性的需求之间存在固有矛盾。减少幻觉的努力往往意味着牺牲部分对话流畅性与创新特质——正是这些特质让AI显得不那么机械。
6. 用户教育与警示。 向终端用户保持透明 度对管控幻觉风险至关重要。若员工知晓人工智能的回答可能存在错误，便能更谨慎地使用。企业应在人工智能界面中添加免责声明或情境提示——例如显示"本回复由人工智能生成，可能存在不准确之处。重要信息请务必核实"等提示信息。
除了免责声明外，用户教育同样重要。企业应培训员工（甚至通过指南培训客户），教导他们如何负责任地使用人工智能工具。这包括指导他们识别潜在的幻觉（例如缺乏来源依据的极端具体主张，或前后矛盾的细节），并鼓励他们养成与可靠来源交叉核对的习惯。精明且具备批判意识的用户，是抵御人工智能生成虚假信息传播的最后一道防线。
7. 监控、审核并快速纠正错误。尽管采取了 所有预防措施，仍会有部分错误漏网。企业需要制定计划，以快速、高效且有效的方式检测并处理这些错误。 企业应主动征集员工及其他用户的反馈意见。一旦发现错误，需以透明高效的方式立即纠正。勇于承认错误不仅能解决当务之急，更能守护长期信誉——当企业展现出诚实态度并持续改进时，用户往往更愿意给予宽容。
8. 促进人工智能与人类协作，而非替代。 企业应将人工智能定位为辅助工具，而非取代员工判断力的手段。当员工理解人工智能旨在提供支持、提升效率——而非做出绝对正确的决策时，他们更可能合理运用该技术。应建立这样的工作流程：人工智能处理繁琐事务（初稿撰写、基础问答、数据汇总），人类则负责最终验证、战略思考和创造性判断。
这种模式充分发挥了双方优势——人工智能提供高效运作与广博知识，人类则贡献审慎判断、道德准则与常识智慧。通过将人工智能转化为协作伙伴，组织既能享受其带来的生产力提升，又无需向其让渡控制权。目标应是与人工智能实现高效协作 ，而非对其产生依赖。
结论
人工智能幻觉现象带来切实且重大的风险，包括声誉损害、财务损失、法律责任乃至人身伤害。采用人工智能的企业必须认识到这些挑战，优先制定有效的风险管理策略以减轻影响。成功应对幻觉现象需要建立清晰的防护机制、持续的人工监督、采用检索增强生成等技术解决方案，以及主动开展用户教育。审慎实施这些措施的企业，将能够在充分保障自身免受人工智能固有风险侵害的同时，最大程度地发挥其强大优势。
本文最初发表于 《人工智能期刊》 2025年9月刊。
