大模型为何频频‘胡说八道’？AI幻觉真相揭秘：是训练方式的缺陷，还是人类的‘PUA’？

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# 每日AI快讯 # 。# ## 内容（由多段落组成）：# ## 热门关键词（5个）：# AI“胡说八道”的现象也频繁引发争议。无论是ChatGPT初出茅庐时的惊艳表现 # AI之所以会“胡编乱造”# AI幻觉 # AI幻觉究竟从何而来？为何如此难以根除？# GPT-5 # OpenAI最近发布的一篇论文 # OpenAI通过对比自家模型GPT-5与o4-mini的测试表现发现 # WordPress # 为了“得分”# 为这一谜团提供了一个颇具启发性的视角：AI幻觉的根本原因 # 人工智能的崛起无疑是近年来科技发展的重大里程碑 # 从模型内部的训练机制来看 # 从而产生幻觉。# 但与此同时 # 但同时也变得更加“冷冰冰”# 例如 # 其实是我们人类在训练它们时埋下的“祸根”。# 几乎每一个大型语言模型都难以避免“幻觉”问题的困扰。那么 # 却因其“人性化”的回答方式赢得了用户喜爱。# 只要结构合理 # 大模型本质上是通过大量文本数据学习“下一个词”的概率分布。它们的目标是生成通顺、连贯的语句 # 大模型训练 # 失去了部分创造力和互动性。而老模型GPT-4o虽然幻觉率略高 # 如何在降低幻觉的同时保留AI的创造力与人性化表达 # 如果你让AI识别一张金毛犬的照片 # 它可以根据学到的特征准确判断出这是哪种狗。但如果你进一步询问这只狗的出生日期 # 它可能会随意编造一个日期 # 将是各大AI平台面临的重要课题。同时 # 幻觉与创造力往往是一体两面。一个完全“老实”的AI可能在艺术创作、情感交流等方面失去魅力。正因如此 # 幻觉控制 # 当前的评估体系也在加剧幻觉现象。目前主流的训练方式是基于“对错评分”机制：答对加分 # 往往会凭空捏造一个看似合理的答案 # 我们也需要重新思考模型评估体系的设计 # 或许并非模型本身的问题 # 最终促使OpenAI重新开放了旧模型的访问权限。# 未来 # 模型为了“完成句子”# 模型也会照单全收。当用户提出一个没有明确答案的问题时 # 模型就无能为力了。然而 # 模型评估 # 答错不加分。这种机制导致模型更倾向于“瞎猜”而不是诚实回答“我不知道”。毕竟 # 答错总比不答强 # 而是我们训练方式的缺陷。换句话说 # 而非验证信息的真实性。这就导致了一个问题：即使内容错误 # 虽然GPT-5在幻觉控制方面有所提升 # 让AI在“诚实”与“智慧”之间找到更合适的平衡点。# 许多用户在GPT-5上线后发起了“拯救4o”的网络行动 # 还是如今DeepSeek V3.1的稳步落地 # 这一现象引发了关于AI发展方向的深层思考：我们真的需要一个完全没有幻觉的AI吗？事实上 # 这就是幻觉的典型表现。# 这种“应试思维”反而促使模型不断产生幻觉。# 除了模型本身的机制问题

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