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## （由多段落组成）

近年来，人工智能技术飞速发展，尤其是大模型的广泛应用，让人们对其能力充满期待。然而，AI在输出时偶尔会出现“幻觉”现象，即生成看似合理却并不准确的信息，这给用户带来了不少困扰。

AI幻觉并不是某个特定模型独有的问题。从早期的ChatGPT，到如今逐渐成熟的DeepSeek V3.1，几乎所有大模型都难以完全避免这一现象。OpenAI最新发表的一篇论文中指出，造成幻觉的根本原因，可能并不在于模型本身，而是我们训练AI的方式。

从模型内部机制来看，大模型本质上是通过大量文本学习“下一个词”的预测能力。只要语句结构看起来合理，它就会学习并生成类似，而并不判断其真实性。例如，当被问及“火锅是什么动物”时，模型可能基于图像特征推断出是一只金毛犬；但如果继续追问“火锅的出生日期”，模型就会陷入困境，因为这类问题缺乏明确答案。

在这种情况下，如果模型强行给出一个答案，就会产生幻觉。换句话说，幻觉其实是模型“词语接龙”机制的副产品——答对了被认为是智能，答错了则被贴上幻觉标签。

除了模型自身的学习机制，外部训练与评估方式也加剧了幻觉问题。目前主流的评估方法通常只关注答案是否正确，忽视了“诚实回答不知道”的价值。这种评分机制导致模型倾向于“猜测”答案，而非坦率承认知识盲区。OpenAI的研究表明，这种应试思维在排行榜中普遍存在，甚至让某些模型的准确率出现“虚假提升”。

为了验证这一现象，OpenAI对自家两个模型进行了对比测试。结果发现，老模型o4-mini在刷题时的正确率反而比GPT-5高出2个百分点，但代价是大量错误答案。而GPT-5则更倾向于直接承认“我不知道”，尽管这影响了它在排行榜上的表现。

OpenAI认为，幻觉无法完全消除，但可以通过改进训练机制和评估体系来降低其发生概率。同时，他们也指出，小模型反而比大模型更容易识别自身的知识边界，因为它们知道自己“没学过”。

然而，一个没有幻觉的大模型，真的就是我们所追求的目标吗？事实上，幻觉与创造力之间存在一定的关联。如果两年前的大模型对所有不确定的问题都回答“我不知道”，那么它可能根本不会受到用户的欢迎。

以GPT-5为例，虽然幻觉问题有所减少，但它也因此失去了部分“人情味”和创造性。在文艺创作、情感交流等场景中，GPT-5的表现显得较为生硬，甚至被用户形容为“冷冰冰的理科生”。这种变化引发了用户的不满，最终促使OpenAI重新开放了GPT-4o的使用权限。

因此，是否应该完全抑制AI幻觉，这个问题并没有标准答案。有人希望AI更可靠、更准确，也有人更看重AI的创造力和互动性。未来，如何在幻觉控制与智能表现之间找到平衡，将是AI发展的重要课题。

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本文来源： 快科技【阅读原文】