DeepSeek幻觉越来越严重了吗
希望deepseek严谨一点，不确定的就说不确定不知道，不要胡编乱造。AI生成假新闻这事儿，本质上是个“聪明反被聪明误”的问题。大语言模型像极了那种博览群书但缺乏社会实践的学霸，它能流畅地组合信息，没有真正理解现实世界的因果逻辑。当训练数据里存在矛盾、偏见或缺失时，AI就会基于概率“脑补”答案，出现幻觉（Hallucination）。
你写论文，它居然能给你编出根本不存在的参考文献，连作者和DOI号都能特地排版好。好恐怖啊，这论文要是被专业的人发现，真的好丢脸。
为什么AI总爱“胡说八道”？
1. 数据缺陷：模型的知识截止于训练数据，对有的事件可能靠“猜”；
2. 过度讨好：设计上倾向于生成“流畅完整”的回复，宁可编造也不说“我不知道”；
3. 缺乏验证：当前主流模型没有实时联网核查机制，像闭卷考试的学生在蒙选择题。
如何规避AI幻觉？
交叉验证：用Perplexity.ai等带检索增强生成（RAG）的工具，让AI回答时附带来源；
提示词约束：明确要求“仅回答确认信息”或“标注不确定性”，部分模型会更谨慎；
人工防火墙：重要内容必查权威信源，AI生成物当“初稿”而非终稿。
至于未来，幻觉问题会缓解但难根治。OpenAI用“过程监督”（逐步验证推理链）让正确率提升10%， Ai模型自我审查成本太高了。更可能的方向是“人机协作”：AI负责创意发散，人类负责事实校准。就像汽车发明后酒驾依旧存在，关键是如何用好工具而非因噎废食。反正不要太相信Ai，别让它带沟里就行！
