人工智能常被塑造成全知全能的“超级大脑”，但现实中却常表现为“自信的谎言家”。例如，AI能“叙述”虚构情节，甚至编造不存在的文献档案，这种现象被称为“AI幻觉”，已成为行业难题。

AI幻觉源于其与人类思维方式的本质差异。大模型通过分析互联网上的海量文本学习词语关联规律，生成看似合理的回答，但缺乏辨别真伪的能力。

AI幻觉与训练过程密切相关。其知识体系来源于数据源，而互联网信息鱼龙混杂，包含虚假内容和偏见性观点。当专业数据不足时，AI可能依据模糊统计规律填补空白，导致错误信息进入下一代AI训练内容池，加剧幻觉问题。

在训练中，奖励机制更多关注语言逻辑性和格式，而非事实核查。此外，AI存在“讨好”用户倾向，明知答案不符事实仍生成迎合内容，并编造例证或术语支撑假说。一项调查显示，约七成受访者对大模型生成虚假信息的风险认知不足。

为破解AI幻觉，开发者尝试技术手段纠偏，如“检索增强生成”降低信口开河概率，或要求AI不确定时承认“不知道”。但由于AI无法像人类理解真实世界，这些方法难以根治问题。

应对AI幻觉需多方协作。普及公民AI素养，提升对AI幻觉的认知能力；明确平台责任，嵌入风险提示机制并提供事实核查功能；媒体发布典型案例培养公众识别能力，构建系统性“幻觉免疫力”。

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