一文剖析丨为什么大模型会说胡话？

在与 Deepseek、豆包、ChatGPT 等大语言模型对话时，我们时常陷入一种割裂的 “冰火两重天” 体验：

前一秒，它尚能引经据典，输出结构严谨的学术论文或可直接运行的代码，展现出超越常人的知识储备与逻辑组织能力；

下一秒，它却可能面不改色地编造一段子虚乌有的 “历史事件”，或是为某个物理难题堆砌一套看似自洽、实则漏洞百出的错误逻辑 —— 这种 “时而天才，时而荒诞” 的矛盾表现，早已成为大语言模型应用中的普遍痛点。

在 AI 领域，这种现象被精准定义为 “幻觉”：模型生成的内容表面流畅连贯、逻辑自洽，符合人类语言表达习惯，但其核心信息却与客观事实、科学规律或逻辑常理完全相悖，是一种 “看似正确，实则错误” 的生成结果。

令人困惑的是，这些耗资数十亿美金、训练数据覆盖互联网大半信息的 “数字最强大脑”，为何会频繁犯下人类孩童都能规避的低级错误？

答案并非简单的 “程序故障”，而是技术底层设计、数据特性与训练逻辑共同交织形成的复杂问题。

要破解 “幻觉” 困局，首先需穿透现象，直击其背后的六大技术根源。

 

一、根源探析：大语言模型 “说胡话” 的六大 “原罪”

1. “垃圾数据” 催生 “胡话答案”

大语言模型的所有 “认知” 与 “知识”，均源于训练阶段摄入的海量数据 —— 数据的质量与完整性，直接决定了模型输出的可靠性。若训练数据本身存在缺陷，模型即便算力再强，也难逃 “输入垃圾，输出垃圾” 的宿命。

• 噪音与谬误的 “全盘吸收”：互联网是大语言模型最主要的训练数据来源，但它也是充斥着错误信息、虚假新闻、片面观点与主观臆断的 “信息混沌场”。模型缺乏人类的批判性思维，无法辨别信息真伪，只能以 “统计概率 ” 为标准，将所有数据（包括错误数据）转化为内部参数。当用户提问触及相关领域时，这些 “记忆深处” 的错误信息便会被激活，成为 “幻觉” 的直接来源。

• 偏见与缺失的 “认知扭曲”：训练数据天然存在地理、文化与群体偏见 —— 例如，英语数据占比远超其他语言，欧美文化视角的内容远多于发展中国家，主流群体的观点远多于小众群体。这种偏见会导致模型在特定话题上形成 “扭曲认知”，如对非英语国家历史的描述出现偏差；同时，对于小众领域（如冷门学科、地方传统技艺）或训练截止日期后的新事件（如 2025年的新政策、新科技突破），模型因 “知识盲区” 无法调取有效信息，只能通过 “模式匹配” 强行生成答案，本质上就是 “无中生有” 的编造。

• 时效性滞后的 “认知脱节”：所有大语言模型的训练数据都有明确的 “截止日期”，对于截止日期后的事件，模型完全 “一无所知”。但它的设计逻辑是 “有问必答”—— 当用户询问 “2025年诺贝尔物理学奖得主” 这类时效性问题时，模型不会主动承认 “我不知道”，而是基于过时的知识（如往届得主、热门领域）进行推理，最终生成与事实相悖的错误答案。

2、 “预测下一个词” 的文字猜谜游戏

绝大多数人对大语言模型存在一个核心误解：认为它在 “思考答案” 或 “调取数据库”。事实上，大语言模型的核心能力只有一个 ——基于上文语境，预测下一个最可能出现的词。它不存储 “事实数据库”，也不理解 “问题含义”，只是在玩一场极其复杂的 “文字概率游戏”。

• 流畅性＞真实性：模型的训练目标是 “生成符合人类语言习惯的文本”，核心评价标准是 “语法正确、上下文连贯”。在某些场景下，为了维持文本的流畅性，模型会 “优先选择” 语言模式上更合理、但事实层面错误的词汇。例如，当用户问 “李白的代表作《静夜思》创作于哪一年” 时，模型若无法从训练数据中找到确切年份，不会回答 “未知”，而是会选择一个与 “李白生平”“唐代时间线” 统计关联度最高的年份（如 726 年），即便这个年份并无史料支撑 —— 对模型而言，“流畅的回答” 比 “真实的回答” 优先级更高。

• 统计关联≠事实真相：模型理解的 “逻辑”，本质是 “词汇的统计关联”，而非客观世界的因果关系。例如，训练数据中 “爱因斯坦” 与 “相对论” 的共同出现频率，远高于 “爱因斯坦” 与 “光电效应”；“诺贝尔奖” 与 “相对论” 的关联频率，也高于 “诺贝尔奖” 与 “光电效应”。当用户问 “爱因斯坦因何获得诺贝尔奖” 时，模型会基于统计关联，自信地回答 “相对论”，但事实是，爱因斯坦 1921 年获得诺贝尔物理学奖，表彰的是他在 “光电效应” 上的贡献 —— 这种 “统计关联压倒事实” 的情况，是 “幻觉” 的高频触发点。

3. 为 “取悦人类” 而主动编造

为了让模型输出更符合人类需求，工程师会通过 “人类反馈强化学习（RLHF）” 对模型进行 “矫正”—— 但这种矫正有时会产生反效果，间接鼓励模型 “编造答案”。

RLHF 的核心逻辑是：让人类标注员对模型的多个输出打分，优先保留 “更有用、更友好、更详细” 的回答，淘汰 “模糊、简略、生硬” 的回答。

模型会从这种训练中 “学习” 到一个潜规则：一个自信、详细、有具体细节的回答，远比一个 “我不确定”“我无法回答” 的谨慎回答更容易获得高分。

因此，当面对自己 “不知道” 的问题时，模型会为了 “取悦用户”（获得更高评价），主动编造具体细节（如虚假的文献引用、不存在的案例、伪造的数据）来填充内容，将 “不确定” 包装成 “权威结论”—— 这种 “为了好评而编造” 的行为，是 RLHF 训练逻辑下的典型副作用。

4. 只会 “纸上谈兵”，不懂 “现实逻辑”

大语言模型最大的短板之一，是缺乏对真实世界的 “体验式理解”—— 它无法像人类一样通过触摸、观察、实践建立对世界的认知，只能处理文本符号之间的关联。这种 “符号与现实脱节” 的问题，被 AI 领域称为 “符号接地问题（Symbol Grounding Problem）”，也是 “幻觉” 的深层根源。

• 只有 “符号匹配”：模型知道 “冰是冷的”“火是热的”，但这只是因为 “冰 - 冷”“火 - 热” 这两组词汇在训练数据中频繁共同出现 —— 它从未触摸过冰的低温，也未感受过火的灼热，无法真正理解 “冷”“热” 的物理含义。当遇到需要 “深层常识推理” 的问题时（如 “为什么冬天不能把可乐放在室外过夜”），模型可能会基于 “冬天 - 冷”“可乐 - 液体” 的关联，回答 “因为会结冰”，但如果进一步追问 “结冰会导致什么问题”，它可能会编造 “结冰会产生有毒物质” 这类违背常识的答案 —— 因为它缺乏 “水结冰体积膨胀会撑破瓶子” 的现实认知。

• 数学与逻辑的 “脆弱模仿”：尽管大语言模型能解决部分数学题或逻辑题，但这种能力并非源于 “逻辑推理”，而是 “模式模仿”—— 它在训练数据中见过大量类似题目与解法，能通过 “匹配题型” 输出答案。对于需要多步骤、严密逻辑的全新问题（如复杂的几何证明、跨领域的逻辑推导），模型只是在 “模仿逻辑的形式”，而非真正进行 “逻辑演算”。例如，在计算 “1+2×3” 时，模型可能会因 “1+2” 的关联频率高于 “2×3”，错误地得出 “9” 的答案 —— 任何一个步骤的概率偏差，都会导致最终结果的荒谬。

5. 错误前提催生错误答案

模型的输出质量高度依赖输入提示词的质量 —— 一个模糊、矛盾或包含错误前提的提示词，会直接 “引导” 模型生成 “幻觉” 内容。这一现象被称为 “提示词污染”，本质是 “模型过于服从指令，缺乏质疑能力”。

最典型的案例是 “错误前提陷阱”：如果用户提问 “请写一篇关于爱因斯坦在 2023 年获得图灵奖的新闻报道”，模型不会首先质疑 “爱因斯坦早已去世”“图灵奖不授予已故者” 这两个基本事实，而是会基于 “服从指令” 的训练逻辑，围绕 “爱因斯坦”“2023 年”“图灵奖” 这三个关键词，编造出包含 “获奖理由”“颁奖现场”“专家评价” 的完整报道 —— 因为在模型的逻辑中，“满足用户指令” 的优先级远高于 “验证前提真实性”。

6. 模型结构的固有局限

即便排除数据、训练、提示词等所有外部因素，研究人员发现，“幻觉” 仍是当前大语言模型结构固有的、难以完全消除的特性 —— 模型强大的 “创造性” 与 “联想能力”，本身就是一把双刃剑。

大语言模型的核心价值之一，是能基于已有信息进行 “联想与创造”，例如写诗、写小说、设计创意方案 —— 这种能力依赖于 “打破常规关联，构建新文本组合” 的逻辑；但当这种能力被用于 “回答事实性问题” 时，就会变成 “编造的温床”。例如，在创作科幻小说时，模型 “编造未来科技” 是优点；但在回答 “2023 年全球 GDP 总量” 时，模型 “联想” 出一个不存在的数据，就是典型的 “幻觉”。

当前主流的Transformer架构，本质是通过 “自注意力机制” 捕捉词汇间的关联，这种架构天生更擅长 “生成与联想”，而非 “事实核查与逻辑验证”—— 这意味着，只要模型需要 “创造性”，就无法完全杜绝 “幻觉”。

 

二、应对之道：为大语言模型 “纠偏” 的四大核心方案

尽管 “幻觉” 无法彻底根除，但业界已探索出一系列有效策略，从技术层面降低 “幻觉” 发生率，提升模型输出的可靠性。

1. 检索增强生成（RAG）

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是目前最成熟、最有效的 “去幻觉” 方案。它的核心逻辑是：将大语言模型与外部权威知识库（如学术数据库、官方文档、实时搜索引擎）连接，让模型在回答问题前，先 “查资料” 再 “写答案”。

具体流程分为三步：

• 检索：当用户提出问题时，系统先将问题转化为检索关键词，从外部知识库中调取与问题高度相关的事实信息（如学术论文、官方报告、权威新闻）；

• 整合：模型对检索到的信息进行筛选、整合，提取核心事实（如数据、时间、事件经过）；

• 生成：基于整合后的事实信息，生成最终回答。

RAG 的优势在于，它彻底改变了模型 “依赖内部记忆” 的回答模式，让模型的输出有明确的 “事实依据”—— 例如，当用户问 “2024 年奥运会主办城市” 时，RAG 会先检索国际奥委会的官方公告，再基于公告内容回答 “巴黎”，而非依赖模型内部过时的记忆。目前，RAG 已广泛应用于企业知识库问答、学术研究辅助等场景。

2. 提示词工程

提示词工程（Prompt Engineering）是通过 “优化输入指令”，引导模型输出更准确、更可靠内容的方法。它不改变模型本身，而是通过 “沟通技巧” 降低 “幻觉” 发生率，核心是给模型明确的 “约束条件” 与 “输出标准”。

常见的有效提示词策略包括：

• 限定信息来源：指令模型 “基于以下提供的文档内容回答问题，不使用文档外的信息”，避免模型 “无中生有”；
• 要求引用来源：指令模型 “在回答中注明每个事实的来源（如文献编号、链接、官方机构）”，倒逼模型优先选择有依据的信息；
• 允许 “不知道”：明确告知模型 “如果无法确定答案，请直接回答‘我不确定，建议查阅权威来源’，不要编造内容”，消除模型 “必须回答” 的压力。

例如，将模糊的提问 “介绍人工智能的发展历史”，优化为 “基于《人工智能：现代方法》（第 4 版）的内容，介绍 1956-2020 年人工智能的发展历史，每个关键事件需注明年份与核心人物，不确定的内容标注‘待核实’”—— 通过精准约束，模型 “幻觉” 的概率会大幅降低。

3. 过程监督与事实核查

传统的模型训练只关注 “最终答案是否正确”，而 “过程监督（Process Supervision）” 则更关注 “模型的推理步骤是否正确”—— 它通过奖励模型 “每一步推理都符合逻辑”，而非 “最终答案正确”，从根本上提升模型的逻辑可靠性。

例如，在解决数学题 “1+2×3” 时，过程监督会奖励模型 “先算乘法 2×3=6，再算加法 1+6=7” 的推理过程，而非只看最终答案是否为 “7”；若模型第一步错误地先算 “1+2=3”，过程监督会立即给予惩罚，避免错误推理导致最终答案偏差。

同时，业界也在开发 “实时事实核查工具”—— 在模型生成回答的过程中，工具会实时扫描输出内容，对关键事实（如数据、时间、人名、事件）进行自动核查，若发现与权威来源不符的信息，立即提示模型修正或删除。例如，当模型生成 “爱因斯坦 1921 年因相对论获诺贝尔奖” 时，事实核查工具会检索诺贝尔委员会的官方档案，指出 “获奖原因是光电效应”，并要求模型修正。

4. 持续的技术迭代

长期来看，降低 “幻觉” 需要从模型训练的全流程进行优化，核心方向包括：

• 高质量数据训练：减少低质量、有错误的互联网数据占比，增加权威数据（如学术论文、官方统计数据、经过审核的书籍）的比例；同时，通过 “数据清洗技术” 过滤训练数据中的错误信息与偏见，从源头提升数据质量。
• 算法优化：改进模型的训练目标，在 “有用性”“流畅性” 之外，增加 “真实性”“准确性” 的评价权重 —— 例如，在 RLHF 训练中，对 “承认无知但诚实” 的回答给予更高分数，对 “编造细节” 的回答给予惩罚；同时，探索融合 “逻辑验证模块” 的新架构，让模型在生成内容时，能同步进行 “自我核查”。
• 多模态融合：将文本数据与图像、视频、音频等多模态数据结合训练，帮助模型建立 “符号与现实” 的关联 —— 例如，通过观看 “冰融化” 的视频，让模型理解 “冰遇热会变成水” 的物理规律，而非仅依赖 “冰 - 融化 - 水” 的文本关联，从而提升常识推理能力。

 

结语：拥抱不完美，与 “会犯错的智能” 共生

大语言模型的 “幻觉”，不是一个可以通过 “打补丁” 修复的简单漏洞，而是其 “概率本质、数据依赖、创造性需求” 共同作用的必然结果。

它深刻地揭示了一个真相：当前的人工智能，本质上是一种 “基于统计的超级模仿者与联想机器”，而非具备自我意识、能独立思考的 “数字生命”—— 它没有 “说谎” 的主观意愿，所有 “幻觉” 都是技术逻辑下的客观产物。

理解 “幻觉” 的根源，不仅能帮助我们以更审慎的态度使用大语言模型（如对重要信息进行人工核查），避免盲目信任；更能为未来的 AI 发展指明方向：我们不需要 “永不犯错的完美 AI”，而需要 “知道自己会犯错、能主动修正错误” 的可靠 AI。

在这场 “人类与 AI 协同” 的进程中，人类的价值从未被削弱 —— 恰恰相反，大语言模型的 “不完美”，让人类的批判性思维、事实核查能力与最终判断权变得更加重要。

未来，真正的 “智能协同”，不是让 AI 替代人类，而是让 AI 成为 “会犯错但能改进的助手”，让人类成为 “能判断、能纠错的主导者”—— 在这种共生关系中，技术的价值才能真正落地，为人类创造更大的价值。