当AI开始一本正经“胡说八道”，我们该怎么办？——聊聊大模型安全与反“幻觉”技术

当AI开始一本正经“胡说八道”，我们该怎么办？——聊聊大模型安全与反“幻觉”技术

大家好，我是 Echo_Wish。
今天我们不谈高大上的算法，也不炫硬核架构，咱聊点朴实的现实问题：

为什么大模型有时候会一本正经地胡说八道？

比如你问它：

“周杰伦和爱因斯坦是什么关系？”

有些模型能给你来一句：

“他们曾经一起研究过相对论中的韵律结构……”

？？？兄弟，你是认真的？

这种现象，在大模型领域有个正式的名字：

—— 幻觉（Hallucination）

意思是模型开始“瞎编”。
而当模型开始瞎编，那就不是 AI，而是会骗你的小作文大师。

那么问题来了：

• 为什么模型会“乱说”？
• 我们怎么检测它？
• 怎么让它不敢瞎编？

今天咱就好好聊聊。

一、大模型为什么会“胡说八道”？

大模型的本质是：

根据词的概率生成下一个词。

它不是“懂”，它是“猜”。

举个例子，比如：

北京故宫位于____

模型会认为“北京市”或“东城区”是高概率词，它就接上了。

但当你问：

秦始皇和刘德华是什么关系？

它虽然不知道答案，但它知道：

• “他们…” 是个不错的句子开头
• “曾经”、“影响”、“合作”、“文化”等词很常用于关系型回答

于是它开始编。
编得越顺，越像真的。

这就是为什么 AI 有时候自信地胡说，而且非常流利。

二、这种“幻觉”为什么危险？

你可能会说：

“胡说几句怎么了，不就是娱乐嘛？”

但问题是，大模型已经开始走进严肃场景：

• 医疗问诊
• 法律分析
• 风控审计
• 企业决策支持
• 教育辅导

在这些场景里：

不是“说得好听”，而是“说得准确”。

如果模型一本正经给你一本错误方案，
那就是 灾难。

三、我们怎么让大模型别瞎说？

核心思想只有一句：

让模型“有依据再说话”。

所以解决幻觉的思路一般有三个：

接下来咱一个个讲。

四、方法1：给模型“定规矩”——Prompt 限制

比如，我们可以要求模型：

如果你不知道，就回答“我不确定”或“暂无相关信息”。
请不要编造不存在的事实。

用 Python 举个例子（以 OpenAI 接口为例，示意）：

import openai

prompt = """
你是一个严谨的信息助手。
如果你不知道答案，必须回答：我不确定。
禁止编造，不允许凭空假设。
问题：秦始皇和刘德华是什么关系？
"""

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

print(response.choices[0].message['content'])

输出大概率是：

我不确定，他们属于不同历史时期，没有直接关系。

这就是比胡说强的地方。

五、方法2：让模型“先查资料”——RAG 检索增强

这是现在非常流行也非常有效的一种方式：

模型不是直接回答，而是先从知识库里查，再基于结果回答。

流程：

用户问题 → 检索向量数据库 → 拿到真实文档 → 模型根据文档回答

示意图（口胡版）：

用户 →（问题）→ AI →（去查）→ 向量库 → 返回资料 → AI基于资料回答

样例代码思路（伪简写版）：

def rag_answer(question):
    docs = vector_db.search(question) # 找最相关文档
    context = "\n".join(docs)
    prompt = f"根据以下内容回答，不允许编造。\n\n资料:\n{context}\n\n问题:{question}"
    return llm(prompt)

print(rag_answer("鸿蒙内核是不是基于Linux？"))

这样模型就不会随便说：

当然完全重新开发 bla bla...

它会查到真实资料后回答：

鸿蒙内核有多个版本，LiteOS内核和Linux兼容层并存...

稳了。

六、方法3：输出前再“复检”——回答验证机制

我们可以让第二个模型专门检测第一个模型是不是胡说了。

类似“双人审核”。

流程：

LLM-1 生成回答
LLM-2 检查回答是否符合事实、是否有幻觉
→ 如果有问题，重新回答或拒答

七、最后说句掏心窝子的话

很多人以为 AI 的终极目标是“像人一样聪明”。

但其实，AI 只要做到一件事就够了：

不骗人。

真正有用的 AI 不是能说多好听，
而是能说：

• 我知道
• 我不知道
• 我不确定