AI幻觉与虚假信息：关键区别解析

当人工智能犯错时，通常被称为幻觉。当人传播谎言时，那便是虚假信息。它们都会向你提供错误的事实，但它们产生于完全不同的源头。

了解你正在应对的是哪一种情况非常重要，尤其是当你使用人工智能工具辅助工作或研究时。

这两种问题的起因以及它们的发展方式并不相同。这对于找出问题所在、如何解决问题，或者至少如何避免下次再犯，都至关重要。

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什么是 AI 幻觉与虚假信息？

人们很容易混淆这两个概念。它们的共同结果都是让你得到错误的信息，但它们产生的路径截然不同。

什么是 AI 幻觉？

可以把它看作是系统故障。当人工智能极其自信地吐出不真实的信息时，就是产生了幻觉。这通常是由于其训练过程中的缺陷或其预测过程中的简单错误造成的。这些模型的工作原理是预测序列中下一个最可能出现的词。

它们并不寻求真理，而是拼凑听起来正确的文本。因此，通过设定严格的边界来学习如何减少写作中的人工智能幻觉至关重要。

斯坦福大学以人为本人工智能研究院在 2023 年的一份报告中指出，当人工智能被问及它不完全理解的话题时，这些凭空捏造的情况会变得更加常见。

什么是虚假信息？

这始于人类。虚假信息是指人们分享的错误或误导性信息。这里的关键在于意图——它通常是由相信该信息、或者至少不打算造成伤害的人所分享的。

理解网络上真假消息的传播机制表明，虚假信息往往通过 trust（信任）大于 critical checking（批判性审查）的社交网络进行传播。

它的传播可能源于无心之失、偏见，或者仅仅是因为不了解事实的全貌。比如，分享一篇关于某种医疗方法的旧文章，误以为它是最新的，这就是一个典型的例子。

像世界卫生组织（WHO）这样的机构，专门用该词指代非故意恶意的、不准确的信息。

为什么大家都容易混淆它们？

结果是一样的：你得到了一个错误的事实。但运行机制并不同。幻觉是机器的错误，而虚假信息是人类的行为。

两者的模糊出现在当人工智能生成的假象被人类获取并分享到网上时。突然之间，一个技术故障就演变成了一个社会问题。

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AI 幻觉与虚假信息的核心区别

主要区别在于它们的源头以及它们的传播方式。

直接对比

它们究竟是如何运作的

AI 幻觉有点像一个非常聪明但严重损坏的自动填充。系统在知识储备上存在空白，它并没有承认这一点，而是临时编造了一些听起来合理的内容来填补这一空白。

虚假信息在人与人之间流传。它受到情绪、恐惧、兴奋、证实我们既有想法的渴望，以及仅仅因为被重复了足够多次而听起来像真理等因素的推动。

这里有一个简单的比喻：如果 AI 幻觉是计算器因为 bug 算出了 2 + 2 = 5，那么虚假信息就是你的朋友告诉你答案是 5，因为他们学错了。

当它们合流时

这就是情况变得混乱的地方。AI 可能会幻觉出一个虚假的数据，然后被人类分享。这创造了一个循环，使得最初的谬误变得更难追踪。

在这里，针对大型语言模型内部一致性的研究极为有用，因为它探讨了这些模型如何生成在普通读者看来完全真实却具有欺骗性的内容。

其他人看到它，相信它，甚至可能将其重新输入到另一个人工智能系统中。这种闭环使得最初的谎言更难追踪，也更难根除。

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是什么导致了 AI 幻觉？

核心原因在于，AI 语言模型的设计初衷并不是为了讲真话，而是为了写出听起来顺畅的句子。这导致了几个具体的技术问题。

它们的工作原理是猜测，而非理解

这些模型基于概率运行。它们根据训练数据中的模式预测下一个词，而不是核实事实。如果一个听起来合情合理的词语序列恰好是错误的，AI 仍会生成它。

它优化的是语言的连贯性，而非信息的准确性。当你询问一些冷门或非常新颖的事物时，它的猜测会变得不那么可靠。

《麻省理工科技评论》的一篇文章指出，小众或偏门的问题是触发这些合理性谎言的常见诱因。

它们的训练材料存在漏洞

这些人工智能学习的数据量异常庞大，但也存在缺陷。这些数据可能是不完整的、过时的，或者充斥着相互矛盾的表述。如果模型在某个特定事件或概念上的训练信息不足，它就会产生知识断层。

为了完成你的请求，它会进行即兴创作，将相关主题的模式拼接在一起，创造出一个看似合理但实际上是编造的答案。

它们有时会误解你的意图

这被称为语义漂移（semantic drift）。AI 可能会抓住你提示词中的某一个词并借题发挥，从而偏离了你真正的问题。

这导致回答基于错误的假设，完全偏离主题，或者在不相关的概念之间建立捏造的联系。

在选择用于研究的软件时，了解如何选择 AI 写作工具，以优先考虑事实依据而不是创造性的“瞎猜”，对于维护学术诚信至关重要。

幻觉在什么时候最容易发生？

在某些特定条件下，你更容易遇到它们：

• 当你的问题很模糊或具有多重含义时。

• 当主题过于新颖或专业，以至于 AI 的可用数据非常匮乏时。

• 当你要求非常宽泛的内容时，例如“关于 X 的一切”。

• 当你特别要求具体的数字、来源或引用文献时，为了满足你的提示要求，AI 往往会凭空捏造它们。

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AI 时代虚假信息是如何传播的

当今虚假信息的流动方式已有所不同。AI 工具并非这场火灾的始作俑者，但它们能够起到火上浇油的作用。

人类是引擎

虚假信息之所以能够传播，是因为我们选择相信它。我们信任朋友，我们喜欢符合我们观点的故事，我们分享那些让我们愤怒或心生希望的内容。社交媒体平台利用了这些人类天生的行为，并极大地提高了传播速度。

世界经济论坛已将这种双重威胁（人类偏见结合数字扩散规模）列为主要的全球性风险。

人工智能如何加剧这一问题

AI 系统可以放大单条虚假信息。它们通过以下几种方式做到这一点：

• 它们可以基于一个错误的观点快速生成数以千计的文章、帖子或评论。

• 它们写作时语气自信而专业，使内容看起来高度可靠。

• 如果它们的训练数据中本身就包含虚假信息，它们可能会重复并强化这些错误。

这带来了与语言模型在数学领域的新发现相关的新风险：在这些领域中，高水平的自动化系统如果未经领域专家妥善验证，也有可能传播系统性错误。

一个谎言的新生命周期

以下是目前常见的一种模式：

• AI 模型可能由于幻觉生成了一句不真实的陈述。

• 某人阅读了它，并因为其专业的排版与口吻误以为它是真实的，进而将其发布在网上。

• 其他人看到后，出于对分享者的信任，也相继转发。

• 该观点逐渐产生社会反响，并开始被视为常识。

这种循环不仅加速了原始错误事实的传播，还动摇了对 AI 系统本身的信任，因为它们的输出直接加剧了这种混乱。这使得手动核实信息源比以往任何时候都更加关键。

风险与现实影响

分清 AI 的算法漏洞与人类谎言之间的差别，并不仅仅是一个学术课题。在不容许出错的严肃领域中，这关乎重要利益。

在科学研究领域

幻觉会导致捏造的数据或虚假的信息源。为了避免这种情况，每位研究人员都应使用文献引用管理器，以确保引用的每篇文献在现实世界中都是真实存在的。

利用 AI 辅助撰写论文有时可能会产生严重的副作用。如果该工具出现幻觉，它可能会凭空捏造一项研究、伪造数据，或者引用一个根本不存在的来源。

包含这些虚假信息的研究人员可能会面临稿件被拒的窘境，更糟糕的是，论文发表后可能不得不面临撤稿的被动局面。

这使他们的学术声誉直接受损。如果你在学术界工作，也有必要了解如何在学术写作中清晰地披露 AI 的使用，以确保你的方法保持高度透明。

现在已有记录在案的实例：AI 虚构的参考文献悄然混入了送往同行评审的草稿中。

在法律与医学领域

这两个领域的风险更为高企。如果律师使用的 AI 虚构了判例或法规，这无异于将大厦建立在流沙之上。

在医疗卫生领域，依赖 AI 提供诊断决定的医生或护士可能会得到一个言之凿凿却完全错误的治疗建议。

这些场景绝非凭空防范之说：这也正是专家强调这些领域中 AI 的每一条输出，都必须由人类对照权威数据源进行交叉核实的原因。

社会信任的侵蚀

当人们在 AI 生成的内容中不断发现错误时，他们将逐渐失去信心。这不仅仅针对某一个具体的对话机器人。

学术界和行业内更为深切的担忧是，充斥着隐蔽错误的 AI 辅助内容铺天盖地席卷而来，长此以往可能会悄然动摇公众对已发表学术成果、法律文件乃至于医疗建议的整体信任度。

旨在推动进步的工具，结果反而可能促使我们对一切事物产生怀疑。

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如何检测 AI 幻觉和虚假信息

以下是几种检验 AI 给出的回答的可行方法。

快速检验的方法 在你选择相信 AI 给出的答案之前，请先逐一核对以下几点：

• 文中是否附带了来源或参考文献？请亲自去核实。

• 你能否通过自有的、信任度高的官方网站或数据库核实这些事实？

• 文章的语气是否显得过于肯定，甚至将观点包装为绝对的真理？

• 你是否参考了第三方文献，看看它们对同一问题的具体阐述？

AI “幻觉”的表现形式 当 AI 生成虚假信息时，你通常可以注意到：

• 引用了不存在的文献（如子虚乌有的研究报告或假新闻）。

• 通读下来会发现前后逻辑冲突或细节无法自圆其说。

• 遣词造句极其流畅且非常专业，但定睛审视却发现空洞无物、言不及义。

例如，它可能会提到某位知名学者的论文，但实际上该学者从未发表过这样一篇论文。

虚假信息的特征 旨在误导读者传播的信息往往具有以下特点：

• 极富煽动性的词汇（试图勾起离间、恐惧、狂热的情绪）来说服你。

• 几乎不提供任何权威或无偏见源的超链接或凭据。

• 相关的论调铺天盖地，但仅出现在以撰写小道消息或低质量内容见长的博客和社交媒体账号上。

两种偏误形式的排查方式对比

简而言之，两类信息都需要你去逐一核实。但由于 AI 幻觉具有完美的语法和格式，识别它需要你对异常的微小细节和信息内部的内在矛盾予以极高的敏锐度。

如何预防和减少 AI 幻觉

你可以采取特定的策略让 AI 的回答变得更加务实。如需获取更具体的策略，请参考减少写作中 AI 幻觉的实用手段。

优化提示词设计 你提问的方式极其关键。精准明确的约束条件能缩减 AI 发挥想象力的余地。

• 不推荐的提问方式： “解释一下气候变化。”

• 推荐的提问方式： “请总结 2020 年后发表的三篇有关气候变化的同行评审研究的核心结论。”

拥抱检索增强生成（RAG） 部分 AI 具备连接实时互联网或外部数据库的能力。基于 RAG 技术的工具利用可溯源的事实数据限制了 AI 的随机拼凑。为了提高产出文本的质量和可用度，这是科学研究的新常态。

确保人类主导决策 最稳妥的控制防线永远是人类自身。避免直接复制粘贴 AI 的产出。建立一个由人类主导的审核过滤工作流程。

一个科学的流程应当包含：

• 由 AI 生成初稿框架。

• 人类亲自核对草稿内的每一项数据和引文凭据。

• 人类本人亲自润色定稿。

几项务实的操作守则

• 手边备齐常用的权威期刊、数据库或源数据作为事实校验凭据。

• 在深入接触极高专业性或小众的专题时，需格外警惕，此时 AI 最容易发生偏航。

• 在调研时建议随时随地随手记录参考文献，以便需要时快速溯源。

• 用评判性的挑剔眼光通读最终成稿。你的直觉往往是最先能嗅出异样漏洞的雷达。

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未雨绸缪：在付出代价前理清差异

当不实信息被精巧粉饰呈现时，初看起来很容易混淆，进而导致你无法做出科学精准的研判。这种对真实性的犹疑不决，实质上加剧了学术研究的合规和伦理风险。

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上策在于洞晓差错发生的根源，并用严谨科学的审查机制把好关。在此过程中利用 Jenni 等工具辅助你在文献整理、内容检视时保持井然有序。工具有助于提升条理，但取代不了你独立严谨的深度思考，它会成为你维持内容严谨可靠的有力帮手。