减少写作中的 AI 幻觉：行之有效的实用方法

AI 模型有时会凭空捏造信息，这被称为“幻觉”（hallucination）。要解决这一问题，你需要具备三个要素：清晰的指令、用于对比核实的事实依据，以及一套用于双重检查答案的系统。

随着这些工具的使用日益广泛，错误答案正成为一个更严峻的问题。本指南将向您展示当前可用于减少此类误差的具体且起效的步骤。准备好建立一个更可靠的工作流了吗？让我们开始吧。

<CTA title="减少 AI 错误，流利写作" description="通过引导式提示词和内置验证步骤，生成准确且结构化的输出内容" buttonLabel="免费试用 Jenni" link="https://cn.app.jenni.ai/register" />

为什么学术写作中会出现 AI 幻觉

从本质上讲，AI 写作工具是一个复杂的模式匹配引擎。它在海量文本上进行训练，以预测序列中的下一个词。如需深入了解其运作机制（以及失效机制），请参阅我们的关于 AI 写作助手如何应用于学术写作的解析。

这一过程创造了极其流畅的语言，但它并不能保证真实性。为了有效地使用这些工具，理解 AI 幻觉与错误信息之间的区别至关重要。

当你向它提问时，它并不会从数据库中检索经过验证的事实。相反，它是基于统计概率来生成响应。

当提示词含糊不清，或者主题需要模型根本不具备的特定、最新的知识时，问题就出现了。

以下三个相辅相成的问题导致了绝大多数的幻觉：

• 歧义问题。 宽泛或定义不明确的提示词给 AI 留下了太多的捏造空间。在缺乏清晰边界的情况下，它会用任何看起来最连贯的词语模式来填补空白，从而导致给出看似自信实则错误的陈述。

• 知识鸿沟。 AI 模型的知识停留在其最后一次训练更新的时间点。它没有认识时事、最新数据或私有信息的先天能力。当查询涉及到这些领域时，模型通常会捏造一个符合其所知旧有模式的答案。

• 过度自信错误。 这些模型被设计为乐于提供帮助且语气笃定。在法律、医学或技术规范等专业领域，它们可能会过度套用所学的通用模式，从而给出一个详细但存在根本性缺陷的解释。

理解这一点是实现控制的第一步。由于 AI 自身无法区分事实与虚构，因此 guided 精准引导并核实其输出的责任就落在了用户身上。

实现准确度与控制力的提示词工程

精准的提示词是您防范虚假信息的第一道、也是最强有力的防线。通过消除歧义并设定严格的规则，您可以强迫 AI 在你定义的框架内工作，这极大地限制了其捏造细节的能力。如果您需要更多结构化的框架和示例，我们的学术 AI 写作提示词工程指南对这些技术进行了进一步阐述。

可以这样想：像“解释量子计算”这样模糊的提示词，无异于公开邀请模型用任何听起来不错的词汇来填补空白。而一个强有力的提示词会给它一个岗位职责、截止日期和需要遵循的具体格式。

例如，对比以下两种方法：

• 弱提示词： 解释气候变化。

• 强提示词： 仅使用政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告中的数据，列出气候变化的三个主要人为原因。将答案格式化为带单句解释的项目符号列表。请勿推测。

第二种方案之所以有效，是因为它做到了三件事：指定了来源（IPCC 报告）、定义了输出格式（项目符号列表），并设定了清晰的边界（“请勿推测”）。

可靠提示词的核心技术：

• 赋予角色： 比如以“扮演一名财务审计师”或“你是一位总结历史事件的历史学家”开头。

• 限定来源： 告诉它应该使用哪些数据库、时间段或出版物。

• 规定格式： 要求提供表格、带有引用的列表或分步解释。

• 明确陈述限制： 使用直接命令，如“请勿包含个人观点”或“仅使用上方上下文中提供的信息”。

<ProTip title="💡 专家提示：" description="使用定义了源范围和输出格式的结构化提示词，以获得更高的事实准确性" />

获得可靠提示词的关键技术包括分配特定角色和规定格式。另一个有用的方法是利用思维链（Chain of Thought）提示，这鼓励模型逐步拆解其推理过程。

这虽然会让生成过程变慢，但逻辑会更清晰，且不易由于逻辑跳跃而得出错误结论。针对事实性任务，调整温度（temperature）设置（通常降至 0.2 等较低值）也很有帮助。

这减少了 AI 词汇选择的随机性，使它的回答更加一致和可预测。然而，完美的提示词只是第一道筛子。它搭好了舞台，但您仍需对结果进行核实。

检索增强生成 (RAG)：让 AI 扎根于数据

检索增强生成（RAG）解决了核心问题：AI 的内部知识是有限的，且可能已经过时。

解决方案很简单，就是不让模型去猜。相反，在它动笔写下任何字之前，给它提供经核实的文档作为参考。

可以将 RAG 理解为让 AI 先做功课。当你提出问题时，系统会首先搜索连接的数据库，例如您公司的内部报告、法律数据库或最新的学术论文。

它从这些真实来源中提取相关段落，并将它们输入给 AI，并附带指令：“仅 使用此信息回答问题。”

这把过程从开放式的虚构转变成了受限的汇报。模型的工作由“生成一个可能的答案”转变为“根据提供的这些事实综合出答案”。

一个基础的对比显示了方法和结果上的差异：

像 Graph-RAG 这样的高级应用使用知识图谱来映射实体关系，研究表明这在保持逻辑一致性方面可以超越标准 RAG。

对于实际应用，您无需一开始就使用复杂的系统。最简单的 RAG 形式就是直接将源文档的文本复制粘贴到您的提示词中，然后让 AI 仅根据该文本进行总结或回答问题。

更先进的工具可以自动将 AI 连接到实时数据库或您自己的文档库。这种方法将目标从“期望 AI 是正确的”转变为“知晓其信息来源何处”，从而使验证成为可能。

为什么人类核实对 AI 安全至关重要

AI 系统有可能会捏造事实。人类核实是指在所有人看到 AI 生成的内容之前，对照可信的真实世界来源对其进行检索核对的过程。这一步骤至关重要，因为即使是最好的 AI 也可能会犯错。

发表在《自然-机器智能》（Nature Machine Intelligence）上的研究强调，人机协同（human-in-the-loop）验证是最有效的防御机制，能显著减少 AI 生成错误的传播。事实核查不是可选项，而是必选项。

为了跟踪您在此阶段找到的合规来源，强烈建议使用什么是文献引文管理器。这能确保每一项主张都有真实的、可追溯的文献支持，而不是“幻觉”出来的参考文献。

这不仅仅地粗略浏览文章，而是一个结构化、系统化的过程。

验证工作流如何运作

一套扎实的验证流程遵循以下特定步骤：

• 交叉核对论点。 每一个重要的论点都应至少对照两个可靠来源进行核实。

• 追溯数据源头。 不要轻信 AI 对统计数据的总结。找到并阅读原始报告或出版物。

• 核对引用文献。 确保所有引用的文献确实存在，且 AI 对其进行了准确的表述。

• 标出无法确认的信息。 任何看似不确定或无法快速验证的信息都会被搁置，以便进行更深入的手工调查。

这种方法呼应了学术界和新闻界为确保准确性而采用的研究工作流。

一种实用方法：置信度标记

一种行之有效的技术是在验证信息时为每条信息标记置信度。例如：

• 高置信度： 经多个权威来源核实。

• 中置信度： 基于一个优质来源看似准确，但仍需进行二次核对。

• 低置信度： 未经证实、存疑或来自可疑来源。需要完整的人工验证。

这一标记系统建立了透明度。它能准确展示文档中哪些部分是坚不可摧的，哪些可能需要再次审视，从而在最终成果中建立起信任。

归根结底一句话：人类监管才是真正的安全网。没有它，无论 AI 系统设计得多么精妙，在复杂或不同寻常的场景下，终究会犯下严重错误。

<ProTip title="🔍 专家提示：" description="务必直接从第一手来源验证数据，而不要依赖 AI 的总结" />

现实过滤器与约束系统

AI 经常试图填补空白，即使它不应该这样做。现实过滤器是阻止这种情况的一种技术手段。它们迫使 AI 承认不确定性，并避免提出其无法支持的论点。

在高风险环境中，这些过滤器能防止虚假新闻与误导性信息的传播，确保数据驱动的内容保持客观性。

如果无法核实信息，系统应被指示回答“数据不足”，而不是去猜测。

这个概念最早开始在开发者论坛和 X 等平台上流传。其核心原则非常简单：对 AI 进行编程，使其在缺乏信息时明确声明，而不是靠猜测。

一个基础示例：约束提示词

你可以用一条简单的规则来指示 AI：

如果你无法核实该信息，请回答“数据不足”，而不是去猜测。

当一致应用这一单条指令时，就能大幅减少凭空捏造的内容。AI 不被允许虚构答案。

应用强约束规则

更先进的系统会使用具体的、硬编码规则：

• 未列出引用来源，不得呈现任何统计数据。

• 未经核实，不得提及任何特定实体（人名、公司、地名）。

• 不允许得出推测性结论。

这些规则起到了护栏的作用。它们从物理上限制了模型生成听起来合理但实则虚假或误导性输出的能力。

在实际应用中，这种方法使得在技术领域或研究中由 AI 生成的内容变得更加值得信赖。它用可验证的准确性换取了虚假的完整感。

<ProTip title="⚠️ 提醒：" description="强迫 AI 承认不确定性，而不是用捏造的信息填补空白" />

内存/记忆系统 vs 表面修复

阻止 AI 凭空捏造不仅关乎聪明的提示词。要从长远上真正解决这个问题，您需要关注系统的内存记忆能力。

当您评估如何选择 AI 写作工具时，请寻找那些能够在长文档中保持上下文一致性的平台。

流于表面的提示词工程忽视了更深层次的结构性失效，例如在多步推理中逐渐累积的错误。

研究人员已经发现了一种 '级联效应'（cascade effect），即在复杂任务中，很大一部分幻觉来源于模型失去了对先前推理步骤的跟踪。

这并不是一个理论上的缺陷，而是人们在使用 AI 进行复杂工作时遇到的实际问题。

可以这样来看：一个好的提示词就像在伤口上贴一块绷带。而内存记忆系统则像是治愈导致流血的底层原因。

一个优秀的内存系统实际上能做什么

当 AI 具备记忆能力时，它解决了核心问题：

• 它在对话和任务中从头到尾保持对上下文的跟踪。

• 它停止了自我重复，或避免与五分钟前说过的话产生矛盾。

• 它的回答与它已经生成的内容保持一致。

快捷修正是无法解决这些问题的

表面层面的提示词工程错失了更深层次的结构性失效：

• 在多个推理步骤中逐渐累积的误差。

• 在冗长且细节繁多的工作流中，上下文完全丢失。

• 在新的会话中如果提问同一个问题，会得到不同且相冲突的答案。

对于写作，特别是研究、报告或任何长篇内容，这是至关重要的。为了使 AI 可靠，系统的设计必须能够在运行过程中记忆并追踪上下文。没有这个基础，您只是在不断地贴敷绷带。

AI 内容审计与错误检测

系统性的审计通过分析输出内容的不一致来识别幻觉。要捕获 AI 的错误，您需要一套系统。审计就是那套系统，一种扫描 AI 生成文本以发现矛盾、逻辑跳跃以及无支撑论点的方法。

它将 AI 写作从一场赌博转变成一个受控且可重复的过程。

在审计中需要寻找什么

一次妥善的审计会执行几项关键检查：

• 核实每一个数字和统计数据。 在证实其正确之前，先假设它们是错的。

• 检测内部矛盾。 文本中是否存在逻辑前后不一的地方？

• 标记模糊或无支撑的论点。 那些听起来自信但内容空洞的句子。

• 检查引用的准确性。 引用的来源是否真的存在，且它们是否真的说明了文本所声称的内容？

实用的验证清单

使用一个简单的表格作为指南，可使上述工作变得系统化。

这种结构化的方法将业余使用与专业的、低风险的 AI 内容创作区分开。这是在错误引发问题之前将其捕获的质量控制步骤。

<ProTip title="🧠 专家提示：" description="在发布前使用核查清单审计 AI 输出，以期捕获隐藏的错误" />

构建可靠的 AI 写作工作流

要想从 AI 那里获得可靠的结果，你需要一套流程。一个优秀的工作流应将生成、核对以及编辑融合成一个单一、可重复的系统。这是一条流水线，而非一次性的命令。

核心的三步循环

• 生成。 从结构化、受约束的提示词开始，明确告诉 AI 不要 做什么。

• 审计。 将输出通过验证检查运行。搜寻逻辑漏洞和无事实支撑的陈述。

• 润色。 重写不清晰、不牢靠或听起来不自然的段落。

这个“创建-检查-修正”的闭环是专业级 AI 纠错的基石。这也是团队在引入工具的同时又不引入错误的秘诀。

在实际操作中它是如何运行的

在实践中，一篇内容可能会流经以下几个阶段：

• 起草：配合特定的提示词工程来设定好边界。

• 验证：对照外部可信来源验证每一个核心论点。

• 定稿：仅在 事实全部确认之后，才去完善语气和清晰度。

这种方法不仅能捕获谎言。它还能稳步提升 AI 辅助写作的实际内涵与科学性，从源头上削减虚假陈述。

在写作展现之前停止猜度

您可能遇到过类似的情况，输出的内容听起来信心十足，但内里总感觉有些不对劲，让你无法完全信任。这种疑虑拖慢了你的进度。这是个真实存在的问题。

<CTA title="更快写出准确的 AI 内容" description="使用结构化提示、验证和引导式工作流，减少写作中的幻觉" buttonLabel="免费试用 Jenni" link="https://cn.app.jenni.ai/register" />

未来的方向是构建一个简单的系统，其中提示词清晰，每一项主张都经过检查，利用像 Jenni 这样的工具帮助您保持一致性而不失去控制。它不会取代您的判断，但它能让你更容易尽早发现错误，并保持写作的精准度。