一、當(dāng)AI自信地給出錯(cuò)誤答案

在數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大語(yǔ)言模型（LLMs）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方面面。從智能客服到醫(yī)療診斷，從金融分析到法律文書(shū)，這些模型憑借其強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，似乎正在重塑人類(lèi)與信息交互的方式。然而，在其光鮮亮麗的表現(xiàn)背后，一個(gè)隱蔽而危險(xiǎn)的問(wèn)題正悄然浮現(xiàn)——上下文幻覺(jué)（Contextual Hallucination）。

想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：一位車(chē)主前往車(chē)管所辦理車(chē)輛異地轉(zhuǎn)移手續(xù)，按照要求需要填寫(xiě)留置權(quán)人（即發(fā)放汽車(chē)貸款的銀行）的地址。由于手頭沒(méi)有現(xiàn)成的信息，他選擇通過(guò)谷歌搜索，得到了一個(gè)由AI生成的、看起來(lái)專(zhuān)業(yè)且格式規(guī)范的地址。然而，當(dāng)車(chē)管所的工作人員嘗試在系統(tǒng)中驗(yàn)證該地址時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)它根本不存在。這并非虛構(gòu)的故事，而是真實(shí)發(fā)生在現(xiàn)實(shí)中的案例。在這個(gè)案例中，AI生成的地址雖然看似合理，甚至包含了逼真的郵箱號(hào)碼和城市細(xì)節(jié)，但本質(zhì)上卻是完全虛構(gòu)的。這種現(xiàn)象，就是所謂的“上下文幻覺(jué)”——AI生成的答案聽(tīng)起來(lái)正確、看起來(lái)合理，但卻缺乏真實(shí)數(shù)據(jù)的支撐。

在低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，這類(lèi)幻覺(jué)可能只是讓人感到些許不便，甚至被輕易忽視。但在供應(yīng)鏈管理、醫(yī)療保健、金融服務(wù)等關(guān)鍵領(lǐng)域，上下文幻覺(jué)可能會(huì)引發(fā)一系列嚴(yán)重后果：它會(huì)侵蝕用戶(hù)對(duì)AI系統(tǒng)的信任，導(dǎo)致決策延遲，甚至引發(fā)重大錯(cuò)誤。當(dāng)模型虛構(gòu)業(yè)務(wù)規(guī)則或錯(cuò)誤報(bào)告數(shù)據(jù)時(shí)，人們對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的信心就會(huì)開(kāi)始崩塌，而信任一旦失去，就很難再恢復(fù)。因此，解決上下文幻覺(jué)問(wèn)題已不僅僅是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)，更是關(guān)乎AI產(chǎn)品完整性和社會(huì)公信力的重要議題。

二、上下文幻覺(jué)的本質(zhì)與表現(xiàn)

（一）定義與特征

上下文幻覺(jué)是指大語(yǔ)言模型在缺乏真實(shí)證據(jù)的情況下，生成看似合理但實(shí)際錯(cuò)誤或不存在的信息。這類(lèi)幻覺(jué)具有以下顯著特征：

• 表面合理性幻覺(jué)內(nèi)容通常符合語(yǔ)言邏輯和常識(shí)框架，格式規(guī)范、表述流暢，甚至包含具體細(xì)節(jié)（如地址、數(shù)據(jù)、時(shí)間等），極易使人信服。
• 缺乏事實(shí)基礎(chǔ)盡管表面上看起來(lái)可信，但幻覺(jué)內(nèi)容無(wú)法在真實(shí)世界的數(shù)據(jù)源中得到驗(yàn)證，可能是模型基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律虛構(gòu)出來(lái)的。
• 自信的表述模型在生成幻覺(jué)內(nèi)容時(shí)往往表現(xiàn)得非?！白孕拧?，不會(huì)主動(dòng)提示信息的不確定性或潛在錯(cuò)誤。

（二）典型場(chǎng)景與影響

上下文幻覺(jué)的影響范圍廣泛，不同領(lǐng)域的表現(xiàn)和后果也各不相同：

• 金融領(lǐng)域在貸款審批、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等場(chǎng)景中，模型可能虛構(gòu)客戶(hù)信用記錄、偽造金融數(shù)據(jù)，導(dǎo)致錯(cuò)誤的貸款決策，引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。例如，模型可能錯(cuò)誤地引用某公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)，誤導(dǎo)投資決策。
• 醫(yī)療領(lǐng)域在輔助診斷或藥物推薦環(huán)節(jié)，幻覺(jué)可能導(dǎo)致誤診或錯(cuò)誤用藥。例如，模型可能虛構(gòu)某種藥物的適應(yīng)癥或禁忌癥，威脅患者生命安全。
• 法律領(lǐng)域在合同起草、法律意見(jiàn)生成過(guò)程中，模型可能錯(cuò)誤引用法律條文或虛構(gòu)司法案例，導(dǎo)致法律糾紛。
• 供應(yīng)鏈管理模型可能錯(cuò)誤預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求、虛構(gòu)供應(yīng)商信息，導(dǎo)致庫(kù)存積壓或供應(yīng)鏈中斷。
• 公共政策與輿論在信息傳播和政策分析中，幻覺(jué)可能生成虛假數(shù)據(jù)或誤導(dǎo)性結(jié)論，影響公眾認(rèn)知和政策制定。例如，虛構(gòu)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可能引發(fā)社會(huì)恐慌或錯(cuò)誤的政策導(dǎo)向。

三、上下文幻覺(jué)的成因分析

大語(yǔ)言模型之所以會(huì)產(chǎn)生上下文幻覺(jué)，是其技術(shù)特性與運(yùn)行機(jī)制共同作用的結(jié)果。以下是幾個(gè)關(guān)鍵成因：

（一）缺乏事實(shí)依據(jù)的生成機(jī)制

大語(yǔ)言模型本質(zhì)上是基于海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的概率模型，其核心目標(biāo)是預(yù)測(cè)下一個(gè) token 的概率分布，而非確保生成內(nèi)容的真實(shí)性。當(dāng)模型無(wú)法從外部獲取可靠的上下文信息時(shí)，會(huì)基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律“編造”看似合理的內(nèi)容。這種生成機(jī)制被稱(chēng)為“缺乏 grounding（接地）”——模型的輸出沒(méi)有與真實(shí)世界的事實(shí)建立有效連接。例如，當(dāng)用戶(hù)詢(xún)問(wèn)一個(gè)生僻的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)定義時(shí)，如果模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏相關(guān)準(zhǔn)確信息，就可能生成一個(gè)看似合理但錯(cuò)誤的解釋。

（二）高創(chuàng)造力設(shè)置的影響

在模型的生成參數(shù)中，“溫度（Temperature）”是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，用于控制輸出的隨機(jī)性和創(chuàng)造性。當(dāng)溫度設(shè)置較高（如超過(guò) 0.7）時(shí)，模型更傾向于生成多樣化、富有創(chuàng)意的內(nèi)容，但這也會(huì)增加生成 speculative（推測(cè)性）或缺乏事實(shí)依據(jù)內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)。例如，在故事創(chuàng)作或詩(shī)歌生成場(chǎng)景中，高溫度設(shè)置有助于激發(fā)創(chuàng)意，但在需要準(zhǔn)確信息的場(chǎng)景中，卻可能導(dǎo)致幻覺(jué)的產(chǎn)生。

（三）缺乏自動(dòng)驗(yàn)證機(jī)制

傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型在生成內(nèi)容時(shí)，缺乏一個(gè)內(nèi)置的自動(dòng)事實(shí)核查環(huán)節(jié)。即使生成的內(nèi)容存在錯(cuò)誤，模型也無(wú)法自行識(shí)別和糾正，往往需要依賴(lài)用戶(hù)反饋或事后人工核查才能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。這種“無(wú)驗(yàn)證循環(huán)”使得幻覺(jué)內(nèi)容能夠輕易地流出系統(tǒng)，進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。例如，在智能客服系統(tǒng)中，模型可能錯(cuò)誤地回答用戶(hù)的問(wèn)題，而系統(tǒng)無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修正錯(cuò)誤，導(dǎo)致用戶(hù)受到誤導(dǎo)。

（四）訓(xùn)練數(shù)據(jù)的局限性

大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)雖然龐大，但可能存在以下問(wèn)題：

• 數(shù)據(jù)偏差訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能包含錯(cuò)誤、過(guò)時(shí)或偏見(jiàn)性的信息，模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)不自覺(jué)地繼承這些缺陷，并在生成內(nèi)容時(shí)表現(xiàn)出來(lái)。
• 數(shù)據(jù)覆蓋不全對(duì)于某些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域或新興事物，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能缺乏足夠的樣本，導(dǎo)致模型無(wú)法準(zhǔn)確理解和生成相關(guān)內(nèi)容，只能通過(guò)推測(cè)填補(bǔ)空白。

四、緩解上下文幻覺(jué)的策略與實(shí)踐

面對(duì)上下文幻覺(jué)的挑戰(zhàn)，研究者和從業(yè)者們提出了一系列有效的緩解策略。這些策略涵蓋了技術(shù)架構(gòu)、模型訓(xùn)練、應(yīng)用流程等多個(gè)層面，需要結(jié)合具體場(chǎng)景綜合運(yùn)用。

（一）檢索增強(qiáng)生成（RAG：Retrieval-Augmented Generation）

檢索增強(qiáng)生成是一種將大語(yǔ)言模型與外部知識(shí)源相結(jié)合的技術(shù)架構(gòu)。通過(guò)連接向量數(shù)據(jù)庫(kù)、API接口或經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的文檔存儲(chǔ)庫(kù)，模型在生成回答之前，首先從外部知識(shí)源中檢索相關(guān)的事實(shí)性信息，確?；卮饍?nèi)容基于真實(shí)數(shù)據(jù)，而非單純依賴(lài)預(yù)訓(xùn)練知識(shí)。

• 工作原理：當(dāng)用戶(hù)提出問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)首先通過(guò)檢索模塊從外部知識(shí)源中獲取相關(guān)上下文信息，然后將這些信息與用戶(hù)的問(wèn)題一起輸入到大語(yǔ)言模型中，引導(dǎo)模型基于真實(shí)數(shù)據(jù)生成回答。
• 典型案例以查詢(xún)“第五第三銀行（Fifth Third Bank）的留置權(quán)人地址”為例，傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型可能會(huì)生成一個(gè)虛構(gòu)的地址（如“P.O. Box 630494, Cincinnati, OH 45263–0494”），而采用RAG架構(gòu)的系統(tǒng)會(huì)先從銀行官網(wǎng)或內(nèi)部系統(tǒng)中檢索到真實(shí)地址（“Fifth Third Bank, P.O. Box 630778, Cincinnati, OH 45263–0778”），然后將其作為上下文提供給模型，確?；卮鸬臏?zhǔn)確性。

（二）提示工程與驗(yàn)證邏輯

通過(guò)設(shè)計(jì)合理的提示詞和驗(yàn)證邏輯，引導(dǎo)模型在生成內(nèi)容時(shí)更加謹(jǐn)慎，并主動(dòng)識(shí)別自身的不確定性。

• 鏈?zhǔn)剿季S（Chain-of-Thought, CoT） 要求模型在回答問(wèn)題時(shí)，先逐步闡述推理過(guò)程，再給出結(jié)論。這種方式有助于暴露模型的思維漏洞，減少跳躍性的錯(cuò)誤推斷。例如，在數(shù)學(xué)題解答中，模型可以先列出解題步驟，再計(jì)算結(jié)果，便于發(fā)現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤。
• 拒絕機(jī)制（Refusal Mechanism） 當(dāng)模型無(wú)法確定答案的準(zhǔn)確性時(shí)，引導(dǎo)其承認(rèn)不確定性，而非強(qiáng)行生成一個(gè)可能錯(cuò)誤的回答。例如，當(dāng)用戶(hù)詢(xún)問(wèn)一個(gè)超出模型知識(shí)范圍的問(wèn)題時(shí)，模型可以回復(fù)：“抱歉，我無(wú)法確定該信息的準(zhǔn)確性，建議查閱相關(guān)權(quán)威資料。”

（三）生成后事實(shí)核查

即使大語(yǔ)言模型表現(xiàn)得非常自信，其生成的內(nèi)容也可能存在錯(cuò)誤。因此，在生成回答之后，增加一個(gè)自動(dòng)事實(shí)核查環(huán)節(jié)至關(guān)重要。

• 驗(yàn)證循環(huán)（Generate-Verify Loop）將模型生成的內(nèi)容與原始知識(shí)源進(jìn)行對(duì)比，檢查是否存在不一致或錯(cuò)誤。例如，在生成一個(gè)地址后，系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)用地圖API或企業(yè)注冊(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證，確保地址真實(shí)存在。
• 示例工作流程

步驟1用戶(hù)提問(wèn)“第五第三銀行的留置權(quán)人地址是什么？”模型生成回答“P.O. Box 630494, Cincinnati, OH 45263–0494”。

步驟2系統(tǒng)使用驗(yàn)證提示詞“請(qǐng)問(wèn)‘P.O. Box 630494, Cincinnati, OH 45263–0494’是否與以下上下文一致？上下文：‘Fifth Third Bank, P.O. Box 630778, Cincinnati, OH 45263–0778’”，引導(dǎo)模型自我驗(yàn)證。

步驟3模型識(shí)別到地址不一致，返回“不，提供的地址與上下文不匹配”，從而拒絕錯(cuò)誤輸出。

（四）調(diào)整模型生成參數(shù)

通過(guò)降低“溫度”參數(shù)，減少模型輸出的隨機(jī)性和創(chuàng)造性，使其更傾向于生成確定性和準(zhǔn)確性更高的內(nèi)容。例如，在需要精確信息的場(chǎng)景中（如金融數(shù)據(jù)查詢(xún)、醫(yī)療診斷），將溫度設(shè)置為0.1左右，迫使模型從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中檢索最可能的正確答案，而非進(jìn)行推測(cè)性生成。

（五）人工介入與關(guān)鍵數(shù)據(jù)審核

在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，單純依靠技術(shù)手段難以完全消除幻覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)，必須引入人工審核環(huán)節(jié)。例如，在法律文書(shū)生成、醫(yī)療處方開(kāi)具等場(chǎng)景中，AI生成的內(nèi)容必須經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)人員的審核和確認(rèn)，確保其準(zhǔn)確性和合規(guī)性。人工介入不僅可以識(shí)別和糾正模型的錯(cuò)誤，還能在一定程度上增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)系統(tǒng)的信任。

大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)無(wú)疑是人工智能領(lǐng)域的一次重大飛躍，其在信息處理和語(yǔ)言生成方面的能力令人驚嘆。然而，上下文幻覺(jué)的存在提醒我們，單純追求“智能”是不夠的，AI系統(tǒng)還必須具備“可信”的品質(zhì)。從車(chē)管所的地址錯(cuò)誤到金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，從醫(yī)療診斷的建議生成到法律文書(shū)的條款擬定，上下文幻覺(jué)的影響滲透到了各個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，威脅著AI技術(shù)的應(yīng)用安全和社會(huì)信任。

解決上下文幻覺(jué)問(wèn)題需要技術(shù)開(kāi)發(fā)者、企業(yè)、政策制定者和用戶(hù)的共同努力：技術(shù)開(kāi)發(fā)者應(yīng)致力于改進(jìn)模型架構(gòu)和算法，從源頭減少幻覺(jué)的產(chǎn)生；企業(yè)需在應(yīng)用過(guò)程中建立完善的審核和驗(yàn)證機(jī)制，確保AI輸出的準(zhǔn)確性；政策制定者應(yīng)制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，引導(dǎo)行業(yè)健康發(fā)展；用戶(hù)則需提高風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，理性對(duì)待AI提供的信息。