AI幻觉下，如何识别虚假信息

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AI幻觉下，如何识别虚假信息

其实目前来看，AI 在很多时候确实存在幻觉现象，尤其是在处理严谨性较强的问题时，例如数学题、编程问题等，经常会给出错误答案，甚至出现胡编乱造的情况。

那为什么当前的大模型会出现幻觉呢？其根本原因在于，这类模型本质上是生成式 AI，基于概率语言模型进行“合理性预测”，而非事实推理。当缺乏明确上下文或知识库支撑时，它们更倾向于“编造”一个语法通顺、语义合理的答案，但未必是真实的。目前主流模型如 GPT、Claude、Gemini 等，虽然持续强化其检索增强能力（RAG）与事实校验机制，但幻觉现象依然难以完全杜绝。

比如之前广为传播的一个简单数学问题：“9.9 和 9.11 哪个大？”

这个看似简单的问题，却难倒了许多大模型。 GPT-3.5 就错误地认为 9.11 更大。 Gemini 更是毫不犹豫地给出了相同的错误判断。 Claude 3.5 Sonnet 虽然尝试了推理，但结果依旧错误。

转而看国内模型，也未能幸免。 ChatGLM 给出错误答案。 Kimi 未加思索直接答错。 通义千问亦如此。

这反映出一个共性问题：生成式 AI 仍然基于词语的概率生成机制，在处理这类基础逻辑问题时缺乏精确性。

因此，我们要想识别 AI 所生成的幻觉信息，最根本的方法仍然是主动进行多重验证。尤其当幻觉信息被用户误信后扩散传播，甚至被恶意剪辑包装为“真相”，就可能引发信息污染、社会恐慌，乃至影响政策判断与公众认知。

那我们如何辨别是否为虚假信息呢？可以从以下几个维度入手：

1. 看信息来源：是否来自权威渠道，如新华社、央视、政府官网、主流媒体等更具可信度。
2. 看内容逻辑：是否存在夸张不实的表述，如“一个动作治百病”、“吃这个立刻瘦十斤”，大概率是虚假信息。
3. 借助工具辅助判断：
   • GPT 类模型可帮助分析语义逻辑，但其自身也可能产生幻觉；
   • ImageForensics、Deepware Scanner 可判断图像/视频是否由 AI 生成；
   • Bing、Gemini、ChatGPT + Search 插件可以实现多源信息比对。

最重要的是保持一个理性谨慎的心态：不轻信、不盲传、求证后再判断。 虚假信息往往迎合人们的“认知偏见”，传播速度远胜于真相。只有学会冷静分析、主动查证，才能避免被虚假内容误导。

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