2月26日，北京大學(xué)第三醫(yī)院的心內(nèi)科診室里，兩種治療方案在診臺上對峙：左側(cè)是心內(nèi)科大夫汪京嘉開出的一份用于治療高血脂的醫(yī)囑，右側(cè)是人工智能軟件生成的處方。
這天，汪京嘉如常出診，呼叫鈴響三聲后，一位60歲老人姍姍來遲。“145/90mmHg，低密度脂蛋白3.8mmol/L，無糖尿病?！睓z查報告顯示，老人屬于輕度血脂異常，依據(jù)醫(yī)療診斷，汪京嘉醫(yī)生將口服藥處方遞給老人。
“汪大夫，您給開的口服藥太溫和，AI建議注射瑞百安，說是降脂快。”
診室陷入短暫沉默，空氣凈化器的嗡鳴聲逐漸清晰。汪京嘉用手指點了點報告：“他汀類藥物對肝臟負擔(dān)更小，您的報告顯示轉(zhuǎn)氨酶偏高?！彼ｎD了兩秒，告訴患者注射劑可能加重肝臟代謝負擔(dān)。
爭論持續(xù)了十分鐘。老人從AI上得到的建議是，注射類藥物短期耐受性良好，而且僅需隔周注射一次，比每日服用藥物方便許多。但在汪京嘉看來，對于老年高血脂高血壓的病人，一切以維穩(wěn)為主，他汀類口服藥物已有超過30年的臨床應(yīng)用歷史，副作用發(fā)生率低，符合循證醫(yī)學(xué)的“最小有效干預(yù)”原則，可避免過度醫(yī)療。
這場“爭論”最終以老人的沉默落下帷幕。他扶了扶眼鏡，應(yīng)了聲“哦”，關(guān)掉手機，把紙質(zhì)處方插進口袋。走廊叫號屏顯示，下一位患者已等候8分鐘，這比平均問診時間多了三分之一。
不止在醫(yī)療界，類似的認知拉鋸正在全球上演。
2025年初，各類大模型開放，AI的興起改變了人們的日常生活。作家借助算法優(yōu)化詩句結(jié)構(gòu)，養(yǎng)生愛好者用AI定制健康食譜，失眠者深夜與AI對話疏解焦慮。股民們甚至樂此不疲地解讀著AI生成的各類理財建議。
在公眾對生成式大模型日益依賴的進程中，偏差開始浮現(xiàn)。看似無所不能的智能助手，時常會像模像樣地“編故事”。當(dāng)用戶查詢歷史細節(jié)時，AI可能會將不同朝代的典章制度混雜交錯；求醫(yī)者收到的診療方案中，藏著多年前已被世衛(wèi)組織廢止的藥劑配比……在知識邊界外，算法用看似完美的邏輯鏈條編織著答案。
自此，人們開始重新校準與科技的聯(lián)結(jié)。
北醫(yī)三院心內(nèi)科診室，汪京嘉正在看診。受訪者供圖
AI依賴癥
北京望京，一棟寫字樓的16層，證券分析師小宋的工位上有三塊曲面顯示屏，上面終日流淌著數(shù)據(jù)瀑布。2023年6月開始，他使用AI軟件chatGPT作為工作助手?！八参錾习俜葚攬?、一分鐘生成深度報告，人肯定是做不到。”小宋覺得，chatGPT能很快做出反應(yīng)并處理問題，讓他的報告產(chǎn)出效率躍升。
當(dāng)其他同事還在手動整理全國幾十家半導(dǎo)體企業(yè)財報時，AI已經(jīng)幫他抓取了關(guān)鍵參數(shù)，“某半導(dǎo)體集團的資本開支數(shù)據(jù)、驅(qū)動芯片占全球市場的份額、全球半導(dǎo)體銷售額……”小宋的手指反復(fù)在鍵盤上跳躍，這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)在短短30秒內(nèi)被制成了一張圖表。
公司內(nèi)部的一場電話會中，輪到小宋做會議紀要，chatGPT的實時語音轉(zhuǎn)錄功能不僅將領(lǐng)導(dǎo)含糊的浙江普通話精準轉(zhuǎn)換成了文字，會后小宋核對錄音，連專業(yè)財務(wù)詞匯和數(shù)據(jù)信息都分毫不差。
小宋沉浸在一種AI帶來的時間紅利中。曾經(jīng)需要通宵解析的市場波動，現(xiàn)在只需要一杯茶的工夫，就變成了電腦屏幕里跳動的概率曲線，這些由AI算法托起的輕舟，載著他穿越信息的洪流。
類似的感受，王賀也有。
他是北京一家網(wǎng)絡(luò)安全公司的產(chǎn)品研發(fā)工程師，像是數(shù)字世界的“安全鎖匠”，王賀每天的工作，是在電腦前設(shè)計各類殺毒軟件和防火墻，不斷模擬黑客攻擊來測試這些防護系統(tǒng)的漏洞，直到確認沒有任何非法闖入的途徑。
從前，王賀要像“撿豆子”一樣逐行審查代碼找漏洞，通宵篩查警報代碼早就變成了常態(tài)，長時間的高負荷工作，讓他覺得身上像是綁上了時鐘，永遠停不下來。
這樣的狀態(tài)因為AI的接入，發(fā)生了微妙的遷移，密密麻麻的日程表上，突然多出了一些空白格。
去年，王賀所在的團隊正式將AI應(yīng)用到工作中，在自動化滲透測試中，AI能模擬黑客攻擊行為，通過自動檢測工具和機器學(xué)習(xí)算法，快速發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的漏洞和弱點，并提出有效的修復(fù)建議。
“就像打仗的時候，士兵不再拼刺刀，但需要更高維的戰(zhàn)術(shù)指揮能力?！蓖踬R覺得，他的時間不再消耗在顯微鏡式的漏洞追蹤上，轉(zhuǎn)而可以聚焦于設(shè)計防御算法上。
AI可以自動生成百萬級測試用例，3秒定位某金融APP支付接口的越權(quán)漏洞，而同樣的工作，人工測試則需4小時。他粗略地計算過，人工智能系統(tǒng)的接入，相比傳統(tǒng)運維效率提升了20%。
這種信息狩獵方式的革新，也正在重塑財經(jīng)記者崔其的工作。
3月3日晚上8點，崔其正在對DeepSeek話框中輸入第6次修改指令：“篩選近一年融資超1000萬的科技企業(yè)，關(guān)聯(lián)創(chuàng)始人減持記錄和訴訟數(shù)據(jù)?！边@是他使用人工智能程序?qū)ふ疫x題的第32天。
崔其逐漸摸索出一套與AI協(xié)作的工作法則，“AI可通過數(shù)據(jù)分析得出近期最受關(guān)注的話題是什么，再將熱點信息與所在行業(yè)結(jié)合，一些還不錯的選題就出來了?！眴覣I程序，變成他每天上班第一件要做的事，算法生成全網(wǎng)聲量最高的熱詞，這些熱點信息投射到行業(yè)知識圖譜上，變成若干選題。
AI賦予了崔其一種快速的數(shù)據(jù)洞察力，他總能利用AI給出的熱點詞，在紛雜的信息汪洋里錨定坐標，將大眾關(guān)切的話題與專業(yè)洞見梳理成一篇又一篇爆款文章。
chatGPT對話頁面。 圖源 ic photo
AI幻覺“陷阱”
這個月，小宋第四次捕捉到AI的錯誤。
小宋記得，撰寫行業(yè)報告前，他想在AI上收集一些有效數(shù)據(jù)，chatGPT為他生成了一份《存儲芯片行業(yè)Q1預(yù)測》：“三星電子將在西安擴產(chǎn)”“臺積電產(chǎn)能釋放帶動需求，某電子元件公司預(yù)計營收增長22.3%”……
大量的信息正以每秒三行的速度出現(xiàn)在深藍色曲面屏上，檢索過一輪之后，小宋意識到，這些快速生成的數(shù)據(jù)和信息并不真實?！氨緛磉€覺得很有道理、很專業(yè)，AI給出的資料里甚至還附上了開發(fā)區(qū)管委會的紅頭文件編號，但仔細一查，根本就沒有這個東西?！?/p>
所謂AI幻覺，通常是指大語言模型生成的內(nèi)容無意義、不符合事實、邏輯自相矛盾，甚至完全不準確的輸出。去年8月，一家叫Arthur AI的人工智能公司發(fā)布了一份報告，比較了OpenAI、Meta、Anthropic以及Cohere公司開發(fā)的大語言模型出現(xiàn)幻覺的概率。結(jié)果顯示，這些大模型都會產(chǎn)生幻覺。
中國信通院人工智能研究所副所長巫彤寧在接受新京報采訪時，用生活化類比解釋了AI幻覺的成因，“就像一個人雖然能流利地說話，但并不一定每句話都符合事實?！彼榻B，AI本質(zhì)上是根據(jù)前文預(yù)測最可能出現(xiàn)的詞語，它更像是一個沉浸在語料庫海洋中學(xué)習(xí)說話的學(xué)習(xí)者，它不是在查找答案，而是在預(yù)測下一個要說的最合理的詞應(yīng)該是什么。
巫彤寧解釋，大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和計算能力的機器學(xué)習(xí)模型。而大語言模型（LLMs）是指基于深度學(xué)習(xí)，擁有數(shù)十億甚至千億級別的參數(shù)構(gòu)成，能夠在多樣化的自然語言處理任務(wù)中展現(xiàn)強大生成與推理能力的人工智能模型。
然而，大模型訓(xùn)練時吸收的海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)如同未經(jīng)篩選的圖書館，既藏有真知灼見，也充斥著謠言與廣告。由于AI無法像人類那樣理解事實的邏輯，因此，當(dāng)遇到需要深度推理的問題時，這種基于概率的創(chuàng)作機制就容易催生看似合理實則錯漏百出的“專業(yè)謊言”。
AI承認提供了虛假文獻。受訪者供圖
這種幻覺帶來的信息污染開始侵蝕小宋的工作。
最危險的失誤發(fā)生在今年1月。一次實地調(diào)研中，某半導(dǎo)體公司的銷售總監(jiān)聊到“刻蝕機交貨期從半年延長到七個半月”時，小宋突然意識到，自己上周發(fā)布的行業(yè)報告里，關(guān)于芯片設(shè)備供應(yīng)周期的預(yù)測數(shù)據(jù)，還在使用AI系統(tǒng)中存儲的舊參數(shù)。這意味著，所有基于該數(shù)據(jù)的投資建議都存在偏差。
在小宋所在的證券行業(yè)，這種錯誤是“致命”的。他的失誤被做成案例，在團隊晨會上反復(fù)批評。
“AI幻覺”導(dǎo)致的偏差，也正成為自動駕駛研發(fā)的棘手難題。
上海臨港的自動駕駛測試場內(nèi)，某車企自動駕駛研發(fā)部的劉璐摘下AR眼鏡，盯著監(jiān)控屏上的異常軌跡皺起眉頭，這是本周第三起誤觸發(fā)事件。L4級測試汽車在通過無標線道路時，突然對右側(cè)綠化區(qū)實施緊急制動?；胤艤y試錄像發(fā)現(xiàn)，雷達將隨風(fēng)擺動的塑料棚膜識別成橫穿馬路的行人，而攝像頭因逆光未能及時修正。
劉璐所在的研究團隊每周要分析超過2000公里的路測數(shù)據(jù)。在標注著“光影干擾”的文件夾里，存有清晨逆光、隧道明暗交替、雪地反光等多種特殊場景。某個冬日郊外測試中，激光雷達曾將雪地里跳躍的太陽光影群誤判為滾石，引發(fā)急剎。
“誤觸發(fā)案例很多是因為大模型感知問題?！眲㈣凑{(diào)出三個月的測試事故統(tǒng)計，53%的AI系統(tǒng)誤判集中在四種場景：低空飛鳥群、暴雨天劇烈擺動的雨刮器、特殊角度護欄甚至百米外飄舞的塑料袋。這些人類司機可以輕松識別的道路信息，卻是AI系統(tǒng)無法準確理解的“視覺陷阱”。
真正的挑戰(zhàn)來自多傳感器協(xié)同。實驗場的屏幕上，攝像頭堅持顯示著“斑馬線上的行人”，而激光雷達的點云圖卻顯示該區(qū)域空無一物?！熬拖袢送瑫r聽到好幾個不知真假的警報，要瞬間判斷哪個是真實的威脅。”劉璐說，對于自動駕駛的研發(fā)人員來說，讓AI系統(tǒng)對此類矛盾判斷的響應(yīng)時間接近人類駕駛員的反應(yīng)速度，是他們面臨的最大挑戰(zhàn)。
在真實的馬路上，這樣的“誤會”可能帶來嚴重的危險。每當(dāng)算法把樹影錯認成行人，或是將雨幕解析成車流，劉璐都又一次意識到，這些都是自動駕駛研發(fā)路上必經(jīng)的“錯覺時刻”，而教AI準確理解現(xiàn)實世界，遠比教它處理清晰規(guī)則更困難。
在社交媒體上，越來越多的網(wǎng)友開始分享自己被AI“欺騙”的經(jīng)歷。
論文截稿的前幾天，材料專業(yè)的大四學(xué)生靜文開始發(fā)愁。生成式人工智能軟件普及后，她熟練運用著各類AI輔助工具，用Kimi梳理文獻綜述，通過豆包生成實驗框架，DeepSeek上線后更成為她整理數(shù)據(jù)的得力助手。
然而，這份“依賴”在開學(xué)初顯露出隱患。2月18日，靜文通過AI整理“量子點材料”研究進展，系統(tǒng)洋洋灑灑列出27篇參考文獻?？僧?dāng)她逐條核實時，發(fā)現(xiàn)27篇的參考文獻，只有3篇真實存在，而這3篇里壓根沒有關(guān)于“量子點材料突破”的學(xué)術(shù)信息。
人機博弈
“AI給出的虛假文獻就像皇帝的新衣。”
靜文覺得，AI可能并非刻意造假，而是將真實存在的期刊名稱、學(xué)者研究方向、實驗數(shù)據(jù)進行概率性組合，最終編織出邏輯自洽卻脫離現(xiàn)實的回答。
從那之后，她不再盲目地相信AI給出的任何回答，現(xiàn)在，她每看到一篇被引用的文獻，都會手動驗證兩個信息：期刊官網(wǎng)的當(dāng)期目錄和通訊作者實驗室官網(wǎng)的成果列表。
3月4日，醫(yī)生值班室里，汪京嘉對著閃爍的屏幕發(fā)了好一會兒呆。
汪京嘉把人工智能比作“雙面鏡”。他說，越來越多的年輕醫(yī)生們開始依賴AI撰寫病歷小結(jié)、寫課題論文，那些看似專業(yè)的醫(yī)學(xué)名詞堆砌下，偶爾也會冒出“左心室瓣膜鈣化導(dǎo)致糖尿病”之類的荒唐邏輯。
他突然想起前段時間，有位同事的論文被國際期刊退回，審稿人用紅字標注著：“參考文獻第7、12條查無此文”。這是一篇用AI輔助完成的課題論文，虛構(gòu)的文獻如同混入珍珠項鏈的塑料珠子，逼真得連DOI編碼（Digital Object Identifier，通過DOI號，可以追溯論文發(fā)表的時間、期刊信息、作者信息等數(shù)據(jù)）都自成體系。
去年春天，一款醫(yī)療AI系統(tǒng)通過了藥監(jiān)局審批，但可使用權(quán)限被嚴格框定在影像識別領(lǐng)域。汪京嘉告訴新京報記者，AI影像輔助檢測AI軟件可用于結(jié)節(jié)識別、結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷以及智能報告生成。
AI的加入讓醫(yī)學(xué)檢查更加敏銳，也讓業(yè)界擔(dān)心會造成新的“過度診療”。事實上，AI接入CT以后，一路走高的肺結(jié)節(jié)的檢出率已經(jīng)讓越來越多人陷入焦慮了。
但最棘手的仍是數(shù)據(jù)真相。在使用過程中，醫(yī)生們必須仔細甄別AI系統(tǒng)背后的邏輯漏洞，“病理切片的光學(xué)分辨率、檢查報告的措辭偏差，甚至一句模糊的主訴描述，都可能導(dǎo)致AI誤判?！蓖艟┘斡X得，任何AI工具都不是無所不能的智者，而是需要被交叉驗證的協(xié)作者。
人機博弈有時也發(fā)生在王賀身上。
有天下午，他盯著屏幕上的警報記錄哭笑不得，公司新上線的AI安全系統(tǒng)剛剛把行政部同事批量發(fā)送的會議通知，誤判成了“可疑郵件轟炸”。整齊排列的會議日程，在AI眼里成了攻擊代碼的偽裝。
作為專業(yè)的程序員，王賀給AI系統(tǒng)設(shè)置了一個準則，只允許它“學(xué)習(xí)”國家網(wǎng)絡(luò)安全機構(gòu)認證的病毒樣本庫，而來路不明的網(wǎng)絡(luò)攻擊案例，必須先經(jīng)過人工審核，才能放入清單。他回憶，上周有同事上傳的“新型詐騙案例”，后來發(fā)現(xiàn)，其實是某部科幻小說的情節(jié)，幸好被提前攔截。
他覺得，AI的使用者不能被大模型所主導(dǎo)，而應(yīng)該主導(dǎo)大模型。在與大模型交流時，優(yōu)化提問方式，在一定程度上能減少幻覺出現(xiàn)，比如要求在指定范圍回答，并提供信息來源鏈接。
那次重大失誤后，小宋在辦公室支起了雙重驗證系統(tǒng)：左側(cè)曲面屏繼續(xù)運行AI分析程序，右側(cè)液晶屏則時刻準備驗證真?zhèn)巍！艾F(xiàn)在我要像法醫(yī)一樣解剖數(shù)據(jù)?！毙∷谓o自己新增了兩條“鐵律”，所有涉及政府文件的信源，必須手動查驗國務(wù)院客戶端，有關(guān)財務(wù)數(shù)字的信息要多次反復(fù)復(fù)核。
他演示著最新的工作流程：AI生成的每段內(nèi)容，都要用兩個獨立信源交叉驗證，所有財務(wù)模型必須手工重算關(guān)鍵參數(shù)，就連企業(yè)官網(wǎng)信息，也要對照紙質(zhì)年報逐行校閱。
這樣的操作，讓他的發(fā)稿速度退回到兩年前，過去半小時完成的行業(yè)簡報，現(xiàn)在需要拆解成多個節(jié)點驗證節(jié)點。
最近，劉璐和團隊像教新手司機認路一樣，給自動駕駛系統(tǒng)添加了“辨別課”。他們讓AI反復(fù)學(xué)習(xí)數(shù)萬種光影類別，有時是進出隧道時忽明忽暗的強光，有時是雨天車窗上跳躍的水珠反光，還有高樓玻璃幕墻在陽光下制造的“假紅綠燈”。
“就像駕校教練會帶學(xué)員到復(fù)雜路段實地訓(xùn)練。”劉璐解釋，他們用計算機生成各種逼真的光影干擾場景，讓系統(tǒng)學(xué)會做判斷，當(dāng)攝像頭看到疑似紅燈的反光時，會檢查雷達是否探測到實體障礙物，同時參考導(dǎo)航地圖確認該位置是否真有交通信號燈，可以有效減少測試車輛被反光迷惑而突然剎車，就像老司機能一眼分清霓虹燈和真正的交通信號。
上海臨港自動駕駛測試廠，正在進行自動駕駛車輛路測。受訪者供圖
尋找最優(yōu)解
夾雜著虛構(gòu)與偏差的信息，悄然走進人們的生活，普通用戶難以分辨屏幕另一端是引經(jīng)據(jù)典的專業(yè)數(shù)據(jù)還是AI幻覺，這種信任危機正在醫(yī)療咨詢、法律解讀等專業(yè)領(lǐng)域形成裂痕。
2023年6月，美國紐約南區(qū)聯(lián)邦地區(qū)法院審理的Mata v. Avianca案件被認為是全球首例因“AI幻覺”而受到司法處罰的案例。
2023年3月1日，Mata的代理律師提交了一份反對動議的聲明，該聲明引用并摘錄了據(jù)稱發(fā)表在《聯(lián)邦判例匯編》《聯(lián)邦補充判例匯編》中的司法判決；然而，這些聲明中引用的判例并非真實存在，而是由ChatGPT生成的。
在被告律師指出案例無法找到后，原告律師未能核實判例的真實性，并在法院要求提供完整案例文本后，仍然提交了由ChatGPT 生成的“判例”，法官認為原告律師的行為違反了執(zhí)業(yè)道德準則，浪費了司法資源，并被處以5000美元的罰款。
“AI在生成答案時所犯的錯誤，是否可以追溯到開發(fā)者設(shè)計時的缺陷？”“是否應(yīng)賦予人工智能以法律上的人格？”最近，類似這樣的問題不斷引發(fā)討論。
有法律專家認為，AI的決策如果不具備情感或意識，就不應(yīng)該被視為“過失”。也有學(xué)者提出，人工智能具有獨立自主的行為能力，有資格享有法律權(quán)利并承擔(dān)責(zé)任義務(wù)，應(yīng)當(dāng)具有法律人格，但其具有的僅是有限的法律人格，在必要時可“刺破人工智能面紗”，對其適用特殊的侵權(quán)責(zé)任規(guī)范。
北京師范大學(xué)中國社會管理研究院院長、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展研究院院長李韜告訴新京報記者，傳統(tǒng)的技術(shù)錯誤或失誤的責(zé)任一般由開發(fā)者或技術(shù)公司承擔(dān)。這種責(zé)任分配原則已經(jīng)在許多行業(yè)的產(chǎn)品責(zé)任法和醫(yī)療責(zé)任法等法規(guī)中有明確規(guī)定。然而，AI系統(tǒng)的自主性和決策能力，使得這種傳統(tǒng)的責(zé)任界定方式愈發(fā)變得難以適用。
李韜指出，構(gòu)建行之有效的AI治理體系尤為重要，而生成式人工智能責(zé)任認定的基本倫理，需要在技術(shù)進步和權(quán)利保護之間求得平衡狀態(tài)，其倫理規(guī)制的關(guān)鍵在于確立一個既能促進創(chuàng)新和進步，又能保護個人和社會權(quán)益的倫理框架。
新京報記者發(fā)現(xiàn)，近期，DeepSeek和OpenAI等平臺也在用戶協(xié)議和平臺規(guī)則中提示了輸出出現(xiàn)錯誤甚至幻覺的風(fēng)險，并突出提示了在法律、醫(yī)療以及金融等垂直領(lǐng)域的直接應(yīng)用風(fēng)險。
這些平臺在用戶協(xié)議中通常包含以下免責(zé)聲明：生成內(nèi)容可能不準確、不完整或具有誤導(dǎo)性，用戶應(yīng)自行核實；專業(yè)課的應(yīng)用需謹慎，建議專業(yè)人士進行復(fù)核；平臺不對生成內(nèi)容的準確性、合法性或適用性承擔(dān)責(zé)任。
面對來勢洶洶的AI幻覺，一些企業(yè)也在探索“應(yīng)對之策”。
美國硅谷一家名為Exa的人工智能公司發(fā)現(xiàn)其搜索引擎用戶出現(xiàn)新的需求：大量企業(yè)客戶苦于無法驗證AI生成內(nèi)容的真實性。他們開發(fā)了AI幻覺檢測器，是一款基于實時網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)驗證的核查工具。
根據(jù)其官網(wǎng)發(fā)布的信息，Exa的AI幻覺檢測器通過實時抓取權(quán)威數(shù)據(jù)庫、交叉比對多源信息，結(jié)合動態(tài)更新的產(chǎn)業(yè)知識圖譜，逐層驗證AI生成內(nèi)容中的人物、數(shù)據(jù)、事件是否與可溯源的現(xiàn)實證據(jù)匹配，并為每個結(jié)論標注可信度評級與證據(jù)鏈來源。
關(guān)于“AI幻覺能不能徹底被消除？”的問題，在行業(yè)專家巫彤寧那里被具象化。
巫彤寧把大模型的創(chuàng)造力比作一把需要精密調(diào)控的雙刃劍。在他看來，平衡創(chuàng)造性與真實性的關(guān)鍵在于構(gòu)建雙重防護體系：首先要提高大模型學(xué)習(xí)知識的質(zhì)量，通過更嚴格的知識篩選，提高喂給大模型數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而從根本上降低產(chǎn)生幻覺的可能性；其次，應(yīng)建立用戶糾錯機制：讓用戶在使用中實時反饋模型輸出中的錯誤或不準確之處，這些反饋能像錯題本一樣幫AI記住教訓(xùn)，越用越準。
除此之外，巫彤寧經(jīng)常呼吁，讓大模型分場景工作，針對法律、醫(yī)療等低容錯率領(lǐng)域，強制激活“嚴謹模式”，要求模型檢索最新權(quán)威資料并標注來源，而面對創(chuàng)意需求時則開放聯(lián)想空間，允許“開腦洞”，為用戶帶來更多靈感。
“我們要做的，是找到人工智能和人類中間的平衡?！蔽淄畬幹?，徹底消除幻覺并不現(xiàn)實，而在AI信息爆炸時代，始終保持獨立思考的能力、辨別信息真?zhèn)蔚哪芰Ρ全@取信息的能力更寶貴。
新京報記者 咸運禎
編輯 陳曉舒
校對 楊利
