核心认知：反幻觉技术基础到底是什么
简单说，它不是某一个单一算法，是一套从训练到推理全流程降低AI输出不实内容的技术体系，通常用在需要输出事实性内容的场景里。
比如你问AI某款小众电子产品的上市时间，没做反幻觉优化的模型会随便编一个相近的日期凑数，做了基础优化的模型，遇到不确定的信息会直接说明无法确认，不会乱编。
当前主流的两类基础实现路径
从实操角度看，业内较为常见的路径分两种，分别是数据预处理优化和推理阶段约束。
数据预处理就是在训练模型之前，先对训练数据做事实校验，去掉重复、矛盾、错误的内容，从源头降低AI学到错误知识的概率。这个方法门槛不低，需要投入大量的标注和校验成本。
推理阶段约束更常用，就是生成内容的时候，每走一步都去检索公开可信知识库，把生成内容和知识库做比对，偏差太大就会调整重生成。据一些用户反馈，中小模型用这个方案成本更低，优化效果也比较明显。
普通人容易踩的认知误区
第一个误区，觉得反幻觉能完全消除错误。实际上当前技术只能降低错误发生的概率，没法保证完全不出错。
有意思的是，还有不少人觉得反幻觉会扼杀AI的创造力。其实不是，基础反幻觉技术只会约束事实性内容的准确性，创作类内容的开放度不会受到影响，你让AI写科幻小说，它照样能编出全新的世界观，不会卡壳。
需要留意的是，如果用AI生成需要公开的事实类内容，比如公开报告的引用数据、人物履历整理，最好确认一下所用模型有没有做过基础的反幻觉优化，能省很多后期核对的功夫。
您在使用AI的过程中还遇到过哪些离谱的AI幻觉？欢迎结合具体场景一起探讨。