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为什么人脑没有幻觉，但是 AI 大语言模型有幻觉？

人脑和大型语言模型（LLM）在处理信息的方式上存在根本差异，这导致了幻觉现象主要出现在LLM中。LLM的幻觉是指模型生成了貌似合理但实际上错误或虚构的内容。

LLM的工作原理：

1.LLM如Transformer架构​是一种由人工“神经元”组成的层级网络：输入的文本被切分为标记（token）序列，每个token先映射为向量表示（词嵌入）输入模型​。模型内部包含多个Transformer块层叠，每一层通过多头自注意力机制来处理输入序列​。注意力机制使模型在生成每个输出时，都能选取并“关注”输入中最相关的部分

2.模型在训练时被输入海量的互联网文本语料进行自监督学习​。训练目标是让模型预测下一个词的概率分布。通过不断调节内部权重来最大化训练语料中实际出现词的概率，模型逐渐学习到语言中的统计模式和词语搭配关系​。这种基于最大似然的训练使模型能够掌握语法、语义以及常识性模式，但并非显式地存储事实知识，而是将这些模式隐含在巨量参数的权重中

3.在生成文本时，模型读取当前上下文并计算下一候选词的概率分布，然后按照某种策略选择一个词作为输出。通常模型会选取最高概率的词或按概率采样一个词作为输出，再将该词添加到上下文，反复迭代这个过程，从而逐词生成整段文本

4.它在生成时并不查询外部知识库，也没有一个显式的知识图谱可供检索。一旦提示中不包含足够信息，模型只能凭参数中模糊的相关性给出答案。LLM不会从外部环境主动获取新信息，也缺乏视觉、触觉等其它感官反馈。因此，模型对世界的“认识”完全停留在训练语料中学到的统计相关性上，缺乏实时感官校验机制

人脑的工作方式：

1.人脑含有约860亿个神经元，通过数万亿个突触彼此连接，形成庞大的网络​。不同脑区在功能上各有分工，例如视觉处理主要在枕叶视觉皮层，听觉在颞叶听觉皮层，语言和决策涉及额叶等，各脑区之间通过神经网络协同工作，构建层次化、关联性的概念表示，从而实现整体认知。

2.每个神经元通过树突接收信号，经由轴突将电信号传递给下一个神经元的树突或细胞体，突触则是它们连接的信息交换点。突触可塑性是大脑学习和记忆的关键机制：当某些神经连接反复激活时，突触传递效率会增强（或减弱），这便记录下新的记忆或知识​。

3.我们通过视觉、听觉、触觉等多感官获取信息，并能相互印证以纠正错误认知。大脑内部也存在预测校验机制：根据预测式编码理论，大脑会不断对感官输入进行预测，并将实际输入与预测进行比较来产生误差信号