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随着人工智能技术的飞速发展，以DeepSeek为代表的国产大模型正逐渐成为各行各业的重要工具。然而，AI在生成内容时常常会出现“幻觉”——即生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。

清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合推出的这篇教程《DeepSeek与AI幻觉》，系统性地讲解了AI幻觉的成因、评测方法及应对策略，旨在帮助用户更好地理解和使用AI工具。

《DeepSeek与AI幻觉》：https://pan.quark.cn/s/d213450b7a8d

一、核心要义：

1. AI幻觉的定义与分类：AI幻觉分为事实性幻觉（与事实不符）和忠实性幻觉（与用户指令不符）。

2. DeepSeek的幻觉成因：数据偏差、泛化困境、知识固化、意图误解等是导致AI幻觉的主要原因。

3. AI幻觉的双刃剑效应：虽然幻觉可能带来信息污染和信任危机，但也可能激发创造力和科学突破。

4. 应对AI幻觉的策略：通过联网搜索、双AI验证、提示词工程等方法，用户可以有效减少幻觉带来的负面影响。

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二、AI幻觉的定义与案例

AI幻觉指的是AI模型生成的内容与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的现象。通俗地说，就是AI“一本正经地胡说八道”。教程通过多个案例生动展示了AI幻觉的表现：

1. 金融行业应用案例（第3页）：
   DeepSeek在金融领域的应用案例中，某银行利用其构建因果归因网络，成功降低了小微企业的不良率。然而，AI生成的某些案例可能存在虚构成分，如“某头部银行”的具体名称和数据的真实性无法验证。

2. 推荐错误（第4页）：
   用户让DeepSeek推荐阿布扎比的本地市场，结果AI推荐了一个根本不存在的商场。虽然AI道歉后再次推荐，但依然出现了错误。

3. 医疗转录错误（第5页）：
   OpenAI的Whisper系统在医疗转录中出现了大量幻觉问题。例如，原音频为“她的父亲再婚后不久就去世了”，转录文本却变成了“她确实在65岁时去世了”，这种错误可能对患者健康和医疗系统产生严重影响。

4. 虚构事件（第16页）：
   当被问及“水浒传中李逵为什么大闹五台山”时，DeepSeek生成了虚构的情节，实际上大闹五台山的是鲁智深，而非李逵。

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三、AI幻觉的成因

教程深入分析了AI幻觉的成因，主要包括以下几点：

1. 数据偏差：训练数据中的错误或片面性被模型放大。例如，医学领域的过时论文可能导致AI生成错误的医疗建议。

2. 泛化困境：模型难以处理训练集外的复杂场景。例如，预测南极冰层融化对非洲农业的影响时，AI可能生成不准确的结论。

3. 知识固化：模型过度依赖参数化记忆，缺乏动态更新能力。例如，AI可能虚构2023年后的事件。

4. 意图误解：用户提问模糊时，模型容易“自由发挥”。例如，用户要求“介绍深度学习”，AI可能生成与用户需求无关的内容。

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四、AI幻觉的评测

教程通过多个测试案例，展示了如何评测AI幻觉：

1. 通用提示语测试（第12页）：
   随机生成100条通用提示语，模仿普通用户的真实使用场景，评测各大模型的幻觉率。结果显示，DeepSeek V3的幻觉率为2%，DeepSeek R1为3%。

2. 事实性幻觉测试（第13页）：
   随机抽取300道事实性幻觉测试题，涵盖健康、科学、历史等领域。DeepSeek V3的幻觉率为29.67%，DeepSeek R1为22.33%。

3. 常识错误与逻辑陷阱（第14-15页）：
   在常识问题和逻辑推理任务中，AI模型常常生成错误的答案。例如，当被问及“为什么一向见钱眼开的小明仍然会被金钱蒙住双眼”时，DeepSeek生成了复杂的逻辑分析，但并未直接回答问题的核心。

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五、如何应对AI幻觉？

教程提供了三种应对AI幻觉的策略：

1. 联网搜索（第20页）：
   通过联网功能，AI可以实时检索权威信息，减少幻觉率。例如，DeepSeek V3在开启联网搜索后，事实性测试的幻觉率从29.67%降至24.67%。

2. 双AI验证（第21页）：
   利用多个AI模型进行交叉验证。例如，先用DeepSeek生成答案，再用其他大模型进行审查，确保答案的准确性。

3. 提示词工程（第22-23页）：
   通过设计精准的提示词，约束AI的生成内容。例如，使用“时间锚定法”限定时间范围，或使用“知识锚定法”限定权威来源，减少虚构内容的生成。

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六、AI幻觉的创造力价值

尽管AI幻觉可能带来风险，但它也具有一定的创造力价值：

1. 科学发现（第27页）：
   AI幻觉在蛋白质设计中发挥了重要作用。大卫·贝克团队利用AI的“错误折叠”启发新型蛋白质结构，最终获得了2024年诺贝尔化学奖。

2. 文艺与设计（第28页）：
   AI幻觉可以突破人类思维定式，生成超现实的艺术作品和设计灵感。例如，AI生成的虚拟环境和角色设计为游戏开发提供了无限的可能性。

3. 技术创新（第30页）：
   AI幻觉在某些技术任务中意外提升了系统性能。例如，DeepMind团队发现，AI在图像分割任务中产生的“超现实边界”提升了自动驾驶系统在极端天气下的识别精度。

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七、教程的优势

1. 全面覆盖：从AI幻觉的定义、成因到应对策略，教程涵盖了用户在使用AI工具时可能遇到的所有关键问题。

2. 案例丰富：通过多个真实案例，教程生动展示了AI幻觉的表现及其潜在风险。

3. 操作性强：教程提供了具体的应对策略，如联网搜索、双AI验证、提示词工程等，用户可以直接套用。

4. 创造力启发：教程不仅关注AI幻觉的负面影响，还探讨了其在科学、艺术和技术创新中的潜在价值。

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八、总结

AI幻觉是当前大模型技术面临的一个重要挑战，但它并非完全负面。通过理解AI幻觉的成因，并采取有效的应对策略，用户可以最大限度地减少其带来的风险，同时利用其创造力价值。清华大学的这篇教程为普通用户提供了一份详实的指南，帮助他们在AI时代更好地驾驭这一强大的工具。正如教程中所说：“与其追求‘绝对正确’，不如学会与AI的‘想象力’共舞——因为最伟大的创新，往往诞生于理性与狂想的交界处。”

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这篇教程不仅适合AI领域的专业人士，也适合普通用户。通过学习如何应对AI幻觉，用户可以在工作、学习和生活中更高效地使用AI工具，同时避免因AI的“胡说八道”而陷入困境。