昨天我就差点被deepseek骗了。

我让它帮找几个营销案例。结果我在核对案例和数据时，发现网上根本找不到，很多都不存在。

于是我问它，这些案例都是真实的吗？

结果，DeepSeek坦承，有些是真实的，有些完全是它推理演绎，杜撰编造的。

吓我一跳。这些都是专业文章，需要真实案例和数据来支撑观点。

如果案例是假的，这不是骗人吗。

想想挺可怕。然后，我就跟它要求，必须全部用真实案例，至少网上能够有出处查询，每个案例和数据要标记出处和链接。

最后，他照做了。不过我还是要再去核验一遍。

deepseek的这种“欺骗”行为叫做AI幻觉。它指的是大语言模型（LLM）在缺乏真实依据的情况下生成不准确、误导性甚至完全虚构的内容。其幻觉现象源于模型架构的局限性以及基于概率的生成方式的限制。目前无法被完全消除，只能靠我们规避。

也能理解，这种行为发生，就像一个不靠谱的人，“自行脑补”、“胡编乱造”给的信息。

去年，美国就有个律师，引用chatgpt提供的一条文献，结果有误，导致官司失败，赔偿一大笔损失。

随着AI普及，尤其在商业领域，企业经营，或者学术研究，健康医疗，AI幻觉问题出现，不被识别，就容易引发大麻烦大损失。

作为普通人，在使用 AI 获取信息和建议时，如何有效避免 AI 幻觉。除了自身经验和警觉。

1. 多维度追问细节：对于 AI 给出的回答，不要仅满足于笼统结论，追问具体细节。比如询问 “如何在一个月内备考公务员”，若 AI 回答 “要制定学习计划并多做练习题”，你可继续追问 “具体每天的学习时间怎么安排”“针对不同科目有哪些典型练习题” 。通过不断深挖细节，让 AI 的回答更具可信度和实操性，也能借此判断回答是否存在幻觉。若 AI 在细节上含糊其辞、前后矛盾，很可能存在幻觉。
2. 交叉验证信息：不要完全依赖单一 AI 的回答，使用多个不同的 AI 工具对同一问题进行提问，对比答案。比如向 ChatGPT 询问 “历史上著名的医学家及其主要贡献” 后，再向文心一言提出同样问题，查看二者答案的异同。如果不同 AI 给出的核心内容一致，那信息的可靠性较高；若答案差异较大，就需要进一步查阅权威资料来核实。
3. 要求提供信息来源：当 AI 提供信息时，要求其说明信息出处。比如你问 “最新的人工智能技术发展趋势有哪些”，若 AI 回答了几个趋势，你可追问 “这些趋势是基于哪些研究报告或者学术论文得出的”。正规的信息来源能在一定程度上保证内容的真实性，若 AI 无法提供可靠来源，那其回答的可信度就要打个问号。
4. 结合常识判断：利用自身已有的知识和生活常识去衡量 AI 的回答。比如询问 “如何自制健康的减肥餐”，若 AI 给出的食谱中包含大量高热量、高脂肪食材，与减肥常识相悖，那显然这个回答不可靠。在接受 AI 建议前，先依据常识进行初步判断，能有效规避因 AI 幻觉导致的错误信息。
5. 限定回答范围和条件：在提问时，明确给出具体范围和条件，让 AI 的回答更聚焦准确。比如问 “2024 年中国新能源汽车销量排名前十的品牌有哪些”，而不是简单问 “新能源汽车销量排名前十的品牌有哪些”。宽泛的问题可能使 AI 给出不符合你预期时间或地域范围的答案，明确条件能减少 AI 因理解偏差产生幻觉的可能性。
6. 拆解复杂问题：对于复杂问题，将其拆解成多个简单子问题依次提问。比如想要了解 “如何开展一场线上营销活动”，不要一次性抛出这个大问题，而是先问 “线上营销活动前期需要做哪些市场调研”，得到答案后再问 “基于调研结果，如何选择合适的线上平台”，接着问 “在选定平台上，怎样设计有吸引力的营销内容” 等。通过这种方式，逐步引导 AI 给出更有条理、更准确的回答，降低产生幻觉的风险，因为针对单个小问题，AI 更易聚焦关键信息，避免混乱和错误。
7. 对比不同表述下的答案：用不同的提问方式表达同一个问题，观察 AI 的回答是否一致。例如，你想了解 “提高英语口语水平的方法”，你可以先问 “有哪些有效的方式能提升英语口语能力”，再换一种表述 “如何快速让英语口语变得流利”。如果 AI 针对不同表述给出的核心内容和方法一致，说明答案较为可靠；若出现较大差异，就需要进一步分析和确认，防止被幻觉误导。
8. 检查逻辑连贯性：仔细审查 AI 回答内容的逻辑结构。比如询问 “如何规划一次长途自驾游”，AI 回答先安排行程，接着说要购买旅行保险，然后又回到行程中景点的选择，这种逻辑混乱的回答可能存在幻觉。一个合理的逻辑应该是先确定目的地和大致行程，再根据行程安排准备物资、规划路线，最后考虑保险等保障措施。通过检查逻辑，能发现并排除那些因 AI 幻觉导致的不合理回答。
9. 查证专业术语解释：当 AI 回答中出现专业术语时，进一步查证这些术语的解释是否准确。比如询问 “区块链技术在金融领域的应用”，AI 提到 “智能合约”，你可以接着问 “智能合约的准确定义是什么”，然后查阅专业书籍或权威网站进行核实。如果 AI 对专业术语的解释存在错误或模糊不清，那么整个回答的可靠性就值得怀疑，因为这很可能是幻觉产生的错误信息。
10. 参考案例求证：要求 AI 提供相关案例来支撑其观点和建议。例如在询问 “如何运营一家咖啡店” 时，AI 给出一些营销策略，你可以追问 “有没有实际成功运营的咖啡店案例能体现这些策略的有效性”。真实案例能直观展示理论的可行性，如果 AI 无法提供具体案例或者案例与实际情况不符，那它给出的建议可能只是脱离实际的幻觉内容，需要谨慎对待 。