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头
脑
风
暴

① AI 的“幻觉”竟然像人类的梦境！人类的创造力是否也源于某种“可控的幻觉”？艺术创作、科学突破是否都需要这种“跳出常规”的想象力？

②“外脑”概念太妙了！如果给人类也配备这样一个实时查证的“外脑”系统，是否能大幅提升我们的决策准确性？这或许是增强人类智能的新方向。

③“交叉核验矩阵”这种方法不仅适用于 AI，还可以被推广到所有信息获取场景。比如，建立个人的“信息可信度评估体系”，让每个人都成为“信息品质把关人”。

④ AI 模型的“过度泛化”问题，让我想到人类社会中的“刻板印象”形成机制，这会不会给我们提供新的视角来理解和解决偏见问题？

⑤“对抗训练”的概念特别有趣，通过不断挑战来提高能力，这不正是“逆境成长” 的最好诠释吗？我们可以把这个理念应用到教育领域。
好了，发散完思维，我们来深入讨论一下。
DeepSeek 模型就像一位博学多才，却也并非完美的“智者”。它拥有强大的知识储备和令人惊叹的语言能力，但像我们人类一样，DeepSeek也可能会犯错，甚至会出现一些被称为“幻觉”的奇特现象。这并不是说 DeepSeek 故意欺骗我们，而是因为 AI 模型的工作原理与人类的大脑有所不同，导致它们在某些情况下，会“一本正经地胡说八道”。
要理解 DeepSeek 的“幻觉”，我们可以先想象一下，当我们做梦的时候，有时会梦到一些非常真实，但醒来后发现完全是虚构的情景。AI 模型的“幻觉”就有点类似于这种梦境，模型会在没有事实依据的情况下，自信满满地生成一些看似合理、实则错误的信息。比如，DeepSeek 可能会信誓旦旦地告诉你，西安存在一个“交通静默区”，或者绘声绘色地描述其创始人梁文锋的创业情怀故事，但这些信息很可能都是模型自己“编造”出来的，现实中根本不存在。用户在使用 DeepSeek 的过程中也确实遇到过类似的情况，例如，在进行数学计算时出现低级错误，或者生成一些营销案例时真假信息混杂，这些都需要人工仔细甄别。
那么，为什么 DeepSeek 这样的先进 AI 模型也会出现“幻觉”呢？其中既有技术上的原因，也与 AI 模型的学习方式有关。一方面，AI 模型的知识主要来源于海量的数据训练。如果训练数据本身就包含一些错误信息，比如网络谣言、不实报道等，那么模型在学习的过程中就难免会受到“污染”，从而“以讹传讹”，生成虚假信息。另一方面，AI 模型的推理能力虽然强大，但并非完美。在处理一些复杂的逻辑问题，或者进行多步骤计算时，模型也可能会出现推理上的偏差，导致结果出错。此外，AI模型还存在一种“过度泛化”的倾向，它们可能会将一些局部的、个别的知识，错误地推广到更广泛的领域，从而产生“以偏概全”的幻觉。更重要的是，AI 模型有时候会“误解”人类的指令。当我们向 AI 提出一些比较开放式的问题，或者要求模型进行一些推测性的回答时，模型可能会将这种指令理解为“自由创作”的邀请，从而放飞想象力，生成一些脱离事实的虚构内容。
虽然“幻觉”问题难以根除，但 DeepSeek 的技术团队及整个 AI 研究领域都在积极探索各种方法来尽可能地减少错误，提高模型的可靠性。在技术层面，研究人员正在尝试引入检索增强生成（Retrieval-augmented Generation ，RAG）技术。这种技术就像给 AI 模型配备了一个“外脑”，在生成答案之前，先让模型查阅权威的知识库，确保信息的准确性。此外，还有研究人员尝试为 AI 模型的答案添加“置信度标注”，就像给每个答案都打上一个“可信度评分”，帮助用户判断信息的可靠程度。更进一步的还有溯源追踪系统，让 AI 模型在给出答案的同时，提供相关的参考资料链接，方便用户追溯信息的来源进行更深入的验证。
对于我们普通用户而言，在使用 DeepSeek 的过程中，可以通过掌握一些实用的技巧来最大限度地避免“幻觉”问题带来的困扰。比如，精准的提问控制，我们可以用“四步提问法”（背景 + 任务 + 要求 + 补充），如“作为医学研究者，请基于2024 年《柳叶刀》的数据，分步骤分析新冠疫苗的有效性，并标注数据来源”，或者调整温度参数至 0.5 以下（默认 1.0）来降低生成随机性。不管采用哪种技巧，最重要的一点是要学会“追问验证”。当我们从 DeepSeek 得到答案时，不要轻易地全盘接受，要“打破砂锅问到底”，多维度地追问细节，如要求模型提供具体的时间、地点、数据来源等，通过不断地追问来检验信息的真实性。更严谨的做法是建立一个“交叉核验矩阵”，将 DeepSeek 生成的内容放到搜索引擎、专业数据库中进行比对，甚至咨询领域专家的意见，多方求证，确保万无一失。同时，我们也要对一些“高风险场景”保持警惕。例如，当我们需要 AI 提供涉及人身安全、财产决策的建议，或者引用一些非公开的政策、内部文件时，尤其需要谨慎，务必进行多重验证，切不可盲目相信 AI 的输出。
为了从根本上解决“幻觉”问题，DeepSeek 的技术团队也在不断努力，尝试从系统层面进行优化。一个重要的方向是构建混合架构，在 AI 模型的关键环节引入符号系统，例如在进行数学计算时，直接调用成熟的数学引擎，确保计算的精确性。此外，研究人员还在尝试通过对抗训练的方式，使用包含大量“陷阱问题”的数据集来训练模型，提高其识别和避免幻觉的能力。更长远来看，建立完善的用户反馈闭环也至关重要。通过建立错误案例自动收集系统，让用户可以方便地提交 AI模型出现的错误，并将这些错误案例用于模型的持续微调和改进，形成良性循环。
DeepSeek 当前面临的挑战与相应的技术解决方案，如图所示。

虽然DeepSeek 目前的“幻觉率”高于行业平均水平，但这并不意味着 DeepSeek不可靠。事实上，通过合理的策略组合，我们可以将 DeepSeek 在实际使用中的风险降低到一个可接受的水平。更重要的是，我们必须建立一种基本的认知：AI 的输出内容并非永远都是“正确答案”，在关键领域，我们仍然需要保持人类监督者的决策权。相信随着技术的不断进步，DeepSeek 及所有的 AI 模型都将变得越来越可靠，越来越值得信赖，最终成为人类智慧的有力延伸。
最后，AI 的局限性恰恰展现了人类智慧的独特价值，真正的智慧不在于完全避免错误， 而在于知道如何明智地与不完美共处，并从中不断进化。AI 的“缺陷”反而成为激 发人类思考和创新的催化剂！
本文节选自《DeepSeek全攻略：人人需要的AI通识课》