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“AI幻觉”是指人工智能系统（尤其是大语言模型）生成的内容与现实事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的现象。它通常表现为以下两种类型：
事实性幻觉
即生成的内容与经过验证的现实世界事实不一致，例如提供错误的信息或虚构不存在的事实。
忠实性幻觉
生成的内容与用户的指令或上下文不一致，比如答非所问或提供与问题无关的信息。
这种现象的产生主要有以下原因：
- 数据偏差：训练数据存在错误、片面性或过时，导致模型生成错误信息。
- 泛化困境：模型在处理训练集外的复杂场景时，难以准确理解和生成内容。
- 知识固化：模型过度依赖训练时的参数化记忆，缺乏动态更新能力。
- 意图误解：用户提问模糊或开放时，模型容易“自由发挥”。
尽管“AI幻觉”可能带来虚假信息传播等风险，但在一些需要创造力的领域，它也可以被视为一种潜在优势。
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