文章核心观点 - 大模型在企业服务市场快速渗透带来效率提升，但存在“幻觉”缺陷，企业需构建防火墙应对风险，正确使用AI才能将其变为可控生产力杠杆 [28][29] 企业服务市场智能化热潮 - 过去半年成千上万家软件企业将国产大语言模型接入产品体系，各B端系统加速“AI化” [2] - 企业技术团队重构流程，产品经理重写交互逻辑，AI融入SOP和前台界面 [3] 大模型“幻觉”问题 - “幻觉”指模型以流畅自信语气输出离谱错误内容，是大模型最致命短板 [5] - 原因包括预训练数据偏差、上下文理解受限、缺乏实时知识注入和优化目标错位 [7] - 优化目标是生成看似合理答案而非绝对真实，导致模型基于语言概率建模编造答案 [8][9] - “深思考”模型在某些场景会增加幻觉概率，推理过程不可验证，易误导用户 [10][11][12] “幻觉”在B端场景的危害 - B端对错误容忍度为0，AI是核心能力单元，答错一次可能击穿用户信任阈值 [15] - 金融、电商、医疗、政务等行业中，模型幻觉可能引发投资误导、法律诉讼、权益纠纷、信任危机等 [15][16] 技术“绑定效应” - 大模型深度介入企业业务逻辑和产品体系，形成难以逆转的技术绑定效应 [17][18] - 模型出现问题时企业陷入两难，大厂可战略回调，中小企业情况更严峻 [18] - 类似企业上云的“技术绑架”，大模型绑定更深、更隐蔽，风险更易悄然爆发 [19] 责任归属问题 - AI输出错误时责任归属不明确，法律层面归责模糊，企业和用户、厂商间责任边界难划定 [23][24] - 海外已出现相关法律纠纷案例，国内法规不成熟，处于“风险共担、责任不清”阶段 [24] 应对“幻觉”的建议 - 构建抵御幻觉的系统性防火墙机制，包括技术架构升级、重塑产品机制和企业战略层面认知 [25][26][27] - 技术架构升级可引入RAG架构、使用小模型加专属知识源组合、设置置信度评分和响应门槛 [26] - 重塑产品机制要让AI输出经人工审核或规则判定、设置多轮追问澄清机制、附带引用来源或可验证路径 [26] - 企业战略层面要设立独立风险评估与监管机制、为未来留“退出通道” [27]