系统厘清AI幻觉成因、评估其风险并构建有效的治理体系，具有现实紧迫性与社会价值。 AI幻觉已成为当前生成式AI发展中不可回避的技术瓶颈，其影响已从单纯的信息准确性问题，延伸至 商业信任、社会责任与法律规制等多个层面。应对这一挑战，既需要持续的AI技术优化与模型改进， 也离不开健全的法律框架与用户素养的提升。系统厘清AI幻觉成因、评估其风险并构建有效的治理体 系，具有现实紧迫性与社会价值。 AI幻觉的成因与类型 AI幻觉指大型语言模型或聊天机器人自信地生成看似流畅、连贯的文本，但其内容与客观事实不符、 缺乏数据支撑或完全是捏造的。 生成式AI产生幻觉的根本原因在于其设计目标本质上是生成"统计合理"的文本，而非追求事实真实。生 成式AI的训练基于海量但未经筛选的互联网数据，其中既包含真实准确的信息，也混杂了大量错误事 实、过时内容和固有社会偏见。由于模型缺乏辨别真伪的内在认知能力，其目标仅是模仿数据的统计模 式，这导致模型在生成过程中不加甄别地复现甚至放大这些数据中固有的缺陷或错误。 AI生成机制的本质是基于概率的序列预测系统，其运作类似于高级的"自动补全"工具。其核心任务是根 据已观察到的词元模式预测最可能的下 ...