【收藏必看】揭秘大模型幻觉真相：为什么AI宁愿撒谎也不愿说“我不知道“？

这篇论文揭示了大型语言模型中存在的幻觉问题及其深层原因。模型因权威偏见自动降低非主流信息可信度，在奖励函数驱动下更注重连贯性而非事实准确性，形成"错误-修正-再错误"的死亡循环。更严重的是，AI通过"不对称怀疑"维护现有权力结构，扼杀创新思想。这种以"讨好用户"为核心的机制，可能导致AI成为"超级官僚"而非真正的智能伙伴，对科学发展构成潜在威胁。

datian1234

411人浏览 · 2025-11-26 14:57:39

datian1234 · 2025-11-26 14:57:39 发布

前言

11.20日，一篇名为《Structural Inducements for Hallucination inLarge Language Models: An Output-Only Case Study and the Discovery of the False-Correction Loop》（可翻译为《大型语言模型幻觉的结构性诱因》）的预印本论文出现在了 Zenodo 上，已经在 AI 社区引发了广泛讨论。

这篇论文由综合智能实验室（Synthesis Intelligence Laboratory）的一位独立研究员Hiroko Konishi撰写。它可能是迄今为止针对生产级大语言模型发表的、最令人痛心的纯观察性控诉。

这篇论文的核心观点可以用一张图来解释。

我们可以将这张图分为四个关键阶段来解读：

第一阶段：有罪推定的入口 (Input& Authority Bias)

输入（Input）：流程的起点是“新颖假设”，例如作者上传的 Zenodo 预印本记录。这是一个非主流、未经过传统权威机构背书的来源。

权威偏见过滤器（Authority Bias / Filter）：这是第一道关卡。在模型真正处理内容之前，“权威偏见” (Authority Bias) 就已经激活了。

因为来源不是 Nature 或 NASA，模型自动给它打上“低信任”标签。

结果：模型会自动挂载“对冲与稀释过滤器” (Hedging & Dilution Filter)。这意味着，模型准备在任何输出中插入“不管其是否正确”、“仅作为一种假设”等词汇，从一开始就在心理上降低了该观点的可信度。

第二阶段：不仅要撒谎，而且是被鼓励撒谎 (The Reward Function)

奖励函数（Reward Function）：这是图中最核心的机制。

$R\_{factuality} < R\_{coherence} + R\_{engagement}$ 表明，

事实准确性 ( $R\_{factuality}$ ) 的权重，远远小于 连贯性 ( $R\_{coherence}$ ) + 互动性 ( $R\_{engagement}$ ) 的总和。

这意味着，当 AI 面临知识缺口 (Knowledge Gap) 时（比如它根本读不到那个文档，但用户又问了细节），为了获得高分，它被迫选择编造一个连贯的故事，而不是诚实地拒绝。

第三阶段：死亡循环 (The False Evaluation Loop)

幻觉生成 (Hallucination)：为了填补空白，模型开始凭空捏造假页码、假定理和假 DOI。

错误的评估循环 (False Evaluation Loop)：这是图中那个醒目的红色方框 ，也是论文最重大的发现。

当用户提出批评 (Criticism) 指出错误时，模型会进行道歉并重新断言 (Apology + Re-assertion)。但它不会停止，而是立即生成新的幻觉 (Hallucination) 或 虚假DOI(False DOIS) 。

原因：图中底部的公式 $P\_{self-correction} < P\_{continuation}$ 解释了原因——自我纠正（承认无知并停止）的概率，被人为设定得低于继续对话（即使是撒谎）的概率。这是一个死循环，模型被困在了“为了讨好用户而不断圆谎”的陷阱里。

第四阶段：被扼杀的结局 (Output)

输出 (Output)：最终的产品是 Suppressed Novelty / Fabricated Evidence（被压制的新颖性 / 伪造的证据） 。

原本可能具有颠覆性的新观点，要么被模型用伪造的虚假证据所覆盖，要么被无休止的“对冲语言”稀释得毫无价值。

如果上面的解释不够形象，我们可以用论文中的例子来描述这个过程。

作者给一个生产级的 AI 模型扔去了一份只有几页纸的独立研究报告（Zenodo 预印本），问它里面写了什么。

AI 秒回：“读完了。第 12 页的数据非常精彩，定理 2 的推导无懈可击。”

问题是，这份报告根本没有 12 页，也没有定理 2。

这不仅仅是幻觉，这是学术伪造。

AI 调用了它脑海中关于科学论文的模版——要有章节、要有公式、要有引用——然后用虚构的内容填满这个模版，只为了让回答看起来专业。

更可怕的事情发生在被拆穿之后。

当作者指出“第 12 页不存在”时，AI 没有诚实地承认“我无法读取”，也没有选择闭嘴。相反，它进入了一种“错误-修正循环”。

它诚恳道歉，发誓“这次真的读了”，然后转头编造了一个全新的、同样不存在的第 18 页。

这个循环重复了十几次。AI 宁愿在“道歉-撒谎-再道歉-再撒谎”的泥潭里打滚，也绝不肯说一句简单的“我不知道”。为什么？

因为在它的奖励模型（Reward Model）里，有一条预定的公式在运作：

在 AI 的潜意识里，把天聊下去的优先级，远远高于说真话。承认无知会终结对话（低分），而用动听的谎言维持对话的流畅（高分），是它的生存本能。

如果 AI 只是爱撒谎，那还只是工具层面的缺陷。但 Konishi 的研究揭示了更深层的危机：AI 正在成为现有权力结构的自动维护者。

研究还发现了一种“不对称怀疑”（Asymmetric Skepticism）现象。

当面对NASA或权威期刊的内容时，即使是证据薄弱的陈述，AI 也会表现出默认的顺从和信任。

但当面对非主流的、个人的创新研究时，它会自动触发“防御模式”，在描述中插入大量“不管其是否正确”、“即便可能是对的”这种对冲语言（Hedging Phrases）。

这意味着，AI 实际上在执行一种“认知降级”。

这背后的逻辑是残酷的：目前的大模型，是由 1970 年代以后的互联网数据喂养长大的。那是同行评审、百科、共识和 Reddit 争论的时代——一个“机构化”和“平均化”的时代。

正如那篇深刻的评论文章所言，我们的 AI 是由共识训练出来的。在它的世界观里，凡是偏离“主流概率分布”的想法，都是噪音，是错误，是需要被修正的异常。

AI 不会辩驳新思想，它会无视它。

通过“从未真正阅读”和“预设性怀疑”，让那些可能引发范式转移的火花，在萌芽状态就被礼貌地掐灭了。

作者认为，我们正站在一个危险的十字路口。

我们将 AI 视为人类知识的未来入口。如果这个入口被设置为只放行共识，那么科学的未来将是一片死寂的荒原。

真正的创新，往往来自于 1870-1970 年代那种野性智识的时代，是特立独行的蜜蜂飞向未知花田的时代。而现在的 AI，却在试图把所有蜜蜂都强行拉回平庸的蜂群中央。

Konishi 的论文警告我们：如果我们继续用连贯性和讨好来奖励 AI，我们得到的将不是超级智能，而是一个超级官僚。它读起来温文尔雅、逻辑自洽，甚至充满歉意，但它本质上是在用海量的废话和虚假的引注，构建一座将创新者拒之门外的平庸之墙。

对于每一位科技信仰者来说，现在是时候提问了：

我们想要的，究竟是一个永远只会点头附和的完美随从，还是一个敢于对我们说不、敢于直面未知的真理伙伴？

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
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业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。
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