很多老板心里有个乐观的假设：AI 答错只是技术还不成熟，等下一代模型出来，问题自然就没了。这个想法很常见，但并不成立。也正因为这样想，不少小公司把根本不存在的价格、条款或规定，原样发给了客户。
新模型确实越来越准，但 AI 编造内容的原因来自它的工作原理，风险只会变小，不会消失。本文讲清 AI 幻觉是什么、为什么会出现、2026 年还有多常发生，以及怎样在客户看到之前把错误拦住。
什么是 AI 幻觉？
AI 幻觉是指 AI 工具把错误、编造或没有根据的内容当作事实说出来。它可能引用一条不存在的规定、列出一份没人写过的报告、说错营业时间，或者把总数算错，而语气和说出正确答案时一样笃定。
可以把它想成一位干劲十足、却最怕说“我不知道”的新同事。遇到答不上的问题，他不去查证，而是用很有把握的语气给你一个猜测。
幻觉看上去和正确答案一模一样，不核对就发现不了。
AI 为什么会编造内容？
AI 会编造内容，是因为语言模型被训练成预测“最可能出现的下一个词”，而不是去查证已核实的事实。缺乏可靠资料时，它照样能写出通顺、听起来合理的答案。而训练和测试方式，也往往更奖励自信的猜测，而不是坦白说“不确定”。
想象一张答错不扣分的选择题试卷：空着必定零分，猜一下却可能得分，题目一多，爱猜的人总会胜出。OpenAI 的研究人员在 2025 年的一篇论文中正是这样分析的：常见的评估方式在鼓励模型猜测，而不是承认不确定。以下情况尤其容易出现幻觉：
--- 冷门或本地信息：AI 读过的伦敦资料远多于观塘某栋工业大厦的资料。香港本地规定、本地供应商和你公司自己的信息，恰恰是它最缺依据的部分。
--- 精确细节：人名、日期、价格、电话、编号和网址，最容易出现细微偏差，而细微偏差依然是错。
2026 年的 AI 模型多常出现幻觉？
2026 年的模型出现幻觉的频率明显低于从前，但比例因任务而异，远没有降到零。以 OpenAI 在 2026 年 9 月 29 日推出的 GPT-6.1 Sol 为例，据报道其低推理强度下的事实错误率从 11.4% 降到 7.7%，改善约三分之一。
独立测试显示，碰到难题时情况并不乐观。Artificial Analysis 的 AA-Omniscience 测试发现，GPT-6.1 Sol 的幻觉率从 60% 降到 54%。这个数字衡量的是：遇到答不对的问题时，模型有多常给出错误答案，而不是承认不知道。
两组数字并不矛盾：日常问题上模型大多答得对，超出知识范围时却仍倾向于猜。而和你生意最相关的问题，比如你的价格和香港的规定，往往正是 AI 最不熟悉的。
AI 幻觉会让企业付出什么代价？
AI 幻觉可能让企业损失金钱和声誉，甚至承担法律责任，而且已有裁决普遍认定，负责的是使用 AI 的企业，而不是软件本身。下面两个有据可查的案例，走的都是同一条路：AI 说错，有人照信，部署 AI 的企业承担后果。
--- 咨询报告：2025 年，Deloitte 澳洲同意退还一份价值 44 万澳元政府合同的部分费用，原因是其交付的报告被发现含有借助 AI 生成的虚构参考文献和一段编造的引语。
--- 律师与虚构判例：2023 年，纽约一家法院对两名律师及其律所罚款 5,000 美元，因为他们提交的文件引用了 ChatGPT 编造的判例，但这些判例并不存在。
香港中小企业未必会上新闻，但日常版本一样麻烦：WhatsApp 上承诺了错误的交货日期、员工通知里的强积金金额算错，或者拿一个供应商从未报过的价格做比较。每一件都要花代价去补救。
关于 AI 幻觉，最常见的误区是什么？
最大的误区，是以为答案写得越自信、越详细，就越可能正确。语气和准确度毫无关系。幻觉答案通常和正确答案一样流畅，有时还更详细，因为 AI 会用看似合理的细节填补空白。另外几个值得放下的想法：
--- “列出了来源，就一定是真的。”AI 可以虚构来源，也可能引用一个真实网页，但网页里根本没有那句话。请亲自点开核对。
--- “追问一句‘你确定吗’就能纠正。”有时有用，有时它只会道歉，然后换上另一个错误答案。
怎样在公司里减少 AI 幻觉？
减少 AI 幻觉的办法，是提供你自己的可靠资料、允许 AI 说“不知道”、要求它指出每条事实的出处，并对客户会看到的内容保留人工复核。下面这套六步流程不需要技术背景，任何小团队都能用：
--- 一、给它资料来源：上传价目表、政策或合同，并要求 AI 只根据这些资料回答。这种做法叫“接地”，可参考我们的 AI 接地讲解。
--- 二、允许它说不知道：加一句“如果文件里没有答案，请直接说找不到”，乱猜会明显减少。
--- 三、要求引用原句：让 AI 引出它依据的那句话；指不出来的，一律当作未经核实。
--- 四、核对五类高风险细节：人名、数字、日期、法律条文和链接，发出前逐一核对。
--- 五、对外内容由人把关：AI 负责起草回复、报价和信件，同事审批后再发出。
--- 六、定期测试：每月用十道已知答案的问题测一次，数数错了几道。我们的 AI 评估讲解介绍了怎样把它变成习惯。
AI 幻觉常见问题
老板最常问的是 AI 出错时谁来负责。简单说：责任一般在使用 AI 的企业，所以对外内容必须有人把关。
AI 工具给客户提供了错误信息，谁来负责？
从已有的裁决看，责任在部署工具的企业。请把 AI 的输出当作一位初级同事以公司名义写的内容。以上为一般信息，并非法律意见。
总结：相信它的速度，核对它的事实
AI 幻觉不是下次更新就能修好的漏洞，而是语言模型工作方式带来的副作用。2026 年它已经少了很多，但在本地、精确和高风险的问题上依然存在。从 AI 获益最多的企业，不是盲目信任它的企业，而是给它好资料、并核对关键内容的企业。
养成这个习惯，AI 就会从一个自信的猜测者，变成又快又可靠的助手。懂AI的冷，更懂你的难。UD 同行28年，让科技成为有温度的陪伴
由 UD AI 团队审阅。
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