在中國企業(yè)服務市場，一場靜悄悄卻極具風險的智能化狂潮，正在上演。

過去半年，成千上萬家軟件企業(yè)爭先恐后地將國產(chǎn)大語言模型——尤其是DeepSeek這樣的“明星模型”——接入到自家產(chǎn)品體系中，仿佛只要掛上“AI”的名號，就能瞬間實現(xiàn)降本增效、智能升級。政務系統(tǒng)開始用AI解答政策法規(guī)，電商平臺讓AI客服自動應對客戶提問，SaaS平臺嵌入AI助手生成報告、寫郵件、整理合同，幾乎所有B端系統(tǒng)都在加速“AI化”。

它像是新一輪“上云”運動，只不過這次不是搬服務器，而是“接大腦”。

企業(yè)的技術(shù)團隊在重構(gòu)流程，產(chǎn)品經(jīng)理在重寫交互邏輯，AI似乎無所不能，從問答、推薦，到洞察和決策。一夜之間，AI不再是概念，而是寫進了SOP、嵌入了前臺界面，真正跑到了用戶面前。

但就在這場看似高歌猛進的“智能革命”中，極少有人停下來問一句：我們真的了解這些大模型嗎？

這些模型看起來聰明、流暢、自信滿滿，卻有一個鮮有人敢正面直視的致命缺陷：它們常常一本正經(jīng)地胡說八道。

是的，在效率飛升的另一面，企業(yè)正在把決策、服務、甚至信任體系，交給一個可能頻繁產(chǎn)生“幻覺”的系統(tǒng)。而這些幻覺，并非微不足道的小錯誤，而是可能顛覆用戶體驗、動搖品牌信任、甚至觸發(fā)法律風險的系統(tǒng)性隱患。

這不是什么未來危機，而是當下正在發(fā)生的現(xiàn)實。只不過，大多數(shù)人還沒意識到，他們接入的AI引擎，也許會成為一顆尚未引爆的雷。

幻覺正在成為大模型的“公敵”

如果要給當前的大語言模型挑出一個最致命的短板，“幻覺”二字當之無愧。

所謂“幻覺”（Hallucination），并不是模型崩潰或者系統(tǒng)宕機的表現(xiàn)，恰恰相反，它往往以最流暢、最自信的語氣，輸出最離譜、最錯誤的內(nèi)容。模型給出的回答結(jié)構(gòu)清晰、邏輯順暢、語言得體，甚至還能引用“似是而非”的數(shù)據(jù)或術(shù)語，但本質(zhì)上，它在一本正經(jīng)地胡說八道——內(nèi)容錯得離譜，卻騙得你一愣一愣的。

這并非危言聳聽。相信很多使用過DeepSeek的用戶，都對這一點深有感受。

那么，大模型為什么會出現(xiàn)幻覺？原因可以歸結(jié)為以下幾類：

1. 預訓練數(shù)據(jù)偏差：模型學習的是海量互聯(lián)網(wǎng)文本，但這些數(shù)據(jù)充滿了過時、錯誤、甚至虛假信息。模型并不會主動判斷真假，只會“統(tǒng)計地復現(xiàn)語言”。

2. 上下文理解受限：盡管模型能記住前幾千個詞，但復雜上下文下仍容易“斷章取義”或“編造連接”，導致邏輯混亂。

3. 缺乏實時知識注入：大模型本身是“冷知識體系”，它所知道的，可能是幾個月前的老版本，知識不是“知道”，而是“記住了什么”。

更重要的是，優(yōu)化目標錯位：當前主流訓練目標是讓回答“看起來合理”，而不是“絕對真實”。這本質(zhì)上就注定了——幻覺不是異常，而是副產(chǎn)品。

為什么優(yōu)化目標錯位會導致“越聰明，越會胡說”？

大語言模型的訓練目標，從一開始就不是“告訴你真相”，而是“生成一個看起來合理的答案”。它是根據(jù)上下文，預測最可能出現(xiàn)的下一個詞——本質(zhì)上，這是一個語言概率建模問題，而不是一個事實推理問題。

舉個例子：問國家統(tǒng)計局2025年GDP增長是多少？

模型內(nèi)部不是去“查找答案”，而是問自己：“像我這樣的語言模型，在這句話上下文里，接下來最可能出現(xiàn)的數(shù)字是什么？”

所以，它可能給你一個聽起來合理的答案，比如“5.4%”——即使真實情況是2025年的數(shù)據(jù)根本就還沒有，它也不會意識到自己在“編造數(shù)據(jù)”。

這個過程，不是基于知識檢索或事實推演完成的，而是基于語言生成“合理性”的評估完成的。它不是在“認知世界”，而是在“模仿世界”。

換句話說，幻覺不是模型的一次“手滑”，而是它內(nèi)在機制的自然結(jié)果。它不是一個可修復的小Bug，而是一種結(jié)構(gòu)性缺陷、系統(tǒng)性問題。

當模型面對一個它并不理解的問題，它不會選擇沉默，而是會編造一個聽起來像真的答案。這不是“模型在犯錯”，而是“模型在盡職盡責地自信瞎說”。

更進一步，現(xiàn)在的當紅炸子雞是各種具備“深思考”能力的推理模型，那“深思考”模式反而更容易幻覺嗎？

聽起來違反直覺，但答案是：是的，在某些場景下，“深思考”反而會增加幻覺概率。

原因如下：深思考≠邏輯更嚴謹，而是生成更復雜。

所謂“深思考”模型，如DeepSeek的R1，或者國內(nèi)大模型的推理鏈能力，通常會先生成一段詳細的推理過程，再輸出結(jié)論。

這帶來了兩個問題： 幻覺也變成了“有邏輯的瞎說”；生成過程越長，越容易在中間“編造橋段”，最終輸出貌似縝密、實則錯誤的答案。

推理過程本身不可驗證。

模型可能會在中間引入自定義假設或錯誤的中間步驟，而人類在看長文本時，更容易“被說服”，也更難發(fā)現(xiàn)幻覺的源頭。

過度自信+表達能力強=誤導性增強。

模型越聰明，表達越流暢，幻覺就越不容易被人識破——這就像一個擅長演講的人，即使說錯話，也能讓你信以為真。

所以最可怕的不是模型說錯話，而是它“有邏輯地”說錯話。它不是回答“我不確定”，而是用一種非常確定的口吻告訴你一個假的結(jié)果。它甚至能“舉例”“分析”“推演”來支持它的結(jié)論——一整套看似完整的推理體系，是建立在虛假前提之上。 這就像你請了一個超級聰明但愛編故事的實習生，還總是表現(xiàn)得信心滿滿、頭頭是道。

在C端娛樂場景中，這種“幻覺”也許只是個笑話；但在B端產(chǎn)品系統(tǒng)中，它可能是一次災難。

B端場景，對錯誤容忍度為0

在大模型狂飆突進的浪潮中，C端用戶往往是最早的嘗鮮者。但真正值得警惕的，不是模型在C端“說錯了一句話”，而是它在B端“錯了一次系統(tǒng)輸出”。

C端的寬容，來自天然的心理預期。人們使用AI寫寫文案、生成段子、陪聊解悶，本就不指望它百分百靠譜。一句答錯，頂多笑笑，刷新頁面重來就是。

而在B端，AI不再是娛樂工具，而是嵌入進企業(yè)服務流程、決策鏈條和客戶交互中的核心能力單元。這里沒有“差不多可以了”的容錯空間，有的只是對準確性、穩(wěn)定性、可追溯性的近乎苛刻的要求。

一個B端系統(tǒng)里，大模型只要答錯一次，就可能擊穿用戶的信任閾值。“1次錯誤=10次不信任”，這不是修辭，而是現(xiàn)實。在實際場景中，這類風險比人們想象得更近、更具殺傷力。

比如在金融行業(yè)，企業(yè)接入AI助手用于自動答復用戶關于利率、政策、合規(guī)問題的咨詢——但模型一旦誤讀了最新的監(jiān)管條款，可能就是一紙錯誤答復，引發(fā)投資誤導，甚至法律訴訟；又比如在電商客服系統(tǒng)中，AI自動生成的退貨政策答復中出現(xiàn)“所有商品七天無理由退貨”，而特價品本不在此列——這不是小誤會，是消費者權(quán)益糾紛的導火索。

醫(yī)療場景就更不必說，一條由AI生成的過時治療建議，可能直接影響醫(yī)生判斷或患者決策；在政務平臺中，AI若“創(chuàng)造”出一條并不存在的惠民政策，甚至偽造一個文件格式、落款單位，都可能在民眾中造成誤導，引發(fā)信任危機與輿情風暴。

這些錯誤，哪怕只發(fā)生一次，都不是簡單的技術(shù)“事故”。它們直接影響的是服務機構(gòu)的專業(yè)形象、法律責任，甚至民眾對整個系統(tǒng)的信任基石。

B端不是AI的游樂場，而是它的火線考場。在這里，“模型幻覺”不是一個理論性的問題，而是一個正在逼近的現(xiàn)實隱患。

越多企業(yè)將模型深度集成進產(chǎn)品邏輯之中，越需要清楚地意識到：一旦AI開始“編故事”，那故事講得越像真的，代價也越大。

企業(yè)的智能化熱潮

正在形成技術(shù)“綁定效應”

這場由大模型驅(qū)動的智能化熱潮，看似是企業(yè)邁向未來的技術(shù)升級，但當越來越多公司將模型深度嵌入自身的業(yè)務邏輯與產(chǎn)品體系中，它帶來的，不只是效率提升，更是一種難以逆轉(zhuǎn)的技術(shù)綁定效應。

在實際應用中，大模型不是“外掛”，而是深度介入：它重構(gòu)了工作流、替代了原有邏輯、改變了人與系統(tǒng)的交互方式。

它成為客服前臺的對話接口，成為分析報告的起點，成為業(yè)務助手的核心引擎。接入它，不僅僅是調(diào)用一個API，而是圍繞它重建產(chǎn)品和組織流程。

這也就意味著，一旦模型暴露出幻覺等系統(tǒng)性問題，企業(yè)就陷入了一個兩難境地：拆也不是，不拆更危險。繼續(xù)使用，就要承擔可能的錯誤成本與用戶流失；要想移除，又意味著要推倒重來，重建大量依賴流程，技術(shù)、人力、資源投入巨大，代價難以承受。

對于大廠來說，這可能只是戰(zhàn)略回調(diào)的一環(huán)；但對于大量中小企業(yè)而言，情況更加嚴峻。他們往往缺乏足夠的能力對模型進行精細化評估和測試，只能依賴模型廠商提供的“標準方案”，用起來簡單，退出時卻幾乎沒有退路。一旦出問題，企業(yè)不僅要為幻覺負責，還要為自己的“無備而戰(zhàn)”付出代價。

這其實不是第一次了。過去十年間，企業(yè)早已見識過一次類似的“技術(shù)綁架”——當年企業(yè)上云時，不少公司將核心系統(tǒng)綁定在某一云生態(tài)中，結(jié)果平臺政策一變、接口一封，企業(yè)就陷入系統(tǒng)性被動，既難以遷移，又無法自主。這次，大模型的綁定更深、更隱蔽，風險卻更可能在“看不見的幻覺”中悄然爆發(fā)。

更深的問題在于，很多企業(yè)仍把這次AI接入當作一個“創(chuàng)新項目”來看，而不是一個必須嚴肅管理的系統(tǒng)性變革。結(jié)果就是，在幻覺真正造成沖擊之前，企業(yè)幾乎沒有建立任何防火墻。

這不是一次簡單的技術(shù)接入，而是一種對未來操作系統(tǒng)的押注。而且，是一場很可能無法回頭的押注。

如果爆雷，誰來負責？

在這場大模型驅(qū)動的企業(yè)智能化競速中，最沉默的問題，也是最尖銳的問題——如果出錯了，誰來負責？

當一個AI助手輸出了錯誤的政策解釋、生成了虛假的醫(yī)療建議、或在關鍵業(yè)務中制造了客戶損失，它的“幻覺”到底算誰的錯？是模型廠商訓練有問題？是集成商調(diào)用方式不當？還是使用企業(yè)監(jiān)管不到位？

現(xiàn)實是，這個問題目前沒有答案，或者說——沒有一個足夠清晰、可落地的答案。法律層面對于AI輸出的歸責仍處在模糊地帶，尤其是當大模型成為系統(tǒng)“底座”之后，企業(yè)和用戶之間、企業(yè)和模型廠商之間的責任邊界，變得極其難以劃定。

在實際場景中，AI模型常以“工具”身份出現(xiàn)，平臺方往往在服務協(xié)議中加上一句“AI生成內(nèi)容僅供參考、不構(gòu)成建議”，看似免責，實則將后果推給了下游。使用企業(yè)也許未必具備足夠的技術(shù)能力去判斷模型是否“合理地輸出”，但最終面對客戶投訴、媒體曝光和用戶流失的，卻一定是企業(yè)自己。

更現(xiàn)實的是，消費者很難追溯責任鏈條——他們不會也沒興趣區(qū)分“錯誤來自哪個環(huán)節(jié)”。一旦爆雷，企業(yè)信用塌方就是一瞬間的事，沒人會去翻AI模型的技術(shù)文檔為你辯護。

海外已經(jīng)開始出現(xiàn)案例。2023年，美國一位律師使用ChatGPT撰寫訴訟材料，結(jié)果AI生成了6條并不存在的判例，被法官當庭駁斥，引發(fā)軒然大波。隨后，多起因AI幻覺導致的法律糾紛陸續(xù)曝光，OpenAI開始面臨來自多個行業(yè)的追責與監(jiān)管壓力。

而在國內(nèi)，相關法規(guī)尚未成熟，缺乏典型判例，企業(yè)與廠商之間仍普遍處于“風險共擔、責任不清”的灰色階段。

諷刺的是，這種模糊不清本應該讓企業(yè)更謹慎，現(xiàn)實中卻恰恰相反——沒有明確歸責，也就沒有明確恐懼。于是，智能化在技術(shù)上一路狂飆，在治理上卻幾乎原地踏步。

但這條路終究走不遠。隨著模型的使用規(guī)模不斷擴大，幻覺遲早會從“個別異常”演變?yōu)?ldquo;集體事故”。那時候，責任不是分不清，而是無法承受。企業(yè)在享受AI帶來的效率紅利之前，必須先思考：一旦出現(xiàn)“智能災難”，誰來為它埋單？

別指望模型“自我進化”

要做好幻覺“防火墻”

當企業(yè)紛紛將希望寄托在大模型“變得更聰明”上時，現(xiàn)實卻必須冷靜地提醒一句：幻覺不是一個可以“等著它慢慢消失”的問題。它不是模型成長過程中的階段性瑕疵，而是嵌在底層架構(gòu)里的邏輯陷阱。

技術(shù)的演進當然重要，但在可預見的中期內(nèi)，企業(yè)若想真正把大模型用于核心場景，必須放棄“自我進化論”的幻想，轉(zhuǎn)而主動構(gòu)建起一套抵御幻覺的系統(tǒng)性防火墻機制。

這道防火墻，首先需要建立在技術(shù)架構(gòu)的升級之上。簡單粗暴地調(diào)用一個通用大模型API，幾乎注定無法規(guī)避幻覺。在高準確率要求的場景中，必須設置一些額外的安全保障，比如：可以引入RAG（檢索增強生成）架構(gòu)，讓模型的輸出建立在可控的知識庫檢索結(jié)果上，而非憑空“即興創(chuàng)作”。甚至在某些高風險行業(yè)，更適合使用小模型加專屬知識源的組合方式，犧牲一點生成能力，換取更高的可解釋性與可靠性。對輸出加上置信度評分、設定響應門檻機制，也能讓系統(tǒng)在不確定時保持克制，而不是自信滿滿地出錯。

更進一步，是重塑產(chǎn)品機制。企業(yè)必須承認，大模型不再是工具型組件，而是決策型模塊。這就要求系統(tǒng)設計層面，為其“錯”的可能性留出緩沖空間。

最基礎的做法，是讓AI輸出在關鍵環(huán)節(jié)經(jīng)過人工審核或規(guī)則判定；在更復雜的交互中，可以設置多輪追問、澄清機制，讓系統(tǒng)有機會自我糾偏；此外，對用戶呈現(xiàn)的回答中，必須盡可能附帶引用來源或可驗證路徑，避免用戶在一片“看起來都對”的輸出中失去判斷。

更深一層的防線，其實來自企業(yè)戰(zhàn)略層面的清醒認知。不要盲信模型，也不要追風建構(gòu)AI神話。在將大模型引入產(chǎn)品之前，企業(yè)應設立獨立的AI風險評估與監(jiān)管機制，對每一項AI能力的引入進行風險預案設計。

此外，有必要為未來留下“退出通道”：不能把關鍵業(yè)務的運行邏輯綁定在一個無法回滾、不可替代的模型之上。哪怕不是現(xiàn)在出問題，也要為“一旦出問題”做好結(jié)構(gòu)性準備。

真正成熟的企業(yè)，不是跑得最快的那個，而是最早為不確定性準備好底線方案的那個。

綜上，大模型正在以前所未有的速度滲透進企業(yè)系統(tǒng)，它確實帶來了令人驚艷的能力躍遷：文本生成、信息歸納、對話交互、流程自動化……它就像一位超級助理，聰明、勤快、不眠不休?？雌饋恚芙鉀Q幾乎一切效率問題。

但如果企業(yè)只看到“能做什么”，而忽略了“可能出錯什么”，那么AI就不再是神助攻，而是在關鍵時刻可能搞破壞的搗蛋鬼。

技術(shù)的爆發(fā)期最容易讓人興奮，也最容易讓人盲目。尤其是面對一個能言善辯、邏輯自洽的大模型，它的幻覺不僅是一種技術(shù)風險，更是一種認知陷阱——你以為它在思考，它其實在演出；你以為它掌握知識，它只是拼接語言；你以為它能代你判斷，它卻無法為一句話負責。

真正成熟的企業(yè)，對技術(shù)始終熱情，但從不盲信。領先，不等于用得早；真正領先的企業(yè)，是用得對。

這不是一次風口上的搶跑游戲，而是一場關于信任體系、業(yè)務底線和系統(tǒng)韌性的重構(gòu)過程。誰能在熱潮中保持清醒，在狂奔中留好退路，在依賴中布好防線，誰才能真正將AI從“潛在的失控變量”，變成“可控的生產(chǎn)力杠桿”。

技術(shù)可以顛覆舊時代，但信任，是通向下一個時代的門檻。而構(gòu)建信任，要從正確地使用不那么可靠的智能開始。

來源：數(shù)據(jù)猿