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前段時間，一組關于80后死亡率的數據在網上引發廣泛關注。不少自媒體為追逐流量熱度，不斷渲染炒作，助長了這些離譜數據的傳播。近日，央視新聞等權威媒體以及相關專家紛紛辟謠，指出這一數據與事實嚴重不符。

專家表示，第七次全國人口普查的時間是2020年，其結果顯然無法預測2024年的死亡率。此外，人口普查數據只會公布對應時期的死亡率，例如2020年的第七次全國人口普查，反映的是2019年11月1日至2020年10月31日的死亡率，并不存在針對特定群體（如“80后”）的累積死亡狀況統計。對于網絡上出現的“5.2%”的死亡率數據，錯誤非常明顯。因為專業統計數據中，死亡率通常以千分率表示，而不是百分率，此外相關內容，還存在其他定義混淆等專業常識上的明顯錯誤。

隨著中國網民突破11億，其中約2.5億人已成為生成式AI用戶。AI在帶來紅利的同時，也帶來了風險與挑戰。

AI為何會出錯？

科普中國曾指出，就像我們在考試時遇到不會的題目，我們會試圖用已知知識去推測答案一樣，AI在遇到信息缺失或不確定的情況時，會基于自己的“經驗”（訓練數據）進行填補和推理。這不是因為AI想要欺騙我們，而是它在試圖用自己的理解的模式來完成這個任務。

大模型的認知來源于數據，這些數據來自公開數據集、互聯網爬取的數據，以及自有或第三方數據。

然而，由于訓練語料、數據來源不足等多重因素，AI大模型也存在認知上的不足，難免生成錯誤或虛假信息，也就是業內常說的“幻覺”。

企業如何應對AI幻覺？

隨著新進國民頂流DeepSeek的爆火，AI已在全民范圍實現了破圈，而企業對AI賦能業務的需求也愈發迫切。然而，專業領域對AI輸出信息的真實性、準確性要求更為嚴格。那么在實際業務場景中，企業如何取其長處、避其短處，讓AI更好地為業務服務呢？

明略科技相關專家表示，AI有不同的應用場景，有的需要發散和想象，有的則需要嚴謹和收斂。企業場景大多要確保答案嚴謹、有根據，不能出錯。

企業可以通過選用特定模型、給定所需材料、增加指令引導等三種主要方式來緩解AI幻覺：

01 選用特定模型

指令遵從和總結引用上表現較好的模型，在訓練時往往偏向“引用原文”回答。因此用戶在AI給出的答案中可以看到更多原文內容，而非AI自由發揮的結果。

02 給定所需材料

加入與問題相關的材料和信息，AI便可以判斷材料與問題之間的關系，并傾向于使用給定材料進行回答。

03 增加指令引導

明確約束，告訴AI要基于已有事實回答，不要進行推測；標注不確定，對于模糊信息，需標注“此處為推測內容”等。

從模型角度來看，GPT-4等模型幻覺較少的原因在于：一是增強訓練數據的質量和多樣性，相當于用高質量語料，覆蓋更多用戶場景；二是后期驗證和校正機制；三是使用更復雜的約束和規則。

其中，第一點最為關鍵，即大部分問題都有對應語料進行過訓練。但對于沒見過的場景和問題，在沒有對應語料的情況下，大模型編造依然存在。因此，從AI大模型的“養料”——數據側開始規避幻覺至關重要。

RAG相當于為大模型配備了一個超級外掛，用戶可以隨時從可靠資料中獲取可靠信息，從而獲得更加靠譜的答案。

目前，明略科技在RAG領域引入了多模態圖表識別、PDF表格定向增強、文檔路由、指代消解、檢索重排、元數據增強等20+技術，在細節中打磨產品，提升信息提取、信息召回、知識問答的準確率和召回率，進而提升了企業在知識檢索和問答的體驗，讓企業知識發揮出更大價值。