業州愚公撰寫的文章探討了人工智慧的幻覺問題，指出人工智慧可能會一本正經地胡說八道。文章從一個真實的「幽靈判例」案例開始，分析了三個病灶和三道防線，強調了幣圈朋友必須知道的特別提醒。這個案例凸顯了人工智慧在某些情況下可能會出現的錯誤和不準確的表述，作者試圖探討這種現象的原因和影響。文章涉及了人工智慧的核心問題，對於業州愚公和相關研究人員來說是一個重要的研究方向。
欄目｜SY 視野 · 菜鳥之友 ・ 系列｜AI 小白求生記
文｜業州愚公 ・ 形式｜論說式 ・ 約 7 分鐘讀完
先講一樁真事。
有位美國律師，為了替客戶找判例，把問題交給了 AI。
AI 給了他六個判例——名稱、法院、年份、法官，一應俱全，格式漂亮得像是從法律資料庫裡直接複製出來的。
他信了，把這六個判例寫進正式文件，呈上法庭。
結果：六個判例，全部不存在。它們是 AI 現場編的。法官在判決書裡把這些「幽靈判例」一一點名，律師與同事被罰款。
AI 從未道歉——它根本不知道自己錯了。
這不是段子，是 2023 年真實發生在紐約的案件。而這一篇，我們就來把這件事拆開：AI 為什麼要一本正經地胡說八道？這筆帳，到底該算在誰頭上？
先看清楚地說：AI 胡說不是偶發事件，它有固定的作案手法。
編法條、編判決、編論文、編書名。它給你一個從未存在過的東西，還附上作者、年份、頁碼——齊全到你不敢懷疑。
你問它某個市場的規模、某支幣的價格、某年的統計數字，它給你一個精確到小數點的答案。那個數字是它算的、還是它編的，它自己分不清。
它會說「根據某某研究顯示」。你去找那篇研究——找不到。因為「某某」那個位置上，它填了一個聽起來很權威的名字。
同一個問題問兩次，它給你兩個不同的答案，而且兩次都一樣篤定。它沒有記憶的困擾，只有當下的流暢。
這四種操作有一個共同特徵：它們都不是「壞」，而是「順」。它順著你的期待往下寫，寫得越順，越危險。
要理解這件事，得先接受一個讓人不舒服的事實：AI 不是「想騙你」，它是在完成任務。而它的任務從頭到尾只有一個——說出一句最像人話的話。
那個「不重疊」的時刻，就叫 AI 幻覺。具體到操作層面，有三個病灶：
它是接話王，不是查資料的人。你問「某件事的來龍去脈」，它在算的是「什麼樣的答案最像這個問題的答案」。它沒有去檔案館翻資料，它在猜你想聽什麼。
它沒有「不知道」這個選項。人類被問倒時會說「我不清楚」；AI 被訓練成永遠有話可說。所以當它真不知道的時候，它會現場發揮——這不是惡意，這是過度熱情。
它分不清「流行」和「正確」。網路上一個錯誤說法如果出現得夠多次，它就會照著說，語氣還特別肯定。你以為它在引用權威，其實它只是在複述人多的那一邊。
所以那句老話得改一下：它撒謊的時候不臉紅，因為它沒有臉。
如果 AI 的錯誤長得像錯誤——一堆亂碼、語法破碎、明顯外行——那反而好辦。麻煩在於，它的錯誤通常長這樣：
它編的那本書，有作者、有出版社、有出版年份、有頁碼。格式一絲不苟，內容純屬虛構。你若只憑「看起來像不像」判斷真假，那遲早要上當。
「根據某項針對三千名受試者的研究」——這句話讓你覺得它很專業。但「三千名受試者」這個數字，恰恰可能是它為了讓自己更可信而加上去的裝飾。
你在對話裡先說「我記得好像是 A」，它接下來就會順著 A 往下寫。一場對話下來，你以為你們互相驗證了，其實是你餵它，它再餵回給你。
說白了：你不是被騙了，你是被「像」騙了。而「像不像」，恰恰是 AI 最擅長的事。
三個答案，只有一個有用：
沒用。它不會因為你生氣就改；你罵它一頓，它下次照樣熱情地編。它甚至會為此向你道歉，然後繼續編。
不公道。工具沒有告訴你它的脾氣，第一次用就被「像」騙一次，正常得很。會用的人，只是多了一個習慣而已。
這個有用，而且只有這個能改。AI 是一個口才極好、記憶混亂、永遠不肯承認自己不知道的顧問。請他出主意可以，請他簽字——不行。
當你開始問「這是真的嗎」，你就不算新手了。三道防線，按順序上：
把你要問的事分兩類：錯了也沒關係的（取名、起標題、想點子、改語氣）與錯了會出事的（法律、醫療、錢、幣價、學術引用、合約）。前者放手用，後者一律查證。
直接要求它：「請給出處連結。」它給得出，你就點開看一眼；它給不出、或者給了個點不開的——就當它沒說過。肯不肯給來源，是判斷可信度最省事的一招。
追問三句：「你確定嗎？」「有什麼證據？」「如果你是錯的，錯在哪？」它常常會改口。而改口本身就是信號——一個答案一逼就變，那它剛才的篤定就一文不值。
再加一招加分題：讓它唱反調。問完之後補一句「請列出反對這個結論的理由」——你會看到另一面，也能順便看出它到底有沒有料。
我們這個板塊聊加密貨幣的朋友，這一段請慢慢看。
AI 幻覺在幣圈是重災區，因為那裡的問題，剛好全是「錯了會出事的」：
它不知道今天的價格，更不會預測行情。你要它「分析一下」，它會給你一段結構完整、術語齊全、看起來很專業的分析——本質上是在猜你想聽什麼。
它可能根本沒讀過，只是根據項目的名字和你的語氣，寫了一份「像白皮書摘要的東西」。真去核對，裡面的數字、團隊、路線圖，沒有一項對得上。
看到這種招牌，細節不必研究：能穩賺的人，不需要賣課。而 AI 在其中扮演的角色，通常只是負責生成看起來很高級的話術。
如果你經常在幣圈和真假消息打交道，「先查來源、再看結論」這個習慣，比學會任何技巧都值錢。SY 視野的「火眼金睛防詐護盾」就是幹這個的——把可疑的連結、說法、項目丟進去，先幫你過一遍眼。點進首頁就能找到它。
這一篇的結論很簡單，但值得記很久：
AI 會越來越強，它的錯誤也會越來越像正確答案。這是一場長期的拉鋸——它負責流暢，你負責查證。誰守住這一條，誰就不會被那六個幽靈判例寫進自己的文件裡。
順便說一句：讀到這裡你應該鬆一口氣——AI 胡說八道，不是你笨，也不是它壞，而是你們還在磨合。下一篇，我們來解決磨合裡最實際的那個環節：怎麼問，它才肯好好答。
這個系列還會聊：
下一篇，我們聊新手最實際的困境：
「我給 AI 發消息，像在給前任發消息——發出去沒回應，回應了也不懂我。」
其實問題不在 AI，在那句話。下一篇教你怎麼把話說清楚，而且不必背一百條提示詞。
在那之前，先做一個小實驗：把你最近問過 AI 的一個問題再問一次，這次補上一句「請給我出處」。看看它的反應——這一眼，你就明白這篇在說什麼了。
關於作者｜業州愚公
《AI 小白求生記》作者。一個也曾對 AI 說過「也不過如此」、後來真香的普通人。相信 AI 不難，難的是沒人好好教你。
—— 業州愚公 ｜ 《AI 小白求生記》
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編輯評論 / Editor's Note
業州愚公的文章從一個真實的案例出發，探討了AI幻覺的概念和成因，揭示了AI在特定情況下可能會產生不準確或無意義的輸出，對於使用AI的朋友來說，這是一個非常重要的警示。這篇文章不僅幽默地描述了AI的怪現象，也提醒大家在使用AI時需要保持批判性思維。同時，作者還給出了相關的防範措施，對於幣圈朋友來說尤其具有參考價值。