业州愚公撰写的文章探讨了人工智能的幻觉问题，指出人工智能可能会一本正经地胡说八道。文章从一个真实的“幽灵判例”案例开始，分析了三个病灶和三道防线，强调了币圈朋友必须知道的特别提醒。这一案例凸显了人工智能在某些情况下可能会出现的错误和不准确的表述，作者试图探讨这种现象的原因和影响。文章涉及了人工智能的核心问题，对于业州愚公和相关研究人员来说是一个重要的研究方向。
栏目｜SY 视野 · 菜鸟之友 ・ 系列｜AI 小白求生记
文｜业州愚公 ・ 形式｜论说式 ・ 约 7 分钟读完
先讲一桩真事。
有位美国律师，为了一替客户找判例，把问题交给了 AI。
AI 给了他六个判例——名称、法院、年份、法官，一应俱全，格式漂亮得像是从法律数据库里直接复制出来的。
他信了，把这六个判例写进正式文件，呈上法庭。
结果：六个判例，全部不存在。它们是 AI 现场编的。
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。
你问它某个市场的规模、某支币的价格、某年的统计数字，它给你一个精确到小数点的答案。 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。 因为“某某”那個位置上，它填了一個听起来很权威的名字。
同一个问题问两次，它给你两个不同的答案，而且两次都一样笃定。它没有记忆的困扰，只有当下的流畅。
这四种操作有一個共同特征：它们都不是“坏”，而是“顺”。它顺著你的期待往下写，写得越顺，越危险。
要理解这件事，得先接受一个让人不舒服的事实：AI 不是“想骗你”，它是在完成任务。而它的任务从头到尾只有一個——说出一句最像人话的話。
那一个“不重叠”的时候，就叫 AI 幻觉。具体到操作层面，有三个病灶：
它是回答问题的人，不是查资料的人。你问“某件事的来龙去脉”，它在思考的是“什么样的答案最像这个问题的答案”。它没有去资料库查资料，它在猜你想听什么。
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。
它分辨不清「流行」和「正确」。网络上一个错误的说法如果出现得够多次，它就会照着说，语气还特别肯定。你以为它在引用权威，其实它只是在复述人多的那一边。
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。
说白了：你不是被骗了，你是被“像”骗了。而“像不像”，恰恰是 AI 最擅长的事。
三个答案，只有一個有用：
没用。它不会因为你生气就改；你骂它一顿，它下次照样热情地编辑。它甚至会为此向你道歉，然后继续编辑。
不公平。工具没有告诉你它的脾气，第一次用就被“像”骗了一次，正常得很。会用的人，只是多了一种习惯而已。
这个有用，而且只有这个能改。 AI 是一个口才极好的、记忆混乱、永远不肯承认自己不知道的顾问。请他出主意可以，請他签字——不行。
当你开始问「这真的是真的吗」，你就不算新手了。三道防线，按顺序上：
直接要求它：「请给出处链接。」它给得出，你就点开看一眼；它给不出、或者给了个点不开的——就当它没说过。肯不肯给来源，是判断可信度最省事的一招。
追问三句：“你确定吗？”，“有什么证据？”，“如果你是错的，错在哪？”它常常会改口。而改口本身就是信号——一个答案一逼就变，那它刚才的笃定就一文不值。
再加一招加分题：让它唱反调。问完之后补一句“请列出反对这个结论的理由”——你会看到另一面，也能顺便看出它到底有没有料。
我们这个板块聊加密货币的朋友，这一段请慢慢看。
AI 幻觉在币圈是重灾区，因为那里面的问题，刚好都是“错了会出事的”：
它不知道今天的价格，更不会预测行情。 你要它“分析一下”，它会给你一段结构完整、术语齐全、看起来很专业的分析——本质上是在猜你想听什么。
它可能根本没读过，只是根据项目的名字和你的语气，写了一份“像白皮书摘要的东西”。真去核对，里面数字、团队、路线图，没有一项对得上。
看到这种招牌，细节不必研究：能稳赚的人，不需要卖课。而 AI 在其中扮演的角色，通常只是负责生成看起来很高级的口头禅。
如果你经常在币圈和真假消息打交道，“先查来源，再看结论”这个习惯，比学会任何技巧都值钱。 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：
人工智能越来越强，它的错误也会越来越像正确答案。这是一场长期的拉锯战——它负责流畅，你负责核实。谁守住这一条，谁就不会被那六个幽灵判例写进自己的文件裡。
顺便说一句：读到这里你应该松一口气——人工智能胡说八道，不是你笨，也不是它坏，而是你们还在磨合。下一篇，我们来解决磨合里最实际的那一个环节：怎么问，它才肯好好答。
这个系列还会聊：
下一篇，我们聊新手最实际的困境：
“我给 AI 发消息，像在给前任发消息——发出去没回应，回应了也不懂我。”
其实问题不在 AI，在那句话。下一篇教你怎么把话说清楚，而且不必背一百条提示词。
在那之前，先做一个小实验：把你最近问过 AI 的一个问题再问一次，这次补上一句“请给我出处”。看看它的反应——这一下，你就明白这篇在说什么了。
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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编辑评论 / Editor's Note
业州愚公的文章从一个真实的案例出发，探讨了AI幻觉的概念和成因，揭示了AI在特定情况下可能会产生不准确或无意义的输出，对于使用AI的朋友来说，这是一个非常重要的警示。这篇文章不仅幽默地描述了AI的怪现象，也提醒大家在使用AI时需要保持批判性思维。同时，作者还给出了相关的防範措施，对于币圈朋友来说尤其具有参考价值。