北京大学王选计算机研究所研究员、博士生导师 赵东岩

出品｜搜狐科技

作者｜张雅婷

随着DeepSeek的爆火，公众对AI幻觉的担忧也日益加剧。

比如，不少人通过DeepSeek辅助就医、撰写论文时发现，DeepSeek会“一本正经地胡说八道”，把一些专有名词“张冠李戴”，用户难以发现DeepSeek的“幻觉陷阱”。

来自Vectara机器学习团队的幻觉测试显示，DeepSeek-R1的幻觉率高达14.3%，显著高于DeepSeek-V3的3.9%，也远远超过行业的其他推理模型，比如OpenAI-o1的测试结果是2.4%。

这种AI大模型生成内容与真实数据不符，或偏离用户指令的现象，会极大影响用户的使用体验。在医疗、法律、金融等对准确性要求高的领域，AI幻觉则会为企业带来严重后果。

DeepSeek-R1幻觉率为何高于行业其它推理模型？AI幻觉为何难以完全被消除？减少大模型幻觉的技术手段都有哪些？最近，搜狐科技与北京大学王选计算机研究所研究员、博士生导师赵东岩进行了深入交流。

赵东岩告诉搜狐科技，Vectara公司设计的是"忠实性幻觉"评估，检测生成摘要与原始文本的语义一致性，该测试主要测试模型摘要能力和指令遵循能力。

他表示，DeepSeek-R1这种推理模型，是通过生成中间推理步骤来增强问题解决能力，目标是解决复杂的推理任务。之所以在幻觉率方面的表现不好，可能是模型对齐做得不够。“我们在研究和使用过程中，R1复杂问题推理能力强大，往往比o3-mini好，但是有时instruction following的能力没有o3-mini好。”

赵东岩强调，DeepSeek等大模型的幻觉来自于本身的技术架构和基于统计的机器学习范式，是大模型的内生性缺陷。因此，可以说大模型的创造力与幻觉是相伴相生的。

他认为，要从根本上减少大模型幻觉，可以从让大模型学习运用已有知识来实现受限推理，向可控生成的方向进行突破。

以下为对话实录：

搜狐科技：来自Vectara机器学习团队的幻觉测试显示，DeepSeek-R1的幻觉率高达14.3%，显著高于V3的3.9%，也超过行业平均水平，这个背后可能有哪些原因呢？

赵东岩：根据相关信息，Vectara公司设计的是"忠实性幻觉"评估，检测生成摘要与原始文本的语义一致性或者看短文回答问题，该测试主要测试模型摘要能力和指令遵循能力。

推理模型，如 DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 o3-mini，是通过生成中间推理步骤来增强问题解决能力，称为“长思维链”推理。这种方法目标是解决复杂的推理任务。

摘要任务是一个相对“简单”的任务，和推理能力并不对齐。R1在这个任务的幻觉大，我们推测主要是对齐这方面做得不够。我们在研究和使用过程中，R1复杂问题推理能力强大，往往比o3-mini好，但是有时instruction following的能力没有o3-mini好。

推理模型的“幻觉”整体比基座模型的“幻觉”大，一个原因可能是给定文本和模型自有知识的冲突。模型自己能力强，可能不按给定上下文去回答。现实中，说服一个聪明人更难些。

搜狐科技：在用户使用时发现，DeepSeek会编造专业文件，并且因为逻辑表达更好，幻觉很难识别出来，您觉得用户在使用时应该注意什么，来避免被大模型的幻觉“欺骗”？

赵东岩：这个只能多渠道验证信息来源。也可以使用多种语言询问，然后交叉验证。

搜狐科技：不少用户发现，DeepSeek在写作中展示出了惊人的创造力，大模型的创造力是不是一定会带来幻觉？大模型能做到既有创造力，又少幻觉吗？

赵东岩：简单来说，DeepSeek等大模型的幻觉来自于本身的技术架构和基于统计的机器学习范式，是大模型的内生性缺陷。因此，可以说大模型的创造力与幻觉是相伴相生的。

搜狐科技：大模型能做到既有创造力，又少幻觉吗？

赵东岩：对于事实性幻觉，如回答某事实性问题出错，这个得看问题的复杂程度。有部分原因是模型输出的随机性导致的（也是模型有创造力的源泉），这方面随着模型能力的增强，幻觉也会越来越小，但很难完全避免。

对于忠实性幻觉，如给定文本做摘要，这个要增强模型的指令遵循能力，有极大可能的缓解、甚至有条件消除（如可控生成）。这个过程并不会影响模型的创造力。一般来说，参数规模越大、模型能力越强，消除忠实性幻觉的机会就越大。

搜狐科技：随着大模型性能的发展，大模型幻觉的发展趋势是什么样的？

赵东岩：从海量数据的统计学习角度看，对同一个问题，有可能本身就有多种解答，或者共识不同（人类也没有在所有问题上达成共识），这些现象也会反映到模型的输出上。总体来看，模型性能越强，幻觉整体还是在减少，回答问题能力增强，也会生成更符合价值观的回答。

搜狐科技：大模型的幻觉问题，是否会导致其在行业应用面临较大的挑战？比如对准确率要求比较高的教育、医疗、金融等行业？

赵东岩：是的，所以在这些关键领域，模型的对齐效果非常关键。实践中，可以通过多次校验，对齐，RAG来改善大模型的幻觉问题。

搜狐科技：从技术上来说，常用减少大模型幻觉的手段有哪些呢？能否详细聊聊？

赵东岩：在输入层面，可以通过检索增强生成（RAG）的方法，通过引入外部知识库，在生成过程中检索相关信息，确保生成内容的准确性和时效性。 

此外，可以将结构化的知识图谱集成到生成过程中，提供明确的事实支持，减少模型生成不准确或虚构信息的可能性。结合视觉和语言信息，增强模型对多种信息的校验，增强对事物理解的一致性，减少幻觉的发生。

在模型层面，可以精心设计输入提示，引导模型生成更符合预期的输出。如思维链引导模型逐步推理，减少幻觉的发生。在输出层面，可以通过投入更多的计算资源，输出多个结果，然后互相校验内容。

个人认为，要根本上缓解大模型幻觉，可以从如何让大模型学习运用已有知识来实现受限推理，向可控生成的方向实现突破。