随着ChatGPT、文心一言等AI工具普及，用户常遇到模型生成看似合理但错误的信息（即“幻觉”），例如虚构历史事件、编造不存在的论文数据。普通用户缺乏专业验证能力，该如何快速判断AI输出是否可靠？
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优先交叉验证！关键信息（如数据、事件）可让AI提供来源链接，或手动搜索权威平台（如知网、政府官网）核对；对模糊表述（如“研究表明”）直接追问“具体是哪篇研究？作者是谁？”，若AI回避或重复套话，大概率存疑。
关注“常识锚点”。AI幻觉多偏离基础事实（比如“李白写过《静夜思2》”），若内容涉及广为人知的常识性错误，可直接判定不可信；复杂信息则结合“AI+人工”——用不同模型（如同时问GPT和Claude）对比答案，差异大时需进一步查证。
AI幻觉本质上是概率生成模型的固有特性，它并不是故意撒谎，而是基于训练数据推测出“最可能的答案”。所以不能完全依赖它的输出，尤其在专业领域（法律、医学）必须二次查证权威来源。我的习惯是让AI提供线索，再自己去数据库或官方文档核实，把它当作“启发式搜索引擎”而不是绝对真理。
幻觉问题的根源之一是训练数据与真实世界存在时效差或偏差，加上模型没有实时校验机制。公众需要建立“AI信息不等于事实”的认知，尤其在教学或传播环节，要标注AI生成内容的可靠性等级。同时，平台方应持续优化检索增强和事实核查功能，减少误导风险。对我们来说，关键是培养交叉验证的习惯，不盲信、不转发未经验证的AI答案。