DeepSeek R1的‘幻觉’问题引发舆论担忧：信任与真相的边界

近年来，人工智能技术的迅猛发展使得AI大模型如DeepSeek R1在社会上广泛应用，尤其在中国，成为最为普及的智能工具之一。这种看似智能的背后，却隐藏着“幻觉”问题，这在近日引发了社会各界的高度关注与讨论。随着DeepSeek R1的逐渐普及，人们对于信任AI的合理性、安全性以及真相的界限产生了深刻的思考。

DeepSeek R1凭借其强大的情境理解能力和生成文本的流畅性，受到越来越多用户的信赖。和许多用户一样，我也曾将DeepSeek作为日常工作中的资料查询工具。随之而来的“幻觉”问题却让我对这个工具的信任产生了动摇。“幻觉”是指AI在生成文本时，由于缺乏真实数据的支撑，可能出现的信息错误或完全虚假的内容。

近期在网络上流传的一则假新闻称“80后死亡率突破5.2%”，初步调查发现，这一数据很有可能源于AI生成的对话。这样的事件并不是个例，许多用户在使用DeepSeek进行资料搜集时，常常会遭遇类似的困扰。我在进行京东外卖相关稿件的写作时，询问DeepSeek有关京东与山姆合作的数据，“山姆每年为京东即时零售带来多少订单”，DeepSeek给出了确凿的数据，并声称两者之间将进行新合作。经过进一步查证，我发现这个数据来源不明，且有关合作的预测与去年两者分手的事实相悖。

这种幻觉现象反映出DeepSeek R1的一个根本性问题：大模型在生成内容时是基于词汇出现的概率进行选择，而非注重语义的真实有效性。这使得DeepSeek R1在行业内的幻觉率显著高于其他竞争对手，在Vectara HHEM人工智能幻觉测试中达到了14.3%，是其前身DeepSeek-V3的近四倍，远超行业平均水平。

更为令人担忧的是，DeepSeek R1高幻觉率的特性可能会导致其在更广泛的社会舆论中引发更大的误解与混乱。某位行业专家指出，AI生成的幻觉不仅存于错误的信息上，还可能形成对某些论点的“伪造”支持，比如在专业领域引用虚构的文献，从而误导依赖这些数据的用户。比如有网友询问DeepSeek关于上海某家餐厅的地址，结果DeepSeek给出的所有地址均是错误的，这直接影响了用户的决策。

这种情形在AI的应用中，已经引起了许多人的反思。用户在与DeepSeek交互时，如果不具备足够的判断能力，容易被虚构的信息所迷惑。正如某位用户所言，DeepSeek生成的综述文献中竟然引用了多篇虚构参考文献，这种胡编乱造的现象令许多人感到震惊。

AI的幻觉问题也引发了医疗领域的严重后果，有父母在尝试了解儿童发热就医相关信息时，直接将DeepSeek提供的内容作为依据来质疑医生的判断。这种盲目信任AI而产生的错误决策可能对患者的健康产生潜在危害。

虽然DeepSeek R1的幻觉问题引发了广泛讨论，但它的根源并不在于技术本身，而是在于人们对其“智能”的过度信任。人们往往将AI作为知识的权威来源来依赖，而忽视了其可能存在的不确定性与错误。我们必须意识到，AI模型并不是全知全能的，尤其是在面对复杂人类社会和专业知识时，它们的生成并不能保证准确性。

对此，专家建议用户在使用大模型时，采取一些有效的防范措施，以减少因幻觉导致的信息误导。可以通过交叉验证的方式，向多个来源查询数据，以确保信息的准确性；用户应该具备识别内容真实性的能力，特别是在处理关键性的消息时，保持一定的怀疑态度；，开发者们也可以通过不断完善AI模型，以及为用户提供更为精细的调整参数，引导模型输出更为可靠的内容。

DeepSeek R1的幻觉问题不仅是技术难题，更是社会对AI信任与真相边界的反思。作为普通用户，我们应当在追求便利的同时，保持理性思考的能力，避免盲目依赖AI工具。只有在信任与真相之间找到一个合适的平衡点，我们才能更好地利用人工智能所带来的便利，推动社会的进步与发展。