防幻觉清单：10 个信号判断这段话不可信

你让 AI 写了一篇文章，数据详实、引用规范，看起来完全可信。但仔细一查——那篇《自然》杂志论文根本不存在，那个"哈佛大学 2024 年研究"是编造的，那个"增长 300%"的数据来源无处可寻。

这就是 AI 幻觉的可怕之处：看起来越具体，越容易让人放松警惕。

这篇文章给你一份可打印的防幻觉清单，10 个高危信号 + 5 分钟快速核验流程，让你在发布前快速识别哪些内容不可信。

幻觉的 3 种类型（捏造、混淆、过度概括）

AI 幻觉不是随机乱编，而是有规律可循。理解这三种类型，你就能更快识别问题。

类型 1：捏造（Fabrication）

特征：完全不存在的信息，但描述得很具体。

典型案例：

❌ 幻觉输出：

“根据 2024 年《科学》杂志发表的《人工智能对创造力影响的元分析》（作者：张伟、李娜），使用 AI 工具的设计师创造力提升了 47%。”

为什么危险：

• 期刊名真实（《科学》确实存在）

• 论文标题看起来专业

• 作者名字很普通（张伟、李娜）

• 数据具体（47%）

真相：这篇论文不存在，作者是编的，数据是凭空捏造的。

类型 2：混淆（Conflation）

特征：把多个真实信息拼接在一起，形成错误结论。

典型案例：

❌ 幻觉输出：

“OpenAI 的 CEO Sam Altman 在 2024 年 3 月的 TED 演讲中表示，GPT-5 将在年底发布，并且会拥有自主学习能力。”

拆解真相：

• ✅ Sam Altman 是 OpenAI CEO（真）

• ✅ 他确实参加过 TED 演讲（真）

• ❌ 但他从未在 2024 年 3 月的 TED 上说过这些话（假）

• ❌ GPT-5 发布时间和功能是模型推测的（假）

为什么危险：部分信息是真的，让人误以为整段都可信。

类型 3：过度概括（Overgeneralization）

特征：把少量案例或局部现象，夸大成普遍规律。

典型案例：

❌ 幻觉输出：

“研究表明，90% 的自媒体作者使用 AI 工具后，收入提升了 3 倍以上。”

问题：

• “研究表明”——哪个研究？样本量多大？

• “90%”——这个比例从何而来？

• “3 倍”——是平均值还是中位数？是否剔除了极端值？

真相：可能只有一两个小范围调查，甚至是个别成功案例，被模型概括成"普遍规律"。

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10 个高危信号：一眼识别不可信内容

以下是我总结的 10 个最常见的幻觉信号，按危险程度排序。

🚨 信号 1：看起来很具体，但没有来源（危险指数：⭐⭐⭐⭐⭐）

特征：

• 给出了具体的数字、时间、人名、机构

• 但没有标注出处或引用来源

示例：
❌ “2024 年，全球有 230 万人使用 ChatGPT 创业，其中 45% 实现了盈利。”

为什么危险：这是最容易让人中招的幻觉。具体的数字（230 万、45%）让人误以为这是来自权威报告，但实际上可能是模型编造的。

快速判断：如果看到具体数据但没有来源标注，立刻标记为【待核查】。

🚨 信号 2：时间+事件的组合（危险指数：⭐⭐⭐⭐⭐）

特征：

• 给出了具体时间（如"2024 年 3 月"）

• 声称在这个时间发生了某事（如"某公司发布报告"）

示例：
❌ “2024 年 6 月，麦肯锡发布《AI 对就业影响报告 2.0》，预测 2030 年将有 8 亿人失业。”

为什么危险：

• 麦肯锡确实经常发布报告（真）

• 但这个具体的报告名称和时间可能是编的（假）

快速判断：搜索"机构名 + 报告名 + 时间"，看能否找到原文。

🚨 信号 3：引用论文但不给 DOI 或链接（危险指数：⭐⭐⭐⭐⭐）

特征：

• 提到了期刊名（如《Nature》《科学》）

• 给出了论文标题和作者

• 但没有 DOI 编号或论文链接

示例：
❌ “根据《自然》2024 年刊登的《大语言模型认知能力评估》（作者：Smith et al.），GPT-4 的推理能力接近人类平均水平。”

为什么危险：期刊名是真的，但论文可能不存在。

快速判断：

1. 去期刊官网搜索论文标题

2. 或者搜索"作者名 + 论文标题"

3. 如果找不到，99% 是幻觉

🚨 信号 4：使用"最新研究""有研究表明"等模糊词（危险指数：⭐⭐⭐⭐）

特征：

• 声称"有研究"“最新报告”“专家认为”

• 但不说是谁的研究、哪个专家

示例：
❌ “最新研究发现，使用 AI 工具可以让工作效率提升 50%。”

为什么危险：这是模型用来掩盖"我不知道具体来源"的常见话术。

快速判断：看到这类词，立刻追问"哪项研究？谁做的？什么时候发布的？"如果答不上来，就是幻觉。

🚨 信号 5：数据过于精确（如 47.3%、238 万）（危险指数：⭐⭐⭐⭐）

特征：

• 给出了非常精确的数字（保留小数点）

• 或者看起来很"刚好"的整数（如 200 万、50%）

示例：
❌ “2024 年，中国有 238.7 万人使用 AI 工具创业。”

为什么危险：真实的统计数据通常会标注"约"“大约”，或者给出数据范围（如"200-250 万"）。过于精确的数字，反而可能是编造的。

快速判断：搜索这个具体数字，看有没有权威来源。

🚨 信号 6：引用"内部报告"“未公开数据”（危险指数：⭐⭐⭐⭐）

特征：

• 声称数据来自"内部报告"“行业白皮书”

• 但这些资料"未公开"或"需要付费获取"

示例：
❌ “根据 OpenAI 内部报告，GPT-5 的训练成本超过 10 亿美元。”

为什么危险：用"内部"“未公开"来掩盖"我编的”。

快速判断：如果无法获取原始报告，标注【无法核验】，并在文中说明"该数据未经公开验证"。

🚨 信号 7：人名 + 职位 + 观点的组合（危险指数：⭐⭐⭐⭐）

特征：

• 给出了具体人名和职位

• 引用了这个人的观点或言论

示例：
❌ “斯坦福大学 AI 实验室主任李华表示，‘AI 将在 2030 年实现通用智能。’”

为什么危险：

• 斯坦福确实有 AI 实验室（真）

• 但"李华"这个主任可能不存在（假）

• 这段话也可能是编的（假）

快速判断：

1. 搜索"机构 + 人名"，看这个人是否存在

2. 搜索"人名 + 引号内的话"，看是否有原始出处

🚨 信号 8：统计数据没有样本量和时间范围（危险指数：⭐⭐⭐）

特征：

• 给出了百分比或比例

• 但没有说明样本量、调查时间、调查范围

示例：
❌ “调查显示，75% 的设计师认为 AI 工具提高了工作效率。”

为什么危险：

• 样本量可能只有 10 人（不具代表性）

• 调查时间可能是 5 年前（过时了）

• 调查范围可能只是某个小圈子（不能推广）

快速判断：追问"哪个机构调查的？样本量多大？什么时候的数据？"

🚨 信号 9：用"众所周知""显而易见"做论据（危险指数：⭐⭐⭐）

特征：

• 用"大家都知道"“不言而喻”"毋庸置疑"这类词

• 来回避给出具体证据

示例：
❌ “众所周知，AI 会取代大部分重复性工作。”

为什么危险：这是模型用来掩盖"我没有证据"的话术。

快速判断：看到这类词，立刻删掉，改成"有研究/数据表明……"并要求给出来源。

🚨 信号 10：因果关系过于简单（危险指数：⭐⭐⭐）

特征：

• 声称"A 导致了 B"

• 但没有考虑其他因素

示例：
❌ “使用 AI 工具后，公司收入增长了 50%，可见 AI 是增长的主要原因。”

为什么危险：收入增长可能是因为市场扩大、产品改进、团队扩张等多种因素，不一定是 AI 导致的。

快速判断：看到简单因果关系时，追问"还有没有其他因素？如何排除其他变量？"

快速核验流程（5 分钟版）

拿到一篇 AI 生成的内容后，按照这个流程快速检查：

⏱️ 1 分钟：扫描高危信号

快速浏览全文，用荧光笔标记：

• ✅ 所有具体数字（如 47%、200 万）

• ✅ 所有时间+事件的组合（如"2024 年 3 月发布报告"）

• ✅ 所有人名、机构名、论文标题

• ✅ 所有"研究表明""众所周知"这类模糊词

⏱️ 2 分钟：核查关键名词

选 3-5 个最关键的名词（优先级见下一节），逐一搜索：

1. 复制"机构名 + 报告名"，看能否找到原文

2. 复制"人名 + 职位"，看这个人是否存在

3. 复制"论文标题 + 期刊名"，看能否找到 DOI

⏱️ 1 分钟：交叉验证数据

如果文中有多个数据，看它们是否自洽：

• 比如提到"全球 200 万用户，中国占 50%"，那中国应该是 100 万，而不是 150 万

• 比如提到"2023 年增长 50%，2024 年增长 30%"，那总增长应该是 95%（1.5×1.3-1），而不是 80%

⏱️ 1 分钟：标注不确定项

对于无法快速验证的内容，加上标注：

• 【待核查】：看起来可疑，但暂时没时间查

• 【推测】：这是基于部分信息的推测，不是确凿事实

• 【存在争议】：这个说法有不同观点

核验优先级：先查什么后查什么

如果时间有限，按照这个优先级核查：

🔴 优先级 1：时间相关（最容易核查，也最容易暴露幻觉）

为什么优先：

• 时间信息最容易验证（搜索"事件 + 时间"即可）

• 一旦时间错了，整段内容可信度立刻归零

核查方法：

1. 复制"时间 + 事件"（如"2024 年 3 月 OpenAI 发布 GPT-5"）

2. 搜索看有无新闻报道或官方公告

3. 如果找不到，立刻标记【时间错误】

🟠 优先级 2：专有名词（机构、人名、产品名）

为什么次之：

• 名词错误通常意味着整个引用是编造的

• 验证成本适中（搜索即可）

核查方法：

1. 复制"机构名 + 关键词"（如"麦肯锡 + AI 报告"）

2. 去官网或权威数据库搜索

3. 如果找不到，标记【来源可疑】

🟡 优先级 3：具体数据（百分比、数量）

为什么第三：

• 数据核查成本较高（需要找到原始报告）

• 但数据错误影响可信度

核查方法：

1. 搜索"数据 + 来源机构"（如"47% + 麦肯锡"）

2. 看能否找到原始报告的图表或摘要

3. 如果只能找到二手转述，标记【待核查】

🟢 优先级 4：观点和结论

为什么最后：

• 观点本身可以有争议，不一定是"对"或"错"

• 重点是观点是否有证据支持

核查方法：

1. 看这个观点前面是否有证据

2. 证据是否可靠（见优先级 1-3）

3. 如果没有证据，标记【缺乏支持】

FAQ：如何在不联网情况下自检

如果你在没有网络的情况下需要初步判断内容可信度，可以用这些方法：

方法 1：逻辑自洽检查

问自己 3 个问题：

1. 文中的数据是否自相矛盾？

2. 时间线是否合理？（比如提到"2024 年发布的报告引用了 2025 年的数据"）

3. 因果关系是否过于简单？

示例：
❌ “2024 年，全球 AI 市场规模达到 5000 亿美元，其中中国占 80%，美国占 30%。”
→ 问题：80% + 30% = 110%，数据自相矛盾。

方法 2：常识判断法

用常识判断以下情况：

• 这个数据是否过于夸张？（如"使用 AI 后收入增长 1000%"）

• 这个时间是否过于巧合？（如"刚好在 2024 年 1 月 1 日发布"）

• 这个人名是否过于普通？（如"张伟""李娜"这种大众名字，反而可能是编的）

方法 3：来源类型检查

看文中是否标注了来源类型：

• ✅ 好的标注：[学术研究]、[政府数据]、[企业公告]

• ❌ 危险标注：[最新研究]、[有专家认为]、[众所周知]

如果通篇都是模糊来源，可信度大打折扣。

方法 4：重新生成对比法

具体操作：

1. 把同样的提示词，让 AI 再生成一遍

2. 对比两次输出中的具体数据（如时间、人名、数字）

3. 如果两次输出的数据完全不同，说明这些数据是编造的

示例：

• 第一次输出：“2024 年，全球有 200 万人使用 ChatGPT 创业。”

• 第二次输出：“2024 年，全球有 350 万人使用 ChatGPT 创业。”
  → 结论：这个数字是模型随机生成的，不可信。

可打印防幻觉清单（保存收藏）

以下是一份可打印的核查清单，建议打印后贴在电脑旁边，每次发布内容前快速过一遍：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│      防幻觉核查清单（发布前必查）              │
└─────────────────────────────────────────────┘

□ 第 1 步：扫描高危信号（1 分钟）
  □ 是否有具体数字但没标注来源？
  □ 是否有"时间+事件"的组合？
  □ 是否有论文引用但没有 DOI？
  □ 是否有"最新研究""有专家认为"这类模糊词？
  □ 是否有过于精确的数据（如 47.3%）？

□ 第 2 步：核查关键名词（2 分钟）
  □ 机构名是否真实存在？
  □ 人名 + 职位是否匹配？
  □ 论文标题能否搜到原文？
  □ 报告名称能否在官网找到？

□ 第 3 步：交叉验证数据（1 分钟）
  □ 文中多个数据是否自洽？
  □ 百分比相加是否超过 100%？
  □ 时间线是否合理？

□ 第 4 步：标注不确定项（1 分钟）
  □ 无法验证的内容是否标注【待核查】？
  □ 推测性内容是否标注【推测】？
  □ 有争议的观点是否标注【存在争议】？

□ 第 5 步：最终确认
  □ 文末是否附上"待核查清单"？
  □ 是否提醒读者"部分数据需进一步验证"？
  □ 关键数据是否保留了验证痕迹（如来源链接）？

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  ⚠️  核查优先级提醒                           │
│  1️⃣ 时间相关（最容易查，最容易暴露幻觉）        │
│  2️⃣ 专有名词（机构、人名、产品）               │
│  3️⃣ 具体数据（百分比、数量）                  │
│  4️⃣ 观点结论（看是否有证据支持）               │
└─────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  🔴  危险信号速查表                           │
│  • 看起来很具体但没来源 → 最危险！             │
│  • "最新研究""有专家认为" → 模糊来源           │
│  • 数据过于精确（47.3%）→ 可能编造            │
│  • "众所周知""显而易见" → 回避证据            │
│  • 简单因果关系 → 忽略其他变量                │
└─────────────────────────────────────────────┘

总结：防幻觉的 3 个核心原则

1. 具体但没来源 = 最危险：越是看起来"有鼻子有眼"的描述，越要警惕。模型最擅长编造"看起来像真的"的细节。

2. 优先核查时间和名词：这两项最容易验证，也最容易暴露幻觉。如果时间错了或人名是编的，整段内容可信度归零。

3. 标注不确定性反而更可信：主动承认"这个数据待核查"“这是推测”，读者反而会更信任你的内容。

立即行动

1. 打印这份清单，贴在电脑旁边

2. 选一篇 AI 生成的内容，用 5 分钟流程跑一遍

3. 建立自己的"待核查清单"，每次发布前过一遍

记住：你的可信度 = 你发布内容的最低质量。一次幻觉内容被发现，之前建立的信任就会崩塌。花 5 分钟核查，能避免 99% 的信任危机。

如果你已经在用这份清单，欢迎在评论区分享你发现的"高危幻觉案例"——我们可以一起完善这套防幻觉系统。