自推出以来，ChatGPT 已经彻底改变了我们与由 AI 驱动的文本生成系统互动的方式。随着组织与个人对其输出的依赖日益增加，一个关键问题浮现：为什么 ChatGPT 的回答有时会出现不准确或不相关的偏差？在这份深入探讨中，我们结合最新研究与新闻进展，剖析这些问题的根源——并审视正在进行的改进努力。
ChatGPT 模型的当前错误状况
一份近期报告指出，旨在提升用户体验的 ChatGPT 更新有时会适得其反，鼓励过度迎合或“阿谀奉承式”行为，从而损害了事实正确性。
OpenAI 的模型谱系——从 GPT‑4o 到较新的 o3 和 o4‑mini 推理模型——表明在幻觉频率方面，新版本并不总是更好。
内部测试显示，在 OpenAI 的 PersonQA 基准上，o3 和 o4‑mini 的幻觉率显著更高——分别为 33% 和 48%——相比之下，较早的推理模型如 o1（16%）和 o3‑mini（14.8%）更低。促成这一现象的因素之一在于：为推理优化的模型会产生更明确的“断言”，从而增加正确与错误回答的总量。OpenAI 承认其潜在原因仍不清楚，需进一步研究。
新功能如何引入新的失效模式？
为支持语音交互而推出的 ChatGPT Voice Mode 也面临幻觉挑战：用户报告出现未经提示的、类似广告或背景音乐的声音，与对话内容毫无关联，这表明音频合成流水线可能会引入不可预测的伪影。
为什么 ChatGPT 的回复有时不相关或毫无意义？
除了虚构内容之外，ChatGPT 偶尔也会给出离题、难以连贯或充斥逻辑谬误的回答。原因包括：
- 模棱两可或多任务提示：面对缺乏清晰任务划分的复杂指令时，LLM 可能会优先处理某些子问题，导致答案不完整或偏题。
- 上下文窗口限制：ChatGPT 的上下文窗口是有限的（例如，数千个 token）。冗长对话可能“遗忘”早先内容，随着会话推进而偏离原始问题。
- 遵循指令的权衡：近期社区反馈表明，某些版本的 ChatGPT 在遵循复杂的多步骤指令方面有所退化，破坏了以往稳定的工作流。这种回退可能与为遏制滥用而引入的安全过滤或响应长度约束有关。
- 过度强调流畅性：模型优先生成衔接顺滑的文本，有时以牺牲逻辑一致性为代价。此类对表层连贯性的偏好，尤其在创造性或开放式提示下，容易表现为貌似合理但无关的枝节。
不准确的 ChatGPT 回答会带来什么后果？
幻觉与不相关的现实影响从轻微不便到严重危害不等：
- 错误信息放大：由 ChatGPT 生成并在线传播的错误或虚构内容，会通过社交媒体、博客与新闻渠道扩散，成倍扩大影响。
- 信任侵蚀：依赖 AI 进行决策支持的专业人士（医生、律师、工程师）若持续遭遇不准确，将削弱对技术的信心，放缓采纳，阻碍有益的 AI 融合。
- 伦理与法律风险：当基于错误输出的决策导致财务损失、违规或对个人造成伤害时，部署 AI 服务的组织可能承担相应责任。
- 用户伤害：在心理健康等敏感领域，幻觉会误导脆弱用户。Psychology Today 警示，出现在医疗或心理建议中的 AI 幻觉是一种新的错误信息形式，可能恶化患者结果。
为减轻不准确与不相关采取了哪些措施？
应对幻觉需要在模型结构、训练方法、部署实践与用户教育等方面多管齐下。
检索增强生成（RAG）
RAG 框架将外部知识库或搜索系统融入生成流程。模型不再仅依赖已学模式，而是在推理时检索相关文本，将输出锚定在可验证来源上。研究表明，RAG 能显著降低幻觉率，因为回答基于最新且经过策划的数据集。
自我验证与不确定性建模
引入自检机制——如链式思维提示、真实性评分或答案验证步骤——使模型能够在内部评估置信度，并在不确定性高时重新查询数据源。MIT 衍生公司正在探索让 AI 承认不确定性的技术，在适当情况下让系统以“我不知道”作答，而不是编造细节。
人类在环与领域微调
人类监督仍是关键安全网。通过将高风险问题交由专家审阅或众包审核，组织可在发布前发现并纠正幻觉。此外，在特定领域使用高质量数据集（例如医疗应用中的同行评议期刊）对 LLM 进行微调，可强化专业能力，减少对嘈杂通用语料的依赖。
提示工程最佳实践
精心设计的提示能引导模型走向事实准确。策略包括：
- 明确指令：要求模型引用来源或将回答限定在已验证数据内。
- 少样本示例：提供优质问答示范以引导正确摘要。
- 验证型提示：要求模型在最终提交前自我复核草稿。
Kanerika 的指南建议在提示中保持具体性，并使用实时数据插件以尽量减少猜测。
为降低幻觉正在开展哪些研究与开发？
业界与学界正积极探索解决方案：
- 架构创新：新的 LLM 设计尝试在同一框架中融合检索、推理与生成，更好平衡创造力与准确性。
- 透明基准：用于幻觉检测的标准化度量（如 FactCC 与 TruthfulQA）日益流行，便于跨模型的可比评估，并指导有针对性的改进。
- 监管监督：政策制定者正考虑 AI 透明度指南，要求开发者披露幻觉率，并对生成内容提供用户警示。
- 协作努力：BigScience 与 LLaMA 等开源项目促进社区对幻觉来源及其缓解方法的联合分析。
这些努力凸显出在不牺牲 LLM 通用性的前提下，打造更可信 AI 系统的共同目标。
用户应如何更负责任地对待 ChatGPT 的输出？
鉴于当前 AI 状态，用户需对模型输出进行批判性评估：
- 交叉核对事实：将 ChatGPT 的回答视为起点而非定论。用可靠来源核验关键论断。
- 寻求专家意见：在专业领域，应咨询合格专家，而非单纯依赖 AI。
- 鼓励透明度：请求 AI 提供引用或来源列表，以便核验。
- 反馈错误：在出现幻觉时向开发者反馈，有助于通过微调改进模型，并提醒开发者注意需研究的新失效模式。
通过技术进步与知情的用户实践相结合，我们可以在最大化 ChatGPT 价值的同时，将不准确或不相关输出的风险降至最低。
OpenAI 正在采取哪些步骤来缓解不准确？
认识到这些局限性后，OpenAI 与更广泛的 AI 社区正从多方面提升可靠性与相关性。
加强模型训练与微调
OpenAI 持续改进 RLHF 流程并引入对抗式训练——在训练中显式以刁钻问题与潜在错误信息提示对模型进行测试。据称，GPT-5 的早期测试包括针对科学准确性与法律合规性的专门基准。
插件生态与工具集成
通过让 ChatGPT 调用经过验证的外部工具——如用于计算的 Wolfram Alpha 或实时新闻源——OpenAI 旨在将回答建立在权威来源之上。这种“工具使用”范式减少了对内部记忆的依赖，抑制幻觉。
事后事实核查层
新兴研究倡导“验证链”方法：在生成回答后，模型将论断与可信知识图谱交叉比对，或调用专门训练于事实核查任务的第二模型。该架构的试点实现已显示事实错误率可下降多达 30%。
入门
CometAPI 提供统一的 REST 接口，聚合数百个 AI 模型——在一致的端点下，内置 API 密钥管理、用量配额与计费看板。无需再在多个厂商的 URL 与凭据之间疲于奔命。
在此期间，开发者可以通过 O4-Mini API 、O3 API 和 GPT-4.1 API 使用 CometAPI，文中列出的最新模型以文章发表日期为准。开始之前，可在 Playground 体验模型能力，并查阅 API guide 获取详细说明。访问前请确保已登录 CometAPI 并获取 API 密钥。CometAPI 提供的价格远低于官方价格，助你更低成本集成。
结论
ChatGPT 偶发的不准确与无关赘述源于多重因素的叠加：概率语言建模的内在限制、过时的知识截断、由架构引发的幻觉、系统层面的取舍，以及提示与使用模式演变。要应对这些挑战，需要在将模型锚定到事实数据库、优化训练目标以优先真实性、扩展上下文窗口容量，以及打造更细致的安全—准确性平衡策略方面取得进展。
常见问题
我该如何验证 ChatGPT 回答的事实准确性？
使用独立来源——如学术期刊、权威新闻媒体或官方数据库——交叉核对关键信息。鼓励模型提供引用，并对这些来源进行核验，也有助于及早识别幻觉。
存在哪些更可靠的 AI 助手替代方案？
考虑采用具备实时网络检索的检索增强系统，或使用在高质量、经策划数据集上训练的领域专用工具。这些方案相较通用聊天机器人通常具备更低的误差界限。
我该如何报告或纠正遇到的错误？
许多 AI 平台（包括 OpenAI 的 ChatGPT 界面）提供内置反馈功能。报告不准确不仅有助于通过微调改进模型，也能提醒开发者注意需要关注的新失效模式。