生成式AI出现幻觉（即产生不准确或虚构内容）的核心原因在于‌模型训练数据的局限性‌、‌概率驱动的输出机制‌以及‌缺乏真实世界反馈‌。以下是具体原因分析：

1. ‌训练数据偏差与缺失‌
   生成式AI依赖海量数据训练，若数据包含错误信息、片面观点或知识盲区，模型会复现这些缺陷。例如，医学领域未更新的数据可能导致AI生成过时治疗方案。

2. ‌概率生成的本质缺陷‌
   AI通过计算词序列概率生成内容，优先选择"可能性高"而非"绝对正确"的答案。当模型对某些领域置信度不足时，可能用合理推测填补空白，导致事实性错误。

3. ‌上下文理解的局限性‌
   多轮对话中，AI可能因注意力机制分散而丢失关键信息，或过度依赖近期对话内容，产生前后矛盾的"幻觉"回答。例如混淆用户提问的具体时间范围。

4. ‌缺乏实时验证能力‌
   当前主流生成式AI无法主动联网核验事实，其输出本质是"训练数据的压缩表达"。当涉及动态信息（如股价、新闻）时，易生成虚构内容。

‌提示‌：使用生成式AI时，建议交叉验证关键信息，并明确其"可能性输出"特性，避免将生成内容直接等同于事实。技术层面可通过强化事实性训练、接入实时数据库等方式缓解幻觉问题。