生成式AI出现“幻觉”的主要原因可归纳为以下四点，涵盖数据、算法及应用特性：

1. 训练数据问题

   • 数据模糊、不完整或存在偏差，导致AI无法准确学习真实模式。例如，训练数据若仅包含特定场景，AI在处理新场景时易产生错误。

   • 数据中的噪声或错误会误导模型学习，使其生成不符合现实的输出。

2. 算法局限性

   • 生成式模型（如Transformer架构）过度依赖局部信息，忽略全局逻辑一致性，导致生成内容在局部合理但整体错误。

   • 模型可能因概率估计错误或过度拟合训练数据，生成虚假信息。

3. 认知机制差异

   • AI通过模式识别生成答案，而非真正理解数据含义，易将不相关关联误认为正确，类似“认知偏差”。

   • 部分模型缺乏信息验证机制，可能自行编造内容并构建逻辑连贯的虚假答案。

4. 应用场景挑战

   • 面对事实稀缺或模糊的领域（如历史事件、专业术语），AI易生成无根据细节或错误版本。

   • 用户对AI输出缺乏批判性验证，易轻信其“逻辑严密”的虚假信息。

总结 ：生成式AI的“幻觉”是数据、算法及人类认知差异共同作用的结果，需通过改进数据质量、优化算法设计及增强用户辨别能力来缓解。