​​生成式AI无法从根本上解决“幻觉”问题，因其本质是概率模型而非事实核查系统​​。当前技术虽能通过训练优化、外部验证等手段降低错误率，但无法彻底消除虚构信息，尤其在处理罕见知识或复杂推理时仍会“一本正经地胡说八道”。​​关键矛盾在于：AI的创造力与准确性不可兼得，模式识别机制注定会牺牲事实性​​。

生成式AI的“幻觉”源于底层设计逻辑。大语言模型通过统计概率生成文本，而非理解事实。例如，当训练数据中“爱因斯坦”与“诺贝尔奖”高频关联，模型可能虚构获奖次数。即使采用更干净的训练数据，模型仍可能因数据稀疏性（如冷门知识）或上下文复杂性而编造信息。这种“脑补”机制是技术原罪，而非可修复的漏洞。

现有解决方案存在明显局限。检索增强生成（RAG）技术虽能引用外部文本减少错误，但无法覆盖动态知识更新；事实核查系统（如谷歌“双子星”）依赖网络信息，可能被虚假数据污染；增加训练参数虽提升准确性，却导致计算成本飙升。更关键的是，​​AI无法像人类一样建立因果逻辑或验证知识真伪​​，例如在回答“如果秦始皇活到2025年会怎样”时，必然产生违背历史的幻想。

用户需保持警惕并建立验证机制。重要领域（医疗、法律等）应避免完全依赖AI生成内容，需交叉核对权威来源；普通用户可通过“语义熵”工具检测AI回答的确定性，或要求模型标注信息出处。未来，​​AI或将明确区分“创意模式”与“事实模式”​​，但彻底消除幻觉需突破现有技术范式。