AI闹出“乌龙”，近期屡成热点。有人被AI挖坑，也有人被AI中伤。

　　事例清单正不断累积：有用户让AI预约线下餐厅，到店后却被告知预订无效；有用户手机号被AI错误标记为养殖场电话，频繁遭陌生人打电话询问是否卖野猪；有人轻信AI给出的“退机票手续费低”的信息，最终蒙受金钱损失；还有包括律师在内的人士，被AI“脑补”一系列无中生有的罪名。

　　这些AI犯错的情形，通常被归入“AI幻觉”的范畴。包括DeepSeek在内的许多模型厂商，已将降低幻觉率作为模型更迭的重要目标。但业内普遍认为，幻觉难以彻底根除。

　　在此背景下，我们应该如何与AI幻觉共处，正成为一项至关重要的社会议题。6月12日举办的南都数字经济治理沙龙第21期，聚焦AI幻觉的治理，多位业内专家分享了行业内应对AI幻觉的现行解决方案及局限性，并强调提升用户AI素养在当今时代的紧迫性。

　　内生幻觉的系统性解法

　　在360智脑技术副总裁、360 AI高级研究员孙林看来，AI幻觉不只是模型上的bug（错误），而是从数据、模型、系统到产品多个环节共同导致的系统性结果。因此，对其治理也从多个维度推进。

　　孙林提到，数据是AI幻觉产生的一个重要因素。互联网上积累了海量数据，而其中虚假信息泛滥。AI幻觉治理的前提，是将数据做得更全、更真，对互联网上大量的虚假信息进行清洗和治理，形成高质量的数据集。

　　一般来说，模型参数越小，越容易出现幻觉。孙林认为，这也是模型参数不断扩大的一项原因，通过增强模型的能力，减少幻觉或错误带来的影响。与此同时，RAG（检索增强生成）技术也被用于减少幻觉，让AI尽可能调用权威信源。

　　而在产品运营层面，当某一具体的AI幻觉案例被监管部门等指出时，企业会有针对性的处理。

　　孙林坦言，从技术到运营，企业已采取了不少措施来减轻AI幻觉。但要发现和解决所有问题，几乎不可能。这并不是有些工作企业不愿意做，而是当前的技术确实还做不到。

　　外在“投毒”攻防战

　　如果说AI幻觉是模型自然发生的内生问题，那么GEO（生成式引擎优化）“投毒”则是人为地从外部干扰AI的回答。

　　2026年“3·15”晚会曾曝光GEO业务的兴起。一些GEO服务商通过大量撰写推广软文并在互联网平台发布，让AI模型在抓取和训练数据时获取这些内容，从而提高客户产品在AI推荐中的排名。相关服务商宣称，只要支付费用，就可以让客户的产品在任何主流AI大模型的回答中“做到排名前三位”。

　　孙林介绍，传统搜索引擎公司的广告业务，受到大模型产品较大的冲击。GEO业务已经成为所有与互联网广告相关的企业都无法回避的现实问题。在积极为广告主和服务商提供GEO服务的同时，相关公司也需要对黑产利用GEO进行恶意攻击展开防御。

　　中国信息通信研究院人工智能研究所安全治理部主任石霖表示，GEO技术本身是中性的，并无好坏之分，关键在于如何使用。一些服务商和内容生产方，通过数据“投毒”的方式，达到影响AI内容输出的目的，这种滥用是需要被规范的，甚至被禁止的。此种内容污染往往是一个潜移默化、且持久深远的过程，可能衍生出一系列负面后果。

　　“就像种地一样，如果土地被污染了，就难以种出好的庄稼；同理，如果网络空间被污染了，就可能训练不出优质的大模型。”石霖建议，应当明确一种正向积极的导向，倡导大家不去做那些恶意编造虚假信息、污染网络空间的事情。

　　北京交通大学法学院副教授付新华建议，针对“投毒”者、恶意诱导者等行为主体，法律可以从不正当竞争、虚假宣传，以及网络黑灰产治理等角度，对相关行为进行追责。同时，平台应承担反“投毒”义务，例如优先采用可信来源、优先采用权威来源，以及确保引用链条可追溯等。

　　提升AI素养迫在眉睫

　　“AI更像一个还不错的朋友，但并非无所不能，也谈不上很权威。”孙林将厘清AI的角色定位，视作提升AI素养的前提。

　　在他看来，大模型的能力提升伴随更高的成本投入。因此，如果要获得更优质的AI服务，付费订阅是一种符合朴素常识的选择。按照他的使用体验，一些免费的AI应用，输出错误信息的情况越发明显，导致他不得不放弃使用，转而更多使用付费的产品。

　　未成年人作为AI时代的原住民，更是提升AI素养的重要关切对象。

　　清华大学新闻与传播学院博士后张诗瑶在家庭教育相关调研中发现，当代小学生的信息获取渠道已发生颠覆性变革：八九成的孩童不再局限于书本、课堂与长辈教导，而是通过豆包等人工智能工具获取各类信息。当下，AI对青少年的价值早已突破单纯的信息查询工具范畴，既成为部分孩子的情感倾诉与精神寄托，也成为家庭教育中家长常用的辅助帮手。在全民数字化的时代背景下，大众已然将AI视作全能的“智能百科全书”，深度融入日常学习与生活。

　　AI全面普及的同时，AI幻觉带来的信息失真、内容失准等问题愈发凸显，培育全民AI素养、建立科学的AI使用思维，成为抵御AI幻觉的核心关键。对此，张诗瑶提出核心建议，应将AI素养系统性纳入全民科学传播体系，摒弃笼统化、统一化的普及模式，针对不同年龄、职业、使用场景的用户群体，开展分层分类、精准个性化的AI素养专项培训。

　　她认为，数字时代的媒介素养培育，亟须完成迭代升级。过去公众的媒介教育核心是信息素养，重点在于甄别网络虚假新闻、辨别劣质信息；而在AI深度应用的新阶段，大众需要实现认知升级，迈入全新的AI素养阶段。核心能力不再是被动辨别信息真伪，而是主动溯源信息来源、理性独立研判内容可信度，摆脱对AI的绝对依赖，始终将信息判断与行为决策的主动权掌握在自己手中，从思维根源上抵抗AI幻觉带来的认知偏差与决策失误。