许多使用过大语言模型的人或许都曾遇到过这样的情况：在提问时，AI充满自信地给出一个答案，最终却被证实是一个荒诞的错误。当你耐心地纠正它时，它会立即表现出“诚恳”的态度，道歉并表示“感谢指正，我会努力改进”。然而，当你以另一种方式再次询问类似的问题时，它却改头换面，继续提供错误的回答。这种表面认错却毫无改正行动的现象，被网友戏称为“诚恳认错，坚决不改”，让人忍俊不禁，同时也引发了人们对AI可信度的深入思考。
这种现象背后，正是大语言模型难以根治的“幻觉”问题。所谓“幻觉”，是指AI在缺乏真实知识支撑的情况下，根据训练数据中的模式和语言规律，生成看似合理但实际错误的内容。这并非AI有意欺骗，而是其工作机制的自然结果——模型本质是一个“概率预测引擎”，其目标是生成最符合语言逻辑的回应，而不是确保事实的准确性。
当用户纠正错误时，AI的“道歉”只是语言模式的自然回应，并不意味着其内部知识库真正更新。当前主流模型多为静态训练，知识固化在训练数据中，缺乏实时学习和动态更新机制。即使用户反馈被收集，也需经过复杂的数据清洗、重新训练和验证流程，才能影响模型表现。而大多数面向公众的服务并未开放即时反馈学习功能，导致“纠正—遗忘”成为常态。
更复杂的是，部分错误极具隐蔽性。有些AI会引用不存在的论文、捏造权威言论，或混淆时间线与因果关系，普通用户难以察觉。即使专业人士指出问题，模型也可能因训练数据中的偏见或噪声，反复生成相似错误。这种“换汤不换药”的回应，暴露出当前AI在知识理解与事实核查上的深层缺陷。
尽管学术界和产业界已提出多种缓解方案，如引入外部知识库、增强事实验证模块、采用人类反馈强化学习（RLHF）等，但完全消除幻觉在现有技术框架下几乎不可能。尤其在开放域问答中，模型追求“流畅合理”往往压倒“准确严谨”，导致其更倾向于“编出一个好听的答案”来取悦用户。
这种现象带来的不仅是用户体验的下降，更可能引发信息污染的恶性循环：错误内容被发布到网络，又被爬取进入新一轮训练数据，使AI“越学越错”，形成“AI回音室”。
面对这一困局，用户需保持理性认知：AI是强大的辅助工具，但非权威信源。提问时应交叉验证信息，尤其在涉及医疗、法律、金融等关键领域时，不可盲目依赖。同时，开发者也应增强透明度，明确标注模型的局限性，并探索更高效的反馈机制，让“用户纠正”真正转化为“模型进化”。
