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过去几年，“模型幻觉”几乎成了 AI 领域的一个万能标签。

• AI 出错了，是模型幻觉

• AI 不敢用，是模型幻觉

• 高责任场景进不去，还是模型幻觉

但一个问题长期被回避了：

模型幻觉，真的只是一个“错误”吗？

如果我们一直把它当作缺陷来讨论，那么这场争论永远不会结束。
但如果换一个角度看，它其实早就已经被现实给出了答案。

一、先给出一个新的定义

在工程视角下，我们可以这样重新定义“模型幻觉”：

模型幻觉，本质上是大语言模型在信息不完备条件下进行主动补全与推演的能力。

这并不是一个贬义定义，恰恰相反——
它正是 LLM 能够跨领域推理、生成新结构、展现创造性的基础。

如果彻底消灭这种能力：

• 模型将只能复述已有结论

• 只能做检索、匹配、规则执行

• 不再具备推演与创造价值

换句话说：

“彻底消灭模型幻觉”，在工程上并不难，
但那样做，等于主动放弃 LLM 的核心能力。

二、为什么“消灭幻觉”本身是一个外行目标？

你会发现一个很有意思的事实：

几乎所有大模型厂商都会说：

• “我们降低了幻觉率”

• “我们显著改善了准确性”

但没有任何一家敢说：

“我们已经消灭了模型幻觉。”

原因并不复杂：

• 一旦宣称“消灭”，就意味着无限责任

• 一旦消灭，模型的创造力将随之消失

• 一旦消灭，LLM 本身就不再成立

这恰恰说明一件事：

模型幻觉不是一个必须被消灭的问题，而是一个被谨慎保留的能力。

三、真正有价值的目标：让幻觉“无限趋向于 0”

因此，真正合理的工程目标从来不是：

“让模型永远不产生幻觉”

而是：

“在不该出现的地方，让幻觉无限趋向于 0。”

这意味着什么？

• 在高责任场景中，模型不能被允许“猜”

• 在条件不满足时，系统必须能够拒绝生成

• 在不确定时，模型可以停下，而不是补全

这里的关键不在模型本身，而在系统层面：

生成是否发生，本身应当成为一个可被裁决的系统行为。

四、这一结论并非主观判断，而是实验事实

上述判断并不是理论推演，而是来自大量人机协作实验的共同结果。

在同一模型、同一任务、同一上下文条件下，仅改变系统约束结构，会观察到一个稳定现象：

当系统具备阶段约束、状态识别与失败优先机制时，
模型幻觉的触发概率可以被工程性地压缩到“几乎不可发生”。

这说明：

• 幻觉并非不可控

• 幻觉是否发生，与系统是否允许其发生高度相关

问题域，已经从“模型能力”迁移到了“系统控制”。

五、可控 AI 不是发明，而是现实的总结

因此，“可控 AI”并不是一个凭空提出的概念。

事实上，在所有高责任场景中，这条路径早已被默默采用：

• 金融系统：有人审在环、明确责任边界

• 医疗系统：影子模式、辅助而非诊断

• 政务系统：不可自动裁决

• 法务系统：结果可追溯、可否决

• 无人驾驶：影子驾驶、分级接管

• AI 手机与穿戴设备：伴生模型、不直控执行

这些系统的共同点只有一个：

AI 的输出始终处于“可被叫停、可被审计、可被否决”的状态。

这正是“可控 AI”的现实形态。

六、这并不冲击现有技术生态

需要明确的是：

• 可控 AI 并不否定 RAG

• 并不否定 Agent

• 也不否定提示词工程

在低风险、可逆的场景中，这些技术依然是效率最优解。

可控 AI 只针对一个问题域：

当结果不可外包、责任不可模糊时，
系统是否具备让 AI 停下来的能力。

七、至此，“模型幻觉”已不再是一个有意义的争论点

一旦接受了上述事实：

• 模型幻觉是能力的一部分

• 是否出现由系统裁决

• 高责任场景必须可控

那么继续争论“模型有没有幻觉”，已经失去了工程价值。

真正值得讨论的，只剩下一个问题：

你有没有能力控制它？

写在最后

成熟的技术从来不是“消灭风险”，
而是知道什么时候允许风险出现，什么时候必须强制阻断。

模型幻觉亦然。

当 AI 被允许在该创造的地方创造，
在不该创造的地方停下，

所谓“模型幻觉”，
自然也就不再是一个需要恐慌的话题了。

作者：yuer
可控 AI / EDCA OS
GitHub：https://github.com/yuer-dsl