近期，“AI幻觉”现象引起了广泛关注。 简单来说，“AI幻觉”指的是人工智能系统在信息不完整的情况下，生成表面上看似合理，但实际上是错误的答案，这些答案往往真假难辨。 这种现象不仅仅局限于AI在学术文献中杜撰内容、错误引用名人观点，还包括编造虚假数据、将旧闻包装成新闻进行传播等多种形式。
在4月25日的百度AI开发者大会上，李彦宏坦诚地指出了DeepSeek大模型存在的“幻觉多、速度慢”等问题，再次将“AI幻觉”这一概念推到了聚光灯下。 事实上，“AI幻觉”早在2023年就已在互联网上初露端倪，如今依然在各大社交平台上频繁出现，并持续引发争议。客观来说，这反映了人工智能技术在发展初期，数据训练和算法逻辑层面仍然存在缺陷。
例如，在小红书和微博等社交平台上，大量关于“DeepSeek生成假的参考文献”的帖子和话题涌现。 小红书上相关帖子数量高达数万条，微博上#防止DeepSeek乱编文献的方法#等话题也曾一度登上热搜榜。 这一现象一方面说明了AI大模型的确存在信息生成错误的问题，另一方面也反映出部分用户对AI的过度依赖，以及缺乏独立判断能力，想通过AI寻求 “捷径”的普遍现象。
面对AI大模型的这一固有缺陷，如何在提高效率的同时保证信息的准确性，并且有效保持用户的独立思辨能力，成为了人工智能时代亟待解决的关键问题。 中国人民大学新闻学院教授卢家银指出，“AI幻觉”在知识构建和思维发展上存在着双重隐患。 它不仅可能扭曲年轻人对科学方法论的理解，削弱其科研逻辑的训练，还会阻碍批判性思维的培养。 这种担忧并非空穴来风，如果过度依赖AI生成的内容，而不加验证地全盘接受，长期以往，无疑会削弱个人的信息甄别能力。
因此，卢家银教授建议，应该将AI输出的内容视为认知的起点，而不是终点。 用户需要主动验证信息的可靠性，例如查阅权威信源、对比多元观点，甚至直接与相关领域的专家进行交流。 只有这样，才能在避免被AI误导的同时，与AI进行良性互动，从而真正发挥AI的辅助作用，而不是一味地接受其输出的“结果”。
为了有效解决“AI幻觉”带来的问题，酷开探索出了一条“AI+教育”的新路径。 在他们的实践中，AI大模型在教育场景中仅承担宏观的调度和规划功能，而不是直接作为答题工具来使用。 这种思路在酷开AI学习机Y41 Air上得到了具体的体现。 该学习机首先通过大模型对题目进行拆解和分析，然后再根据具体的需求调用适配的工具进行解题，从而从源头上降低了AI出现“幻觉”的风险。
在酷开AI学习机Y41 Air中，AI的角色从“答题工具”转变为“思考辅助者”。 它不仅能够呈现答案和完整的推理过程，还能够通过一对一的提问引导方式，促使学生主动地观察和分析问题。 这种个性化的互动设计，不仅提升了人机交互的真实感，更重要的是，它有助于培养学生的独立思考能力。
以初中几何题为例，酷开AI学习机Y41 Air的角色就如同一个私人“家教”，它不仅仅是给出答案，还会引导学生观察图形的特征，自主地推导辅助线的添加逻辑。 这种融入了个性化互动引导的教学方式，与传统的AI答题工具形成了本质上的区别。 通过引导而非直接给出答案，避免了学生对AI的过度依赖，从而更好地培养了学生的逻辑思维能力。
在AI教育应用日益普及的今天，酷开学习机的实践表明，化解“AI幻觉”风险，不能仅仅依赖于模型的优化，更需要从教育的本质出发，重新构建人与机器之间的关系。 如何在AI与教育深度融合的进程中，更好地平衡技术能力与教育逻辑，酷开的探索无疑提供了一个值得借鉴的答案。
