以下是关于解决 AI 幻觉问题的一些方法：
借鉴人类应对认知偏差的方法：为解决 AI 幻觉问题提供思路，开发相应技术手段，帮助 AI 更好地理解世界，做出更准确的判断。例如对 AI 模型的训练数据进行“大扫除”，去除错误、补充缺失、平衡偏差，让其学习到更真实全面的知识。 打开 AI 的“黑箱”：让 AI 的“思考过程”更透明，便于人类理解和监督。可解释性 AI 技术能帮助理解 AI 模型如何做出判断，避免因错误逻辑或数据导致错误结论。 打造 AI “智囊团”：让多个 AI 模型协同工作，共同解决问题，避免单个模型的局限性导致的错误。 运用提示词工程：在询问代码功能时，要求 AI 逐行解释代码的含义。明确限制 AI 的生成范围，例如在询问名人名言时指定名人姓名和相关主题，在询问新闻事件时指定事件的时间范围和相关关键词。将提示词变得清晰、具体、有针对性，引导 AI 生成更准确可靠的内容。 进行数据“体检”：为 AI 模型提供“干净”“健康”的训练数据，是预防 AI 幻觉的根本措施。包括数据清洗，去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致内容，并消除数据中的偏见；数据增强，为模型提供更多更丰富的训练数据，提高模型的泛化能力。