DeepSeek給中國軟件埋了一個“地雷”？

在中國企業服務市場，一場靜悄悄卻極具風險的智能化狂潮，正在上演。

過去半年，成千上萬家軟件企業爭先恐後地將國產大語言模型——尤其是DeepSeek這樣的"明星模型"——接入到自家產品體系中，彷彿只要掛上"AI"的名號，就能瞬間實現降本增效、智能升級。政務系統開始用AI解答政策法規，電商平臺讓AI客服自動應對客戶提問，SaaS平臺嵌入AI助手生成報告、寫郵件、整理合同，幾乎所有B端系統都在加速"AI化"。

它像是新一輪"上雲"運動，只不過這次不是搬服務器，而是"接大腦"。

企業的技術團隊在重構流程，產品經理在重寫交互邏輯，AI似乎無所不能，從問答、推薦，到洞察和決策。一夜之間，AI不再是概念，而是寫進了SOP、嵌入了前臺界面，真正跑到了用戶面前。

但就在這場看似高歌猛進的"智能革命"中，極少有人停下來問一句：我們真的瞭解這些大模型嗎？

這些模型看起來聰明、流暢、自信滿滿，卻有一個鮮有人敢正面直視的致命缺陷：它們常常一本正經地胡說八道。

是的，在效率飛昇的另一面，企業正在把決策、服務、甚至信任體系，交給一個可能頻繁產生"幻覺"的系統。而這些幻覺，並非微不足道的小錯誤，而是可能顛覆用戶體驗、動搖品牌信任、甚至觸發法律風險的系統性隱患。

這不是什麼未來危機，而是當下正在發生的現實。只不過，大多數人還沒意識到，他們接入的AI引擎，也許會成爲一顆尚未引爆的雷。

幻覺正在成爲大模型的"公敵"

如果要給當前的大語言模型挑出一個最致命的短板，"幻覺"二字當之無愧。

所謂"幻覺"（Hallucination），並不是模型崩潰或者系統宕機的表現，恰恰相反，它往往以最流暢、最自信的語氣，輸出最離譜、最錯誤的內容。模型給出的回答結構清晰、邏輯順暢、語言得體，甚至還能引用"似是而非"的數據或術語，但本質上，它在一本正經地胡說八道——內容錯得離譜，卻騙得你一愣一愣的。

這並非危言聳聽。相信很多使用過DeepSeek的用戶，都對這一點深有感受。

那麼，大模型爲什麼會出現幻覺？原因可以歸結爲以下幾類：

1. 預訓練數據偏差：模型學習的是海量互聯網文本，但這些數據充滿了過時、錯誤、甚至虛假信息。模型並不會主動判斷真假，只會"統計地復現語言"。

2. 上下文理解受限：儘管模型能記住前幾千個詞，但複雜上下文下仍容易"斷章取義"或"編造連接"，導致邏輯混亂。

3. 缺乏實時知識注入：大模型本身是"冷知識體系"，它所知道的，可能是幾個月前的老版本，知識不是"知道"，而是"記住了什麼"。

更重要的是，優化目標錯位：當前主流訓練目標是讓回答"看起來合理"，而不是"絕對真實"。這本質上就註定了——幻覺不是異常，而是副產品。

爲什麼優化目標錯位會導致"越聰明，越會胡說"？

大語言模型的訓練目標，從一開始就不是"告訴你真相"，而是"生成一個看起來合理的答案"。它是根據上下文，預測最可能出現的下一個詞——本質上，這是一個語言概率建模問題，而不是一個事實推理問題。

舉個例子：問國家統計局2025年GDP增長是多少？

模型內部不是去"查找答案"，而是問自己："像我這樣的語言模型，在這句話上下文裡，接下來最可能出現的數字是什麼？"

所以，它可能給你一個聽起來合理的答案，比如"5.4%"——即使真實情況是2025年的數據根本就還沒有，它也不會意識到自己在"編造數據"。

這個過程，不是基於知識檢索或事實推演完成的，而是基於語言生成"合理性"的評估完成的。它不是在"認知世界"，而是在"模仿世界"。

換句話說，幻覺不是模型的一次"手滑"，而是它內在機制的自然結果。它不是一個可修復的小Bug，而是一種結構性缺陷、系統性問題。

當模型面對一個它並不理解的問題，它不會選擇沉默，而是會編造一個聽起來像真的答案。這不是"模型在犯錯"，而是"模型在盡職盡責地自信瞎說"。

更進一步，現在的當紅炸子雞是各種具備"深思考"能力的推理模型，那"深思考"模式反而更容易幻覺嗎？

聽起來違反直覺，但答案是：是的，在某些場景下，"深思考"反而會增加幻覺概率。

原因如下：深思考≠邏輯更嚴謹，而是生成更復雜。

所謂"深思考"模型，如DeepSeek的R1，或者國內大模型的推理鏈能力，通常會先生成一段詳細的推理過程，再輸出結論。

這帶來了兩個問題： 幻覺也變成了"有邏輯的瞎說"；生成過程越長，越容易在中間"編造橋段"，最終輸出貌似縝密、實則錯誤的答案。

推理過程本身不可驗證。

模型可能會在中間引入自定義假設或錯誤的中間步驟，而人類在看長文本時，更容易"被說服"，也更難發現幻覺的源頭。

過度自信+表達能力強=誤導性增強。

模型越聰明，表達越流暢，幻覺就越不容易被人識破——這就像一個擅長演講的人，即使說錯話，也能讓你信以爲真。

所以最可怕的不是模型說錯話，而是它"有邏輯地"說錯話。它不是回答"我不確定"，而是用一種非常確定的口吻告訴你一個假的結果。它甚至能"舉例""分析""推演"來支持它的結論——一整套看似完整的推理體系，是建立在虛假前提之上。 這就像你請了一個超級聰明但愛編故事的實習生，還總是表現得信心滿滿、頭頭是道。

在C端娛樂場景中，這種"幻覺"也許只是個笑話；但在B端產品系統中，它可能是一次災難。

B端場景，對錯誤容忍度爲0

在大模型狂飆突進的浪潮中，C端用戶往往是最早的嚐鮮者。但真正值得警惕的，不是模型在C端"說錯了一句話"，而是它在B端"錯了一次系統輸出"。

C端的寬容，來自天然的心理預期。人們使用AI寫寫文案、生成段子、陪聊解悶，本就不指望它百分百靠譜。一句答錯，頂多笑笑，刷新頁面重來就是。

而在B端，AI不再是娛樂工具，而是嵌入進企業服務流程、決策鏈條和客戶交互中的核心能力單元。這裡沒有"差不多可以了"的容錯空間，有的只是對準確性、穩定性、可追溯性的近乎苛刻的要求。

一個B端系統裡，大模型只要答錯一次，就可能擊穿用戶的信任閾值。"1次錯誤=10次不信任"，這不是修辭，而是現實。在實際場景中，這類風險比人們想象得更近、更具殺傷力。

比如在金融行業，企業接入AI助手用於自動答覆用戶關於利率、政策、合規問題的諮詢——但模型一旦誤讀了最新的監管條款，可能就是一紙錯誤答覆，引發投資誤導，甚至法律訴訟；又比如在電商客服系統中，AI自動生成的退貨政策答覆中出現"所有商品七天無理由退貨"，而特價品本不在此列——這不是小誤會，是消費者權益糾紛的導火索。

醫療場景就更不必說，一條由AI生成的過時治療建議，可能直接影響醫生判斷或患者決策；在政務平臺中，AI若"創造"出一條並不存在的惠民政策，甚至僞造一個文件格式、落款單位，都可能在民衆中造成誤導，引發信任危機與輿情風暴。

這些錯誤，哪怕只發生一次，都不是簡單的技術"事故"。它們直接影響的是服務機構的專業形象、法律責任，甚至民衆對整個系統的信任基石。

B端不是AI的遊樂場，而是它的火線考場。在這裡，"模型幻覺"不是一個理論性的問題，而是一個正在逼近的現實隱患。

越多企業將模型深度集成進產品邏輯之中，越需要清楚地意識到：一旦AI開始"編故事"，那故事講得越像真的，代價也越大。

企業的智能化熱潮正在形成技術"綁定效應"

這場由大模型驅動的智能化熱潮，看似是企業邁向未來的技術升級，但當越來越多公司將模型深度嵌入自身的業務邏輯與產品體系中，它帶來的，不只是效率提升，更是一種難以逆轉的技術綁定效應。

在實際應用中，大模型不是"外掛"，而是深度介入：它重構了工作流、替代了原有邏輯、改變了人與系統的交互方式。

它成爲客服前臺的對話接口，成爲分析報告的起點，成爲業務助手的核心引擎。接入它，不僅僅是調用一個API，而是圍繞它重建產品和組織流程。

這也就意味着，一旦模型暴露出幻覺等系統性問題，企業就陷入了一個兩難境地：拆也不是，不拆更危險。繼續使用，就要承擔可能的錯誤成本與用戶流失；要想移除，又意味着要推倒重來，重建大量依賴流程，技術、人力、資源投入巨大，代價難以承受。

對於大廠來說，這可能只是戰略回調的一環；但對於大量中小企業而言，情況更加嚴峻。他們往往缺乏足夠的能力對模型進行精細化評估和測試，只能依賴模型廠商提供的"標準方案"，用起來簡單，退出時卻幾乎沒有退路。一旦出問題，企業不僅要爲幻覺負責，還要爲自己的"無備而戰"付出代價。

這其實不是第一次了。過去十年間，企業早已見識過一次類似的"技術綁架"——當年企業上雲時，不少公司將核心系統綁定在某一雲生態中，結果平臺政策一變、接口一封，企業就陷入系統性被動，既難以遷移，又無法自主。這次，大模型的綁定更深、更隱蔽，風險卻更可能在"看不見的幻覺"中悄然爆發。

更深的問題在於，很多企業仍把這次AI接入當作一個"創新項目"來看，而不是一個必須嚴肅管理的系統性變革。結果就是，在幻覺真正造成衝擊之前，企業幾乎沒有建立任何防火牆。

這不是一次簡單的技術接入，而是一種對未來操作系統的押注。而且，是一場很可能無法回頭的押注。

如果爆雷，誰來負責？

在這場大模型驅動的企業智能化競速中，最沉默的問題，也是最尖銳的問題——如果出錯了，誰來負責？

當一個AI助手輸出了錯誤的政策解釋、生成了虛假的醫療建議、或在關鍵業務中製造了客戶損失，它的"幻覺"到底算誰的錯？是模型廠商訓練有問題？是集成商調用方式不當？還是使用企業監管不到位？

現實是，這個問題目前沒有答案，或者說——沒有一個足夠清晰、可落地的答案。法律層面對於AI輸出的歸責仍處在模糊地帶，尤其是當大模型成爲系統"底座"之後，企業和用戶之間、企業和模型廠商之間的責任邊界，變得極其難以劃定。

在實際場景中，AI模型常以"工具"身份出現，平臺方往往在服務協議中加上一句"AI生成內容僅供參考、不構成建議"，看似免責，實則將後果推給了下游。使用企業也許未必具備足夠的技術能力去判斷模型是否"合理地輸出"，但最終面對客戶投訴、媒體曝光和用戶流失的，卻一定是企業自己。

更現實的是，消費者很難追溯責任鏈條——他們不會也沒興趣區分"錯誤來自哪個環節"。一旦爆雷，企業信用塌方就是一瞬間的事，沒人會去翻AI模型的技術文檔爲你辯護。

海外已經開始出現案例。2023年，美國一位律師使用ChatGPT撰寫訴訟材料，結果AI生成了6條並不存在的判例，被法官當庭駁斥，引發軒然大波。隨後，多起因AI幻覺導致的法律糾紛陸續曝光，OpenAI開始面臨來自多個行業的追責與監管壓力。

而在國內，相關法規尚未成熟，缺乏典型判例，企業與廠商之間仍普遍處於"風險共擔、責任不清"的灰色階段。

諷刺的是，這種模糊不清本應該讓企業更謹慎，現實中卻恰恰相反——沒有明確歸責，也就沒有明確恐懼。於是，智能化在技術上一路狂飆，在治理上卻幾乎原地踏步。

但這條路終究走不遠。隨着模型的使用規模不斷擴大，幻覺遲早會從"個別異常"演變爲"集體事故"。那時候，責任不是分不清，而是無法承受。企業在享受AI帶來的效率紅利之前，必須先思考：一旦出現"智能災難"，誰來爲它埋單？

別指望模型"自我進化"要做好幻覺"防火牆"

當企業紛紛將希望寄託在大模型"變得更聰明"上時，現實卻必須冷靜地提醒一句：幻覺不是一個可以"等着它慢慢消失"的問題。它不是模型成長過程中的階段性瑕疵，而是嵌在底層架構裡的邏輯陷阱。

技術的演進當然重要，但在可預見的中期內，企業若想真正把大模型用於核心場景，必須放棄"自我進化論"的幻想，轉而主動構建起一套抵禦幻覺的系統性防火牆機制。

這道防火牆，首先需要建立在技術架構的升級之上。簡單粗暴地調用一個通用大模型API，幾乎註定無法規避幻覺。在高準確率要求的場景中，必須設置一些額外的安全保障，比如：可以引入RAG（檢索增強生成）架構，讓模型的輸出建立在可控的知識庫檢索結果上，而非憑空"即興創作"。甚至在某些高風險行業，更適合使用小模型加專屬知識源的組合方式，犧牲一點生成能力，換取更高的可解釋性與可靠性。對輸出加上置信度評分、設定響應門檻機制，也能讓系統在不確定時保持克制，而不是自信滿滿地出錯。

更進一步，是重塑產品機制。企業必須承認，大模型不再是工具型組件，而是決策型模塊。這就要求系統設計層面，爲其"錯"的可能性留出緩衝空間。

最基礎的做法，是讓AI輸出在關鍵環節經過人工審覈或規則判定；在更復雜的交互中，可以設置多輪追問、澄清機制，讓系統有機會自我糾偏；此外，對用戶呈現的回答中，必須儘可能附帶引用來源或可驗證路徑，避免用戶在一片"看起來都對"的輸出中失去判斷。

更深一層的防線，其實來自企業戰略層面的清醒認知。不要盲信模型，也不要追風建構AI神話。在將大模型引入產品之前，企業應設立獨立的AI風險評估與監管機制，對每一項AI能力的引入進行風險預案設計。

此外，有必要爲未來留下"退出通道"：不能把關鍵業務的運行邏輯綁定在一個無法回滾、不可替代的模型之上。哪怕不是現在出問題，也要爲"一旦出問題"做好結構性準備。

真正成熟的企業，不是跑得最快的那個，而是最早爲不確定性準備好底線方案的那個。

綜上，大模型正在以前所未有的速度滲透進企業系統，它確實帶來了令人驚豔的能力躍遷：文本生成、信息歸納、對話交互、流程自動化……它就像一位超級助理，聰明、勤快、不眠不休。看起來，它能解決幾乎一切效率問題。

但如果企業只看到"能做什麼"，而忽略了"可能出錯什麼"，那麼AI就不再是神助攻，而是在關鍵時刻可能搞破壞的搗蛋鬼。

技術的爆發期最容易讓人興奮，也最容易讓人盲目。尤其是面對一個能言善辯、邏輯自洽的大模型，它的幻覺不僅是一種技術風險，更是一種認知陷阱——你以爲它在思考，它其實在演出；你以爲它掌握知識，它只是拼接語言；你以爲它能代你判斷，它卻無法爲一句話負責。

真正成熟的企業，對技術始終熱情，但從不盲信。領先，不等於用得早；真正領先的企業，是用得對。

這不是一次風口上的搶跑遊戲，而是一場關於信任體系、業務底線和系統韌性的重構過程。誰能在熱潮中保持清醒，在狂奔中留好退路，在依賴中布好防線，誰才能真正將AI從"潛在的失控變量"，變成"可控的生產力槓桿"。

技術可以顛覆舊時代，但信任，是通向下一個時代的門檻。而構建信任，要從正確地使用不那麼可靠的智能開始。