OpenAI 研究人员在预印本平台 arxiv 上发表了一篇论文，指出由于大模型使用的统计学特性以及计算限制，即使有完美的数据，AI 仍然会产生貌似可信但实际上错误的输出。研究人员承认，AI 幻觉在数学上是不可避免的，无法通过更先进的工程技术解决。研究人员在论文中称，类似面对考试难题的学生，大模型会在不确定的情况下猜测，产生貌似可信但实际错误的表述，而不是承认不确定性。即使是最先进的 AI 系统，幻觉仍然存在，会破坏信任。研究人员证明，幻觉源于训练大模型使用的统计学特性，而非实现缺陷。研究人员测试了竞争对手 DeepSeek-V3 模型、Meta AI 和 Claude 3.7 Sonnet，以及 OpenAI 自己的 GPT 系列模型。研究人员称，ChatGPT 也会产生幻觉，GPT-5 有更少的幻觉，但幻觉仍然会发生，且更先进的推理模型比简单的系统更容易产生幻觉：o1 推理模型 16% 的时间会产生幻觉，而较新的 o3 和 o4-mini 分别有 33% 和 48% 的时间会产生幻觉。OpenAI 的研究识别了三个导致幻觉不可避免的数学因素：当训练数据集中信息过少时的认知不确定性，模型局限性和计算难解性。

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