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1.什么是AI幻觉？
AI确实厉害，能快速处理大量数据，给出看似专业的分析。但它也有不少毛病，就比如AI幻觉这个大问题。那什么是AI幻觉呢？
AI幻觉就是，AI会生成一些看似有道理，实际和真实情况相差十万八千里的内容。
清华人工智能学院发布过一篇报告，题目是《DeepSeek与AI幻觉》
他们发现，在不同的提问模式下，大模型出现幻觉的概率也不一样。比如，在事实性测试中，DeepSeek-R1的幻觉率是22.33%，豆包的幻觉率是19%。
同时，研究人员还发现，面对这么三类问题，AI的幻觉率最高：
第一类是，知识边界模糊的问题，比如预测未来事件；
第二类是，情感驱动的场景，比如安慰性回应；
第三类是，特殊领域相关的问题，比如医疗诊断和金融预测。
2.什么原因导致AI幻觉？
那是什么原因导致AI幻觉的呢？
从数据层面来看，数据的质量起着关键作用。
如果训练数据中存在大量噪声、错误数据或者数据缺失严重，AI就如同在“垃圾场”中寻找宝藏，很容易“误入歧途”，从而得出错误的分析结论。
其次，AI模型的训练方式同样会引发“幻觉”问题。目前许多AI模型采用基于打分反馈的训练机制，这使得模型追求的是高分，而非真正的准确性。
（原理可以看这个：能大致讲一下DeepSeek的原理吗？）
这就好比，学生为了拿高分而堆砌辞藻，AI模型也可能为了获得更高的分数，在对问题一知半解的情况下，生成看似内容丰富但实则不准确的分析结果。
所以，AI的决策是基于算法和数据，它可没有真正的理解和判断力。
因此，在分析业务问题时，系统的数据分析知识，能帮我们从全局出发，结合实际业务场景和背景，挖掘数据背后真正的价值。
所以啊，哪怕AI再强大，数据分析的能力咱还真不能丢。
不要被网上各种AI替代搞得很焦虑，而是思考AI可以怎么帮助到你现在的工作，来增强你的能力。
少关心AI会取代什么，多思考AI能干什么。
3.如何避免AI幻觉？
那么，如何对AI分析结果验证，避免AI幻觉呢？
为了有效应对AI数据分析中的“幻觉”问题，有3个实用方法分享给大家。
1）分步骤进行有的小伙伴为了省事，直接把数据和问题丢给AI，让AI直接生成分析结论。
这其是实不对的！
为了避免AI幻觉，正确的做法是，在数据分析每个环节，有针对性地问AI，引导AI给出更精准的答案。
2）在AI生成答案之后，千万不要直接使用
而是使用数据分析相关知识去判断，给出的结果是否符合所在行业的业务逻辑。
比如在医疗领域，AI诊断某患者患有某种疾病，这时候就需要医生根据自己的临床经验，参考患者的实际症状、病史等信息，来判断AI的诊断是否准确。
3）交叉验证
采用多个不同的AI工具进行分析，对比它们的结果，通过相互验证来提高分析的可靠性。
换可以对某些关键数据结果，使用数据分析工具（比如Excel、BI、SQL、Python）等实际操作一遍进行验证。
所以，具备系统数据分析知识的人，才能用AI分析出可靠的结果，避免AI幻觉。
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