AI治理：应对大语言模型幻觉风险的必然选择
国泰海通证券发表观点：以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型（LLM）掀起人工智能应用新潮，推动企业与政府加速“数智化”转型。然而，技术缺陷带来的风险日益显现，尤其是模型“幻觉”频发，已引发多起风险事件。各类机构在接入LLM的同时，亟需重视其潜在治理问题，提前构建防范机制，确保AI技术安全可控发展。
AI幻觉已在应用端形成多重危机。AI幻觉（AIhallucinations）是指人工智能模型生成的看似合理但实际错误的内容，这种现象通常表现为脱离现实、逻辑断裂或偏离用户需求的输出。大型语言模型的技术架构与训练方法决定了幻觉现象的固有性，其中推理模型的幻觉率尤为突出，这不仅加剧了互联网信息生态的污染问题，更因其在医疗、法律等专业领域的应用失准而诱发系统性风险，最终可能演变为广泛的社会信任危机。
AI幻觉现象或引发企业的多维度治理风险。AI技术的规模化部署正在重塑企业运营模式，但同时也催生了系统性风险。在专业化应用场景中，这种技术缺陷正引发更严峻的挑战——医疗诊断的误判、法律建议的偏差等案例频发，不仅造成直接经济损失，更侵蚀着社会对AI系统的信任基础。尤其当模型被深度嵌入金融、政务等关键领域时，单一错误可能通过智能决策系统产生级联效应，最终演变为波及多行业的系统性危机。
完善AI治理是实现人工智能可持续发展的必然选择。近年来，中国通过密集出台专项法律与政策文件，初步构建起覆盖人工智能全生命周期的治理法律框架。此外，为应对这些挑战，产业界需采取技术改进（如不确定性量化、检索增强生成）、管理优化（人机协同决策、动态风险评估）和制度建设（版权认证、伦理审查）相结合的综合治理方案。只有通过多方协同，才能在释放AI技术潜力的同时，有效管控其带来的各类风险，实现人工智能的负责任发展。
（文章来源：财中社）
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