破除“幻觉”，让AI老师更有“人味儿”

杜撰虚假文献、引用不存在的名人观点、编造错误数据、将旧事当作新闻传播……基于不完整信息生成看似合理实则错误的答案，让人难以分辨真伪，这种现象被业界称为“AI幻觉”。

“AI幻觉”是大模型天然存在的隐性缺陷。具体表现在互联网上，大模型只会单纯搜索内容进行推理，无法像人一样判断真假，且不对信息本身的真实性负责。4月25日，李彦宏在百度AI开发者大会上坦言deepseek存在幻觉多、速度慢等痛点，将“AI幻觉”这一概念再次拉入大众视野。这个词汇早在2023年就显迹在互联网上，但时至今日仍在各大社交平台有具象化呈现。

例如在小红书平台，“DeepSeek生成假的参考文献怎么办”相关帖子达到5万条；微博上，#防止DeepSeek乱编文献的方法#的话题也冲上热搜。加之一些人不经判断就依赖AI走 “捷径”，相关争议持续不断。

在AI的浪潮下，如何兼顾正确与效率的同时，守护自己的思辨能力？

破解AI幻觉，开“AI + 教育”落地新局

面对AI大模型“一本正经式地胡说八道”，若想避免被误导，一方面需要正确看待AI生成、输出的内容，另外一方面，与AI良性互动，而非对其输出结果全盘接受。中国人民大学新闻学院教授卢家银指出，这种现象在知识建构与思维发展层面存在双重隐患：在知识建构上，AI生成的虚假学术成果，可能扭曲青年对科学方法论的理解，削弱其“假设-验证”的科研逻辑训练。在思维发展上，AI谣言通过算法推荐的“信息茧房”形成逻辑闭环，不利于批判性思维的培养。

因此，AI输出内容应被视作认知起点而非终点。我们需要主动验证信息可靠性，例如查阅权威信源、对比多元观点，甚至与领域专家直接交流。除了小心谨慎使用大模型之外，酷开探索出“AI + 教育”场景化落地的另一条路径——让大模型仅承担宏观调度与规划功能，即先由大模型拆解分析题目，再依据具体需求调用适配工具解题。这一思路在搭载教育智能体的酷开AI学习机Y41 Air上得到实践印证。

从“答题工具”到“思考辅助者”，AI如何才能讲好一道题

真正有“人味儿”的AI教育，始于对技术边界的清醒认知，酷开要做的是让AI成为“思考辅助者”，而非答题“工具”。酷开AI学习机Y41 Air搭载的教育智能体，打破通用大模型的数据泛化问题，通过整合K12全学段10亿级去重题库，用大量的基础数据规避AI“天马行空”式的推理的干扰，从底层夯实了大模型解题的准确性与可解释性。

当学生提问时，学习机会遵循“先匹配、再推演”的双轨逻辑，首先在海量题库中精准匹配相似题型，再通过大模型进行解题路径的分层推演，从源头上降低AI幻觉风险。以初中几何题为例，酷开AI学习机Y41 Air 如同私人“家教”般，不仅呈现答案与完整推理过程，更通过一对一提问引导的方式，促使学生观察图形特征、自主推导辅助线添加逻辑。

这种在解题过程中融入个性化互动引导的设计，既提升了人机交互的拟真感，更着力培养学生主动思考与分析的思维能力，与传统AI答题工具形成了本质区隔。

当前AI教育正站在应用普及的十字路口。酷开学习机展现的技术路径表明，化解AI幻觉风险不能单纯依赖模型优化，更需要从教育本质出发重构人机关系。在AI与教育深度融合的进程中，如何平衡技术能力与教育逻辑，酷开的实践给出了一个值得关注的答案。