GenAI系列报告之68：2026年大模型幻觉能被抑制吗？（23页）

分类：人工智能

标签：大模型幻觉、RAG技术、模型对齐、Agent纠错

摘要：本报告由申万宏源于2026年发布，属GenAI系列研究，系统探讨大模型幻觉的成因、控制路径与对AI应用落地的影响。报告界定，幻觉指语言模型常产生的过度自信的似真谬误，包括无中生有、事实错误、语境误解与逻辑谬误等类型，并根据哥德尔不完备定理指出部分幻觉在数学上无法彻底消灭，控制与智能化提升同为长期命题。报告提出，幻觉源于模型架构、有毒数据、奖励目标对准确性要求缺失、上下文窗口限制理解力四类因素，对应控制方案也从这四个维度展开：模型层面采用更多人类偏好数据对齐并扩大上下文窗口（32K至128K）；数据端聚焦高质量数据集构建，采用「AI+人工」模式清洗标注；工程化方面，RAG技术成为企业标配，Gartner预计2025年企业采用率达68%，并搭配问题分解框架减少错误累积；Agent层面引入自主学习、自我反思与纠错机制。报告判断，2026年大模型幻觉已能得到更有效控制在Vectara HHEM测评中，全球幻觉率最低的TOP25个模型幻觉率已低于8%，个别模型最低可达1.8%，部分严肃场景通过工程化与RAG结合可用性提升。以财税领域为例，DeepSeek-V3结合RAG后可用率由36.5%提升至

来源：蝶动洞察 | 日期：2026-09-28 | 格式：PDF | 页数：23