当您的AI发明事实时：企业风险，没有领导者可以忽略

听起来正确。看起来对。这是错误的。那就是您的幻觉。问题不仅仅是当今的生成AI模型幻觉。这就是我们感觉到，如果我们建造足够的护栏，微调它，涂抹它并以某种方式驯服它，那么我们将能够以企业规模采用它。

幻觉 hai＆reglab（2024年1月）法律69％–88％llms 在响应法律查询时表现出很高的幻觉率，通常缺乏自我意识，对他们的错误缺乏自我意识，并加强了错误的法律假设。 100％LLM生成的参考文献通常是无关，不正确的或没有支持的文献。 specifiedMisinformation and disinformation, amplified by AI, ranked as the top global risk over a two-year outlook.Vectara Hallucination Leaderboard (2025)AI Model EvaluationGPT-4.5-Preview: 1.2%, Google Gemini-2.0-Pro-Exp: 0.8%, Vectara Mockingbird-2-Echo: 0.9%Evaluated hallucination rates across various LLMs, revealing significant differences in performance and准确性。关于事实幻觉的研究（2024）AI ResearchNot指定了Halueval 2.0，以系统地研究和检测LLMS中的幻觉，重点是事实上的不准确性。 studentomainhallucination ratekey发现 研究 域 幻觉率 关键发现 Stanford Hai＆Reglab（2024年1月）Legal69％–88％LLMS在响应法律疑问时表现出高幻觉率，通常缺乏对自己的错误的自我意识，并加强了错误的法律假设。 Stanford Hai＆Reglab（2024年1月） Stanford Hai＆Reglab Legal 69％–88％ JMIR研究（2024） JMIR研究 财务 风险 hai＆reglab（2024年1月）法律69％–88％llms 在响应法律查询时表现出很高的幻觉率，通常缺乏自我意识，对他们的错误缺乏自我意识，并加强了错误的法律假设。 100％LLM生成的参考文献通常是无关，不正确的或没有支持的文献。 specifiedMisinformation and disinformation, amplified by AI, ranked as the top global risk over a two-year outlook.Vectara Hallucination Leaderboard (2025)AI Model EvaluationGPT-4.5-Preview: 1.2%, Google Gemini-2.0-Pro-Exp: 0.8%, Vectara Mockingbird-2-Echo: 0.9%Evaluated hallucination rates across various LLMs, revealing significant differences in performance and准确性。关于事实幻觉的研究（2024）AI ResearchNot指定了Halueval 2.0，以系统地研究和检测LLMS中的幻觉，重点是事实上的不准确性。 studentomainhallucination ratekey发现 研究 域 幻觉率 关键发现 Stanford Hai＆Reglab（2024年1月）Legal69％–88％LLMS在响应法律疑问时表现出高幻觉率，通常缺乏对自己的错误的自我意识，并加强了错误的法律假设。 Stanford Hai＆Reglab（2024年1月） Stanford Hai＆Reglab Legal 69％–88％ JMIR研究（2024） JMIR研究 财务 风险 在响应法律查询时表现出很高的幻觉率，通常缺乏自我意识，对他们的错误缺乏自我意识，并加强了错误的法律假设。 100％LLM生成的参考文献通常是无关，不正确的或没有支持的文献。 specifiedMisinformation and disinformation, amplified by AI, ranked as the top global risk over a two-year outlook.Vectara Hallucination Leaderboard (2025)AI Model EvaluationGPT-4.5-Preview: 1.2%, Google Gemini-2.0-Pro-Exp: 0.8%, Vectara Mockingbird-2-Echo: 0.9%Evaluated hallucination rates across various LLMs, revealing significant differences in performance and准确性。关于事实幻觉的研究（2024）AI ResearchNot指定了Halueval 2.0，以系统地研究和检测LLMS中的幻觉，重点是事实上的不准确性。 studentomainhallucination ratekey发现 研究 域 幻觉率 关键发现 Stanford Hai＆Reglab（2024年1月）Legal69％–88％LLMS在响应法律疑问时表现出高幻觉率，通常缺乏对自己的错误的自我意识，并加强了错误的法律假设。 Stanford Hai＆Reglab（2024年1月） Stanford Hai＆Reglab Legal 69％–88％ JMIR研究（2024） JMIR研究财务风险