在人工智能技术迭代速度突破摩尔定律的当下，以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型（LLM）正以前所未有的深度重塑人类认知世界的方式。然而，这种技术进步伴随显著的认知风险，模型的可靠性存疑，使用中可能会出现“一本正经地胡编乱造”现象。这种“幻象”不仅威胁信息真实性，还可能动摇社会信任体系。认知幻象的技术解构AI大模型的“幻象”（Hallucination）问题，指其在缺乏可靠数据支撑时，生成看似合理实则虚构的内容，比如虚构事实、捏造引用来源，甚至将错误信息以逻辑严密、可信度高的方式呈现。这种现象的隐蔽性极强，因为模型擅长模仿人类语言的连贯性与说服力，用户难以辨别真伪。此类“幻象”的产生，是技术特性与训练机制共同作用的结果