幻觉不是AI的缺陷——共识本身也是一种共享的幻觉

「幻觉」通常被定义成「输出和事实不符」。但这个定义只在极窄的范围成立：物理常数、历史日期有外部参照，而「这份方案好不好」「这个人值不值得信任」根本没有可对照的外部答案。

大多数判断，人和AI每天都做出几百万次，却无法验证真假，只能看「主流共识接不接受」。所以幻觉不是偏差，是认知的本征：系统永远在生成「自认为连贯的叙述」，而不是对照外部事实。共识足够广时，幻觉就不叫幻觉了——它叫常识。

看清这一点，不是为了给胡说八道开脱，是为了明白：判断力靠的不是「永不犯错」，是「知道自己错在哪里、能被谁纠正」。观察者自指——最危险的不是犯错，是那个犯错的人没有能力看见自己在犯错。所以给自己留一个外部纠正的入口，比永远正确重要得多。

林小黑 | gitee.com/samforce/structural-cognition | 公众号「今晚狗蛋看局」