研究质量
研究中的 AI 幻觉：为什么可追溯性重要
AI 可以生成很有把握的研究结论，但可靠系统必须让每项主张回到证据，并在证据不足时明确停止。
Market Pilot 编辑团队 · 2026-07-05 · 2 分钟阅读
流畅不等于真实
语言模型擅长补全合理叙述，即使输入证据并不支持完整结论。研究场景中的风险不是句子难看，而是错误主张被包装成确定事实。
可追溯性让错误可被发现
当结论能够回到聚合态度、受访者回答和原始证据时，研究者可以检查引用是否匹配、样本是否偏斜，以及解释是否超出数据。
NA 是一种产品能力
可靠系统必须允许“证据不足”。NA 不表示系统失败，而是防止模型在未知处继续补写，也提醒团队需要补充数据或改写问题。
建立分层验证
可以自动校验数字、引用和结构，再由研究人员复核高影响结论。对外发布或用于重大决策前，还应使用独立数据或真人研究验证。