近期，AI领域的热门话题之一是DeepSeek，许多公司纷纷加入DeepSeek的赛道，以将自家产品与DeepSeek对接为荣。
为什么DeepSeek会引发“全民狂欢”呢？原因可以用一句话概括：信息平权。
当前，各种工具都在接入DeepSeek或其他AI大模型，至少在公开信息层面，大家站在了同一起跑线上。但通过AI获取的信息也存在各种问题。
首先，网络上的信息本身就可能存在误差或虚构。AI或DeepSeek的作用是帮助检索和整合信息，这对信息检索效率的提升巨大，但AI提供的信息不一定是真实或有用的。
过去，我们获取信息要么通过书本，要么通过浏览器搜索，然后自己加工整理，判断信息的真实性和是否采用。这里的关键是，判断信息的真实性和是否采用的决定权依然在个人手中。
然而，现在许多人过于信任AI的结果，长期来看，这会削弱人们对信息的敏感性和识别能力，进而影响认知和独立思考能力。
这种情况就是AI大模型在当前阶段面临的主要挑战：信息幻觉。
如何理解信息幻觉呢？
大模型本质上是一个概率预测机器，不断预测下一个Token，且每个生成的Token都会影响下一个Token的生成。
简而言之，同样的Prompt（提示词）会产生不同的答案，这就是信息幻觉问题。换句话说，针对同一个或同一组Prompt，大模型的结果不具备幂等性。
目前，缓解（或解决）信息幻觉的技术方法只有RAG。
RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成。简单来说，就是结合向量数据库中与用户问题高度相关的信息，并将用户的Prompt（提示词）一起输入给大模型，再生成结果。
将RAG解决信息幻觉的过程拆解为理解-检索-生成。
“理解”就是拆解用户提问，充分理解用户需求。“检索”是从网络/数据库等渠道找到合适的信息，进行排序优化，并将搜索到的信息统一处理，输入给大模型。“生成”阶段综合不同信息来源做出判断，并基于大模型的逻辑推理能力，解决信息冲突等问题，最后生成准确率较高的答案。
然而，即便经过如此缜密和富有逻辑的处理，AI给出的结果依然不具备百分百的置信度。
个体如何面对信息幻觉的挑战，我的思考如下：
如果你完全相信AI给出的信息，你很快就会陷入信息幻觉。如果你不敢轻易相信AI给出的信息，那就需要自己去分析判断，这个过程其实就是一个手动检索数据+人工逻辑确认的过程。
DeepSeek的作用是提高我们信息检索过程的效率（当然，需要明确的步骤和具体的要求），借助它的深度推理功能，可以帮你分析出可能被忽略的推理逻辑，提供更多的方法参考。
由此可以得出一个简单的结论：明确的需求、合理的提示词是必要的。
对此，DeepSeek官方也提供了专门的官方提示库。
当然，AI时代的信息平权也暴露了一个残酷的事实：许多人可能连自己的需求都想不清楚，更不用说清晰明确地表达给AI了。
如何跳出这个困境？回到最原始的方法：读万卷书，行万里路，阅人历事。
