全国政协委员在回答网友关于“AI幻觉”的问题时，给出了详细的解释。AI幻觉，是指人工智能系统（特别是大语言模型）在生成内容时，出现的一种与真实数据不符或偏离用户指令的现象。具体来说，AI幻觉主要表现为以下几个方面：

1. 生成错误或虚构的信息：

• AI系统可能会编造一些不存在的事实或细节，这些信息听起来合理，但实际上是不正确的。例如，AI可能会将不同来源的知识错误地混合在一起，生成出与事实不符的内容。

2. 偏离用户指令：

• AI系统在处理用户请求时，可能会偏离用户的原始意图，生成与用户需求不符的内容。这可能是由于AI对指令的理解不准确，或者是在生成过程中出现了偏差。

3. 缺乏真实世界的体验：

• AI系统并没有真实世界的体验，它的所有“认知”都来自于训练数据。然而，训练数据不可能包含世界上所有的信息，有时甚至会包含错误信息。这导致AI在生成内容时，可能会受到训练数据的局限，产生与真实世界不符的幻觉。

4. 模型结构的限制：

• AI系统通过统计模式预测来生成内容，但它可能无法真正理解信息。这种基于概率最大化的生成方式，使得AI在遇到不确定或复杂的情况时，容易产生偏差，进而生成错误的信息。

全国政协委员还指出，AI幻觉的产生与多种因素有关，包括数据缺陷、模型结构的限制、训练过程中的偏差等。为了减少AI幻觉的产生，可以从算法技术、数据质量、模型架构等多个层面进行改进和提升。例如，设计更稳定、更鲁棒的算法，提供高质量、没有偏差的训练数据，以及优化模型架构等。

此外，全国政协委员还提醒公众，在与AI系统交互时，需要保持警惕，对生成的内容进行核实和验证。特别是在涉及重要决策或关键信息时，更应该谨慎对待AI系统的输出。

概括而言，AI幻觉是人工智能系统生成内容时出现的一种与真实数据不符或偏离用户指令的现象。为了减少其影响，需要从多个层面进行改进和提升，并在使用AI系统时保持谨慎和警惕。