主要观点总结
本文讨论了在人工智能快速发展背景下，使用AI工具写论文的可靠性和存在的问题。文章指出AI幻觉现象，即AI会生成看似合理但实际错误的信息，可能造成文献虚构的风险。专家指出，青年在使用AI工具时需注意验证信息真实性，培养独立判断能力。文章还提供了应对AI幻觉的提问方式及策略，并指出AI幻觉并非只有弊端，有时也可激发创意。最终强调，学会与AI协作是关键。
关键观点总结
关键观点1: AI工具写论文存在的风险
使用AI工具写论文时，需注意AI幻觉现象，即AI可能生成错误或虚构的信息。
关键观点2: 专家的建议
专家建议青年在使用AI工具时，需主动验证信息真实性，培养批判性思维，并通过与AI的对话互动促进个体思维链的形成。
关键观点3: 应对AI幻觉的提问方式及策略
应对AI幻觉，可采用设定边界、标注不确定、步骤拆解和明确约束等提问方式，以降低AI虚构文献的风险。
关键观点4: AI幻觉的利弊
AI幻觉不仅存在弊端，有时也能激发创意，成为写作的灵感来源。
关键观点5: 如何与AI协作
在这个AI与人类共同进步的时代，学会与AI协作是关键，重要的不是责备AI的不完美，而是如何更好地与之协作。
文章预览
在人工智能飞速发展的当下，对于广大学生和科研工作者而言，一个关键问题随之而来： 借助这样的前沿大模型写论文，真的靠谱吗？ 3月28日， 话题#防止DeepSeek乱编文献的方法# 冲上热搜。记者注意到，用AI工具写论文“被坑”的经历，并非鲜见。 问AI一个问题，它给了你一个特别详细、丰富，看上去好有逻辑的答案。 但当我们去核实时，却发现这些信息完全是虚构的？ 这就是著名的“AI幻觉”现象。 AI幻觉指的是AI会生成看似合理但实际确实错误的信息，最常见的表现就是会编造一些不存在的事实或者细节。 据“科普中国”， 造成AI幻觉问题的成因很多， 例如： 基于统计关系的预测；训练数据的局限性；过拟合问题，即因为记住了太多错误或者无关紧要的东西，从而让AI对训练数据中的噪声过于敏感；有限的上下文窗口；生成流畅回答的设计
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