谈到最近突然大火的chatGPT，不禁想以一个马尔斯克式的开头写下一句话，数年后，当有人问起我，你记忆里的2023年，是怎样的一年？
我想，那时我一定会记得，2023年的开端，是由一个叫做chatGPT的Ai聊天机器人燃开的。
混乱当中，有一点是毋庸置疑的，那就是作为普通人，将会接触和使用到更多的Ai产品。当这类产品逐渐走进普通人的生活，又会激起怎样的问题水花呢？
我曾经在编程过程使用chatGPT时，出现了这样一个问题，这个问题让我不禁思考到，当AI领域逐渐“新常态”，如何确定自己没有被Ai欺骗呢。
这问题是这样的，通过new SXSSFWorkbook(xxx).getSheetAt(0)得到一个SXSSFSheet，这个SXSSFSheet对象里的shiftColumns应该怎么用呢？
你看，chat GPT一本正经地给出了一个答案，咋一眼看下去，这代码没什么问题？
这一刻，我就知道了，chatGPT说了谎，而且是一本正经地在说谎，可见，在chat GPT吹牛逼方面，在场的各位都是弟弟。
这时，我告诉chat GPT：“但是SXSSFSheet的shiftColumns这个方法并没有做实现呢。”
它立马会告诉你，它刚刚回答错了，然后再给出一个接近答案的回答——
因此，在这类问题面前，若自己没有具备一定识别答案的能力，很容易就被它忽悠了。
这种现象，有一个比较专业的术语，叫“Ai幻觉”。
简单而言，就像汽车会出现故障一样，Ai同样会出现错误或者偏差，导致生成不准确、错误甚至荒诞的结果。就如前面我经历的案例一样，会给出一个看似正确实则错误的答案，让过度信任Ai的人产生幻觉，将事实上错误的答案当作是正确的。
在生活和工作场景下，这类影响可能算不了什么，顶多写出一手的bug、挨老板一顿臭骂，但是，若日后在自动驾驶、医疗健康方面引入Ai，针对这类场景而言，一旦出现Ai幻觉，可能就会是致命的。
例如，若在一些医疗诊断或治疗场景过度信任依赖Ai，一旦出现错误的诊断治疗，轻则延误病情重则导致病人错过了最佳治疗窗口而失去生命。
除此之外，在自动驾驶方面，同样存在类似的隐患：
当AI领域常态化，面对“AI幻觉”，我们该怎么办？
我忽然想到，目前互联网行业的风控技术，日后是否可以在Ai领域进化成能识别Ai的幻觉欺诈呢？