伴隨著人工智能開發，AI幻覺這一次在公眾中出現的頻率也愈發頻繁。雖然這一現象本身并不是由人類的感知所造成，是機器本身的邏輯漏洞所導致；但他最終所能導致的結果，卻在在一定程度上與幻覺無異。想要一個事物的風險，就需要我們對其有充足的了解。
AI幻覺產生的原因大致可以分為三個方面：
首先是算法種類的復雜性。AI模型開發的方式有許多，即便是同一類型的模型，也可能會采取不一樣的學習策略。這種學習方式上的差異，會導致模型的復雜程度相差較大。當不同功能開發的部分組合到一起后，模型內部的認知結構會變得相當龐雜，幾乎不可避免地會產生一系列模型偏見。
其次是模型輸出的數據會有偏見。一個AI模型的開發過程中，根據其投喂數據的質量與內容，會令其在最終輸出結果時，會針對某一事物帶有強烈的傾向色彩。毫無疑問，這種認知上的偏見已經形成底層邏輯，讓AI在后續處理數據、輸出結果時，無法更加公正的對某一事物進行評判，如同人類一樣。但由于AI不是人類，因此不少人可能會放松對其輸出內容的警惕性，誤將其當成客觀的判斷。
擬合不足與過度擬合：所謂擬合不足，是指人工智能對數據分析處理過于淺顯，沒有真正了解到提出問題的關鍵。過度擬合則恰恰相反，是人工智能對某一問題進行了過度解讀，將噪聲也當成了需要處理的內容。不論是哪種情況，都可能會導致最后輸出的結果失真，進而導致發生AI幻覺。
當前，人工智能仍舊處于發展階段，其本身擁有著諸多的不足之處。因此，這更需要我們強化對它的認識，這樣才能不被錯誤的訊息蒙蔽雙眼。
