OpenAI 自己解释为什么大模型总爱瞎编：评分标准在鼓励它猜，而不是说“不知道”

Why language models hallucinate

OpenAI 发了篇新论文，把大模型“幻觉”的锅扣在了训练和评测方式上。现在的考试只看最终答案对不对，模型瞎蒙一个还有概率撞对，老实说“不知道”反而直接零分。文章拿 SimpleQA 测试举例：gpt-5-thinking-mini 准确率 22%，但错误率只有 26%，因为它有 52% 的问题直接拒答了；而 OpenAI o4-mini 准确率 24...

推荐理由：这篇文章把幻觉归因到训练和评测的奖励机制上，不是老生常谈的“模型会犯错”。SimpleQA 那组数字把问题讲得很透：两个模型准确率只差两个点，但弃答率差了 51 个点，说明 o4-mini 的高错误率是被“鼓励瞎猜”逼出来的。对做对齐、安全和评测的人来说，这是个值得停下来想一想的信号。文章本身是研究解释类，不是产品发布或重大人事变动，所以放在 featured 而不是 p1。