數字人文與 RAG

AI 幻覺下的易經引用治理

易學材料人物多、書名近、注疏長，模型很容易生成不存在的引文、卷次或學者原話。治理幻覺不能只靠提醒模型「不要胡說」，而要在資料、流程和界面上同時設限。

本站內容原則高校與項目事實依公開資料呈現；學者觀點以可核實材料為準；跨領域應用與工程方案由本站負責分析。

Research Basis

研究依據

復旦論壇圓桌公開提到 AI 人文、學者不可替代性與模型幻覺等問題；NIST 的風險管理框架則提供治理 AI 可靠性與責任的通用思路。

Core Argument

資料層限定可用來源，檢索層返回具體片段，生成層禁止無來源引句，評測層統計錯引和混引，界面層區分原文與轉譯。當系統找不到足夠材料時，改為說明檢索範圍，而不是補造答案。

Implementation

本站對學者觀點只使用公開材料可支持的表述；無法確認的精彩說法不加引號、不署名為本人原話，而轉化為本站方法並說明推演性質。

Reader Value

讀者因此不必在流暢語言中猜哪些是真的，網站也能以可檢查的方式積累信任。