基于分层验证与公众共建的下一代人工智能技术路径研究：后规模定律时代大型语言模型消除幻觉的工程应急方案

基于Transformer架构构建的大型语言模型目前陷入了参数规模边际效益持续递减的困境。超过GPT-8后，规模定律的物理限制正在逼近极限，而在高风险垂直领域——医疗、司法、金融和公共政策——部署人工智能的可靠性需求正呈指数增长。迄今为止，人类尚未从第一原理破解通用智能的根本机制；盲目依赖智能的自发涌现来推动产业迭代，既缺乏工程严谨性，也缺乏实际可控性。本文提出了一种系统化解决方案，该方案不依赖未知的智能突破，且完全可由现有成熟工程技术实现：一套由“底层世界常识基础模型”和“上层语言生成表达模块”组成的双层解耦架构。该框架采用绝对真理层、专家验证层与公众常识层三层分级结构知识库，建立了“AI候选生成→定量内容偏差检测→轻量大规模验证→专家对异议的最终裁决”的全闭环协同验证机制，实现模型输出的全流程常识约束与事实一致性。该方案彻底解耦了客观世界知识与语言生成，采用公开权威的百科全书和同行评审学术成果作为底层绝对真理基线，并通过全社会公众协作分摊了事实核查的大量成本。与持续扩展模型参数相比，该路径展现出长期边际成本递减的特点，每一代均能提供可量化且可追踪的幻觉抑制指标，清晰勾勒后规模定律时代大型模型的世代演进。同时，标准化结构化的世界公共知识库将为下一轮人工智能范式转移奠定普适性的公共基础设施。本文秉持核心工程哲学：在智能底层科学机理未明之前，人工智能产业的首要任务是实现全场景信息自动化的终极可靠性。