量化交易中的"幻觉"：
如何评估金融大模型的可靠性
"大模型的幻觉（Hallucination）在聊天场景中可能只是个笑话，但在金融交易场景中，它可能意味着数百万美元的损失。"
问题的本质：概率模型 vs 确定性需求
大语言模型的本质是概率预测——给定上下文，预测下一个最可能出现的 token。这种机制天然带有不确定性。然而，金融交易对"确定性"有极高要求：一个错误的数字、一个虚构的公司名称，都可能导致严重后果。
我们在 Alphabridge 踩过的坑
在 Alphabridge 早期开发中，我们让 GPT-4 直接解读财报数据。有一次，模型"自信满满"地给出了一家公司的毛利率数据——后来发现，这个数字是模型凭空捏造的。
这让我们意识到：在金融场景中，LLM 只能作为"辅助决策工具"，而非"最终决策者"。
构建可靠的金融 AI 系统：三道防火墙
防火墙 1：RAG + 数据溯源
所有涉及数据引用的回答，必须基于检索增强生成（RAG），并附上数据来源链接。用户可以一键跳转到原始数据源进行核实。
防火墙 2：置信度评分
每一条 AI 输出都带有置信度评分。当置信度低于阈值时，系统会自动标记为"需人工复核"，不会直接进入交易执行流程。
防火墙 3：人机协作流程
关键决策节点（如大额下单、策略切换）必须经过人工确认。AI 负责"建议"，人类负责"批准"。
评估框架：如何量化 LLM 的可靠性
我们内部开发了一套评估框架，用于持续监控模型在金融场景下的表现：
- 事实准确率： 模型输出与权威数据源的一致性。
- 幻觉检出率： 通过对抗性测试，检测模型生成虚假信息的频率。
- 拒答率： 模型在不确定时主动拒绝回答的比例（这是一个正向指标）。
- 响应一致性： 同一问题多次询问，答案的稳定性。
结语：敬畏之心
AI 是强大的工具，但它不是魔法。在金融这样的高风险领域，我们需要用工程化的方法来驾驭它，而不是盲目信任它。正如我们常说的："Trust, but verify."