误区一：区块链上的记录绝对真实且绝对不可篡改
区块链能够帮助参与者维护按顺序排列、带有时间信息的记录。以比特币的区块链为例，每个区块会关联前一个区块的哈希，交易还需要经过节点依据共识规则验证。因此，已经被网络接受并持续确认的记录，事后修改的成本会显著增加。
这并不等于链上信息天然真实。区块链主要保护记录进入系统后的完整性，无法自动判断录入前的数据是否准确，也不能确认现实世界中的货物、身份或传感器数据没有被错误填写。使用区块链时，应同时设计数据采集、身份认证、权限管理和纠错机制。对于存在分叉或确认状态变化的系统，也应根据业务需要确定何时把记录视为最终结果。
误区二：区块链一定是完全去中心化的数据库
区块链通常由多个节点分别保存和验证数据，节点对有效区块采用共同的规则形成共识。这种结构可以减少对单一记录者的依赖，但去中心化程度取决于具体网络的参与者、验证规则、权限设置和运行方式。许可型网络、联盟网络和公开网络的治理结构可能差异很大。
因此，判断一个系统是否去中心化，不能只看它是否使用了区块链这个名称，还要考察谁能写入数据、谁能运行节点、谁能修改规则、发生争议时由谁处理。区块链也不是绕过治理的技术，规则本身仍需要被制定、执行和维护。
误区三：大模型知道答案，所以生成内容必然正确
大模型可以根据训练中形成的模式生成连贯文本，但语言流畅不代表事实经过验证。模型可能把相近概念混合，遗漏条件，误读问题，或者生成看似合理但没有依据的内容。生成式人工智能的风险管理因此需要关注准确性、可靠性、透明度、隐私、安全和问责等多个方面。
在事实性要求较高的场景，应把模型输出视为需要检查的结果。可以限定资料范围，要求输出证据或引用，使用检索和规则校验，并由具备领域知识的人复核。模型适合协助整理、解释和起草，最终责任仍应由明确的业务流程和责任人承担。
误区四：把区块链接入大模型就能自动获得可信人工智能
区块链可以记录数据来源、模型版本、审批过程或输出摘要，从而改善审计和追溯条件；大模型可以帮助用户查询、归纳或解释复杂信息。两者结合后，系统可能更容易发现数据何时被提交、流程经过哪些环节，但这只提升了可追溯性，不能自动证明数据内容正确，也不能消除模型偏差和生成错误。
还需要考虑隐私和可修改性。公开或多方共享的账本不适合直接保存所有敏感提示词、个人信息或原始业务数据。更稳妥的设计通常是根据最小披露原则保存必要的证明信息，并把原始数据放在适合访问控制和纠错管理的系统中。具体方案必须结合数据敏感程度、参与方信任关系、性能要求和合规责任判断。
误区五：只要技术安全，系统风险就已经解决
区块链的哈希、签名和共识规则主要处理记录完整性、身份授权或多方一致等问题；大模型的安全则还涉及训练数据、提示输入、输出内容、访问权限、供应链和使用环境。技术机制通常只能覆盖风险的一部分，不能替代测试、监控、事件响应和持续评估。
选择方案时，可以先明确系统要解决的具体问题，再分别检查数据从哪里来、谁可以修改、模型依据什么生成、错误如何发现、敏感信息如何保护，以及系统失效时谁有权暂停或纠正。只有当区块链带来的共享验证和追溯价值足以抵消复杂度与维护成本，同时大模型的使用边界、人工复核和风险控制都清楚时，两种技术的组合才具有实际意义。