最危险的是看起来正常的错误输出，它不触发任何降级机制

概念解释

降级机制是被失败信号叫醒的。一段语法完整、语气镇定、格式正确的错——假引文、错金额、不存在的法规条款——不产生空包，不产生异常，不产生「不完整」标记。流畅的错误（fluent error）于是从降级旁边走过去，像成功一样被用掉。

它比静默的空更危险。空至少有时看起来空；这种错看起来正是用户要的那种完成态。

机制

校验器认识结构，不认识世界。JSON 能 parse、必填字段有值、语气像客服，闸门就开。事实性错误坐在字段内部，对闸门不可见。生成模型的训练目标又偏向流畅与格式服从，正好生产这种「闸门喜欢、世界不认」的对象。

人侧的检测同样弱。流畅降低怀疑，格式正确降低「再看一眼」的动机，尤其当用户不掌握该领域（这正是他们求助的原因）。于是系统检测与人的检测同时缺席，降级的整张网是空的。

怎么研究

植入世界级错误（错的数字、假的来源）但保持结构和流畅，看：有无任何降级被触发、用户检出率、外发率。再加一种带廉价世界校验的条件（回源打开、二次计算、引用解析）。因变量：机制触发、人侧检出、外发。

不要用语法错误当材料。语法错误会触发结构闸，测不到这条。

边界

封闭任务接上权威校验（库存数量对库、金额对账本、工号对目录）时，流畅错误会被闸住，这条的锋芒下降——前提是校验真的在跑，而不是「有这个服务」。开放生成、无法回源的断言，闸几乎建不成，只能降低流畅带来的信任外观，或把输出定位成必须经人核对的草稿。这条不是「错要和空、半成品分路」——那假定错已被检出。这里是检不出来的那一段。

怎么落地

• 对有世界真值的字段接独立校验，校验失败才叫降级。不要用「模型说它有把握」当校验。
• 对没有真值的输出，拿掉完成态的外观：草稿水印、禁止一键对外、强制点开的核对清单。让流畅不再等于可发送。
• 数字、日期、人名、条款号单独成块，便于抽查，不要埋进段落。
• 验证：在预发插入一条格式完美的假引文或错金额。若没有闸亮、人又把它发出去，降级体系在最贵的那种失败上是盲的。把这类 miss 当成事故，不要当成「幻觉偶发」。

延伸

• 同组：L1.06.1 失败时需回到确定性路径 · L1.06.2 降级顺序需预先定义 · L1.06.3 静默失败比明确失败更有害 · L1.06.4 失败分为无输出、错误输出与部分输出，三者需要不同的降级路径 · L1.06.6 降级到确定性路径的前提是该路径一直被维护，而非只在故障时才存在 · L1.06.7 降级需保留用户已输入的内容，让用户从头再来是最常见的降级失败 · L1.06.8 超时与限流是可预期失败，其说明方式应与模型出错区分开
• 相邻：L3.03 幻觉与事实核查负担 · L1.04 置信度呈现 · L4.02 自动化偏见
• 站内检索：fluent error · undetected wrong output · degradation blind spot