2026年第一季度，美国法院因AI幻觉问题开出了超过$145,000的罚款。一位律师提交的63条引用中有57条存在缺陷，其中20条根本不存在。
而且这不只是律师的问题。
大家都说RAG能解决，结果呢
企业应对AI幻觉的方式大同小异：用RAG注入最新数据、用领域知识微调，或者在系统提示词里加上不要出错。
但这能从根本上解决问题吗？不行。语言模型在设计上就是概率性的。它预测下一个词是什么，所以原则上永远有可能出错。RAG也一样——就算找到了正确文档，解读过程中仍然可能产生幻觉。
在税务申报、法律咨询、临床药物相互作用分析这类领域，95%的准确率远远不够。那5%的错误就是一场诉讼。
数学证明到底有什么不同？
Pramaana Labs选择了一条不同的路。三位IIT Madras校友于2025年9月创立了这家公司，核心想法是：将LEAN这种数学证明语言叠加在大语言模型之上。
LEAN是数学家用来验证定理的开源语言，2013年由Microsoft Research开发。它将复杂的逻辑结构形式化，让机器能够验证某个命题是否必然为真——不是可能为真，而是可证明为真。
Pramaana的思路是：如果将税法、药物规范、法律条款等复杂领域规则用LEAN形式化，就能数学地验证AI的输出是否违反了这些规则。违反了就拦截。CEO Ranjan Rajagopalan说：
「世界上最难的问题不是无法解决的，只是还没有被形式化而已。」
— Ranjan Rajagopalan, Pramaana Labs CEO
| 传统方式（RAG·微调） | 形式验证 | |
|---|---|---|
| 工作方式 | 检索相关文档作为上下文 | 将领域规则转为代码并验证输出 |
| 错误可能性 | 解读阶段可能产生幻觉 | 规则违反被数学拦截 |
| 确定性水平 | 概率性（如95%准确率） | 确定性（正确或不回答） |
| 适用场景 | 大多数通用业务 | 法律、税务、医疗、合规 |
这个思路受到法国CATALA项目的启发——该项目将整个法国税法和社会保障制度转换为可执行的机器可验证代码。Pramaana把同样的逻辑应用到了AI上。
实际在哪里用？
- 税务合规
前IRS专员Danny Werfel担任顾问。当AI推荐节税策略时，验证层会数学地检查该策略是否与实际税法条款冲突。 - 法律合规
判例法、监管条款、合同条件——都是可形式化的规则。截至2026年初，全球法院记录的AI幻觉案例已超过1,353件。 - 药物发现
由IIT Delhi、IIT Madras和UC Berkeley的教授监督。临床方案和FDA法规被形式化，AI只在经过数学验证的指南范围内作答。
为何这个赛道开始热起来
Axiom Math在2026年3月以$16亿估值融资$2亿，专注数学证明AI。Mistral发布了开源代码验证模型Leanstral。形式验证正在成为AI下一层基础设施。
怎么判断自己的业务是否需要形式验证AI
- 确认法律责任
业务输出是否带有法律责任？合同审查、税务申报、合规工作都属于这一范围。 - 估算错误成本
一次AI出错是否可能造成$10,000以上的损失或触发诉讼？如果是，概率性AI就不是可靠的基础。 - 查看规则手册
业务领域是否有明文化的规则集？法规、药典、ISO标准——只要规则写下来了，就可以形式化。 - 审查现有验证方式
当AI给出错误答案时，你们怎么处理？如果是人工复查，那人工的时间就是隐性成本。 - 加入等待名单
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