正确答案是：A 和 B。

分析如下：

假设检验中的两类错误是指在统计推断过程中可能出现的两种错误。

1. 第一类错误（Type I Error）：即“弃真错误”，指的是在原假设（通常记为 \( H_0 \)）为真时，错误地拒绝了原假设。换句话说，就是把原本正确的假设当成错误的假设处理。第一类错误的概率通常用 \(\alpha\) 表示，也叫显著性水平。

2. 第二类错误（Type II Error）：即“纳伪错误”，指的是在原假设为假时，错误地接受了原假设。换句话说，就是没有发现原假设是错误的。第二类错误的概率通常用 \(\beta\) 表示。

选项分析：

A: 第一类错误为纳伪 - 错误。第一类错误实际上是“弃真错误”。

B: 第二类错误为弃真 - 错误。第二类错误实际上是“纳伪错误”。

C: 两类错误同增大同减小 - 错误。通常情况下，减小第一类错误的概率会增加第二类错误的概率，反之亦然。

D: 两类错误不可能同增大同减小 - 正确。因为在固定样本量和固定效应大小的情况下，降低第一类错误的概率 \(\alpha\) 会增加第二类错误的概率 \(\beta\)，反之亦然。

综上所述，正确答案是 A 和 B。