在假设检验中，拒绝或者接受原假设都只是统计学意义上的，而非完全意义上 的。所以不管显著性水平多小，犯两类错误的概率都是无法避免的。故C选项错误。

在假设检验中，弃真错误（Type I error）和纳伪错误（Type II error）是两类常见的错误。以下是对选项的分析：

A. 在样本量一定的情况下，这两类错误总是此消彼长。
- 这是正确的。在样本量固定的情况下，减少一种错误会增加另一种错误。例如，降低弃真错误的概率（α）会增加纳伪错误的概率（β），反之亦然。

B. 要想同时减小两类错误，只能扩大样本量。
- 这是正确的。通过增加样本量，可以同时减少弃真错误和纳伪错误的概率，因为更大的样本量可以提供更多的信息，从而提高检验的统计功效。

C. 在实际中第一类错误是完全可以避免的，所以通常把它作为原假设。
- 这是错误的。第一类错误（弃真错误）是指在原假设为真时错误地拒绝原假设。在实际操作中，完全避免第一类错误是不可能的，因为统计检验总是存在一定的误差概率。通常我们会控制第一类错误的概率在一个较低的水平（例如0.05），但不能完全避免。

D. 以上说法皆不对。
- 这是错误的。选项A和B是正确的。

综上所述，正确答案是：A和B。