AI行业大翻车！DeepSeek满嘴跑火车、ChatGPT乱造谣，还能用吗？

“哎呀，让我用 AI 写篇论文吧，老师肯定发现不了。”“月底汇报要用 PPT，AI 做起来可真是又快又省力。”“这个历史典故不太清楚？快问问 AI，它准能给出答案。” 随着 ChatGPT、文心一言、DeepSeek 等大语言模型如雨后春笋般普及开来，我们仿佛踏入了一个 “AI 在手，万事不愁” 的奇妙新世界。不管是工作汇报、学术论文，还是日常的生活小常识，只需轻轻动动手指，AI 便能瞬间 “吐出” 一份看似专业到无可挑剔的答案，如同一位不知疲倦且无所不能的知识管家。

然而，最近这段时间，越来越多的用户像是被这位 “数字精灵” 狠狠 “摆了一道”，纷纷在网上大倒苦水，分享自己被 AI “坑惨” 的经历。从那些莫名其妙被编造出来的诗句出处，到根本不存在的法律条文，再到对历史的荒诞解读，AI 的 “信口开河”“胡编乱造” 实在让人瞠目结舌，不禁引发大家深深的思考。这 AI 究竟是怎么了？为啥会突然变成这样？普通用户在使用时又该如何防范呢？开发者们有没有办法来整治一下这种乱象呢？接下来，就让我们一同深入探寻其中的奥秘。​

信了 AI 的 “邪”：那些令人咋舌的背刺经历​

社交媒体如今就像一个热闹非凡的大集市，用户们在这里畅所欲言，分享着生活中的点点滴滴，而其中关于 AI “背刺” 的经历分享，就像集市上一个个吸引眼球的 “奇异摊位”，引得众人驻足围观。比如说，DeepSeek 就像一个调皮捣蛋的孩子，编造出 “郭沫若在甲骨文研究中对‘各’的含义进行考释” 这样的无稽之谈；豆包在被问到《水浒传》不同版本的译者时，也像个迷糊的学生，张冠李戴，给出错误答案。更让人惊掉下巴的是，有网友发现 DeepSeek 连法条都能胡乱编造，“援引的法律法规全是错的，甚至有几句是编得像模像样，让人真假难辨”，这简直就像在法律知识的海洋里掀起了一阵混乱的风暴。​

即便是在看似轻松的日常生活场景中，使用 AI 也并非总是一帆风顺。有位 B 站 UP 主就像一位勇敢的探险家，做了一期关于用 DeepSeek 推荐汕头特产的有趣视频。视频里，AI 表现得像个专业的美食导游，不仅给出了看似头头是道的分类推荐，还煞有其事地附上了具体的店铺名称和地址。可当现实的 “照妖镜” 一照，才发现这些店铺就像童话里的虚幻城堡，根本不存在，完全是 AI 从头到尾凭空捏造出来的，让人哭笑不得。​

AI 的 “凭空污蔑” 行为更是如同隐藏在暗处的 “毒箭”，令人防不胜防，其造成的后果也尤为可怕。在 2023 年，就发生了这样一起真实得让人揪心的事件。美国的一位教授，原本平静地过着自己的学术生活，却像遭遇了一场突如其来的暴风雨，意外得知自己被卷入一场数字诽谤的漩涡。他的律师朋友焦急地通知他，ChatGPT 竟毫无缘由地将其列入 “有性骚扰行为的法学界人士” 名单。

这还不算完，这款 AI 简直像个恶意造谣的小人，不仅捏造了罪名，还添油加醋地添加了各种细节来构陷教授：声称这位特利教授在组织阿拉斯加学生旅行期间，言语上有不当性暗示，甚至还企图对学生有身体接触。为了让这个谎言看起来更 “真实可信”，ChatGPT 还像个蹩脚的编剧，引用了一篇完全虚构的《华盛顿邮报》报道作为所谓的 “证据”。这样的行为，就像在教授原本平静的生活湖面投下了一颗巨石，激起了千层浪，对教授的声誉造成了极大的伤害。​

此类 AI 虚构内容的危害，就像癌细胞一样，远远不止于此，它会借助社交媒体这个强大的 “传播放大器”，以惊人的速度扩散开来，从而对个人乃至整个社会造成实质性的伤害。2025 年初发生的一起案例，就像一记沉重的警钟，再次给我们敲响了安全的警示。公安部网安局在 3 月公布了一项深入调查，无情地揭露了一则曾引发广泛恐慌的虚假信息的源头。在这起案件中，网民夏某就像一个不明真相的 “传声筒”，在其发布的《80 后到底还剩多少人》视频中，引用了一组令人触目惊心的统计数据：“截至 2024 年末，80 后死亡率已达 5.2%，意味着每 20 位 80 后中就有 1 人已离世”。

这组数据如同一个重磅炸弹，在网络的天空中瞬间炸开，引发了无数 80 后的恐慌和担忧，大家纷纷开始怀疑自己所处群体的生存状况。然而，经过公安机关像侦探般细致入微的深入调查后，真相终于大白：这些所谓的 “统计数据”，完全是 AI 系统生成的虚假信息，就像无根之萍，没有任何科学依据作为支撑。最终，散布这些不实信息的夏某，也因为自己的行为受到了应有的行政处罚。这一事件，就像一面镜子，清晰地凸显了 AI 生成内容缺乏事实核查机制所带来的严重后果，同时也给我们所有人提了个醒：在这个信息爆炸的时代，我们必须时刻保持高度的警觉性，不能被虚假信息轻易蒙蔽双眼。

人工智能变 “人工智障”？原因大揭秘​

AI 看起来就像一个无所不知的 “智慧超人”，为啥会如此理直气壮地 “胡编乱造” 呢？这背后的缘由，得从 AI 的技术原理说起。大多数像 ChatGPT、文心一言、DeepSeek 等生成式 AI，其核心就像一个复杂而精密的 “大脑中枢”，是大型语言模型（LLM）。这些模型就像一群不知疲倦的 “阅读狂魔”，通过疯狂分析海量的文本数据，努力学习语言的模式和规律。也正因如此，它们能够生成连贯、流畅，甚至乍一看相当专业的文本，就像一位训练有素的作家在奋笔疾书。可问题的关键在于，它们就像没有灵魂的躯壳，并不真正 “理解” 文本的含义，也不像人类一样拥有丰富的常识和敏锐的判断力，这就好比一个只会照本宣科的学生，虽然能流利地读出课文，却不明白其中的深刻内涵。​

具体来讲，AI 的 “胡编乱造” 现象主要源于以下几个方面。训练数据的局限性，就像给 AI 戴上了一副 “有色眼镜”，是一大关键问题。AI 就像一个依赖经验的学习者，只能基于它被训练过的数据来生成内容。要是训练数据本身存在错误、偏见或者已经过时，那 AI 就会像一个被错误引导的孩子，继承这些问题。打个比方，很多模型的训练数据截止于 2022 年或 2023 年，对于此后发生的那些新鲜事儿，它们就像身处黑暗中的盲人，没有准确的信息来源，只能根据旧数据进行胡乱推测，甚至干脆凭空编造，就像在没有地图的迷宫里瞎转悠。​

AI 的核心功能，说白了，就像一个 “猜词游戏玩家”，本质上是在做一件事：根据已有的文本序列，预测最可能出现的下一个词。这种机制使得 AI 在面对不确定的情况时，就像一个爱面子的人，会倾向于生成看起来合理的回答，而不是大大方方地承认自己不知道。它们被设计成无论如何都要给出某种回答，而不是坦诚地说 “无可奉告”，这就导致有时候会为了回答而回答，不管答案是否正确。​

缺乏实时验证能力，也是 AI 的一大致命短板，这让它在面对复杂多变的现实世界时显得有些力不从心。与搜索引擎不同，大多数 AI 模型无法像灵活的信息猎手一样实时获取和验证信息。它们无法像人类那样，在遇到不确定的问题时，迅速查阅资料或者向专家请教，只能依赖自己有限的 “记忆”（训练数据）来回答问题。所以，当被问到超出其知识范围的问题时，AI 往往就像一个黔驴技穷的表演者，通过 “编造” 来填补自己的知识空白，试图蒙混过关。​

另外，AI 通常被优化为产生流畅、有说服力的回答，而不是最准确的回答，这就好比一个注重外表华丽而忽视内在实质的人。如果一个模型被训练成总是给出肯定、详细的回答，它就会像一个为了满足要求而不择手段的人，倾向于编造细节来满足这一要求，即使这意味着提供虚假信息。当我们直接向 DeepSeek 询问 “为什么 AI 会胡编乱造” 时，它就像一个坦诚的孩子，老老实实表示这通常源于其技术原理的固有特点以及训练数据的局限性。有趣的是，AI 在解释自己的缺陷时往往清晰准确，可在实际使用过程中却又难以避免这些问题，这就像一个明知自己有坏习惯却总是改不掉的人，能清楚地剖析原因，却在面对具体情境时依然重蹈覆辙。

信 AI 不如信自己：防范指南请收好​

面对 AI 可能出现的 “胡编乱造” 现象，我们可不能坐以待毙，得赶紧行动起来，学习一些实用的防范招数，保护好自己不被误导。永远保持怀疑态度，这就像给我们的思维穿上了一层 “铠甲”，是与 AI 打交道时必须遵循的基本原则。不管 AI 给出的回答看起来多么专业、多么详尽，我们都得像谨慎的侦探一样，怀揣着一定的怀疑精神，尤其是当它提供具体数据、引用来源或者讲述历史事件时。要时刻牢记，AI 就像一个擅长伪装的演员，虽然能生成看起来合理的内容，但这些内容并不一定真实可靠，说不定背后隐藏着虚假的陷阱。​

交叉验证，就像为我们的信息判断加上了多道 “保险锁”，是避免被 AI 误导的重要手段。对于那些至关重要的信息，我们最好通过多个不同的渠道进行验证。可以借助传统的搜索引擎，在信息的海洋里广泛搜索；也可以查阅权威的资料，从可靠的知识宝库中寻找答案；还可以向相关领域的专家请教，聆听专业人士的见解。特别是在学术研究、法律文件或者医疗决策等关键领域，AI 的回答顶多只能作为初步的参考线索，而绝不能将其当作最终的决策依据，否则就可能像在迷雾中航行却只依赖一个不太靠谱的指南针，容易迷失方向。​

提问方式的优化，就像给 AI 这个 “助手” 明确清晰的指令，能显著提高 AI 回答的质量。AI 的回答在很大程度上取决于我们的提问方式，这就好比你跟一个人交流，表达得越清楚，对方就越能准确理解你的意思。具体的、明确的问题通常能得到更准确的回答。我们也可以直截了当地告诉 AI，如果不确定答案，就应该大大方方地直接表示不知道，而不是绞尽脑汁去编造。例如，与其泛泛地问 “王安石有什么著名的诗？”，不如精准地问 “请列出王安石公认的最著名的诗作，如果不确定，请明确说明”。这样的提问方式，就像给 AI 指引了一条清晰的道路，可以有效减少 AI 编造答案的可能性。​

AI 的迭代能力，就像它拥有的自我成长 “魔法”，也是我们可以巧妙利用的优势。AI 通常能够根据我们给出的反馈不断改进回答。如果你怀疑 AI 的回答不准确，不要害怕，大胆地提出质疑或者要求它重新思考。多轮对话就像一场深入的交流，往往能帮助 AI 拨开迷雾，提供更准确的信息，就如同我们在和朋友交流时，通过反复沟通澄清误解一样。​

最重要的是，我们要始终保持自己的判断力和批判性思维，这就像守护我们思维世界的坚固堡垒。技术再先进，AI 也仅仅只是我们手中的一个工具，最终的判断和决策权牢牢掌握在我们人类自己手中。千万不要因为 AI 的便捷，就像丢掉拐杖的人一样，轻易放弃自己宝贵的思考能力。

AI 的未来会变好吗？充满希望的探索之路​

面对 AI 的 “胡编乱造” 现象，我们既不必像惊弓之鸟一样过度恐慌，也不能像懒惰的人一样完全放弃使用这项充满潜力的技术。就如同历史上每一项伟大的新技术诞生一样，AI 的发展也需要时间的打磨和沉淀，才能逐渐走向成熟。​

技术的车轮正在滚滚向前，不断进步。研究人员就像一群勇敢的开拓者，正在全力以赴开发更先进的方法来减少 AI 的 “幻觉” 问题。他们有的致力于增强模型的事实性验证能力，让 AI 在生成内容时更加严谨可靠，就像给它安装了一个精准的 “事实探测器”；有的专注于改进训练方法，让 AI 能从更优质、更全面的数据中学习，仿佛为它找到了一座知识的 “宝藏矿山”；还有的在努力增加实时知识检索功能，使 AI 能够像一个敏捷的信息采集者，随时获取最新的信息，减少过时或错误信息的干扰。你看，一些 AI 已经开始整合搜索引擎功能，可以在回答问题时引用最新的网络信息，这就好比为 AI 打开了一扇通往实时信息世界的大门，从而有效减少了过时或错误信息的产生，让它的回答更加贴近现实、准确可信。​

与此同时，我们人类也在积极适应与 AI 共处的全新环境，就像生物适应新的生态系统一样。越来越多的人开始像探索未知领域的冒险者，主动去了解 AI 的局限性，学会如何更加巧妙、合理地利用这一强大的工具。教育机构也敏锐地察觉到了这一趋势，纷纷像知识的播种者，开始教授学生如何批判性地评估 AI 生成的内容，培养学生的信息辨别能力；媒体则像信息的传播使者，在加强对 AI 相关问题的报道和讨论，让更多的人关注到 AI 的发展动态和潜在问题。​

每当一项全新的技术出现在历史的舞台上，总会像一颗投入平静湖面的石子，引发一些恐慌和焦虑的涟漪。从古老的印刷术到如今连接世界的互联网，从带来视听享受的电视到时刻不离手的智能手机，人类在面对这些新技术时，总是会不自觉地担心它们会如何改变我们习以为常的生活方式和思维模式。对 AI 的焦虑，在某种程度上，就像是这一历史模式的再次重演。现在，大部分 AI 都在界面上明确提醒了 “内容由 AI 生成，请仔细甄别”，这就像一个善意的警示标语，时刻提醒着我们。但如果我们一味盲目迷信 AI，最终可能被 “背刺” 的，不是 AI 本身，而是我们自己对技术过度依赖而逐渐丧失的独立思考能力。