作者｜宋思杭
編輯｜苗正卿
頭圖｜視覺中國
近日，一則消息在網絡上引發熱議。有媒體稱，"DeepSeek 就 AI 模型違規關聯王一博與‘李愛慶腐敗案’，作出道歉。" 該媒體還表示，"DeepSeek 方面表示，因內容審核疏漏，平臺在回答用戶查詢時，引用未經證實的網絡謠言，將王一博案與首創集團原董事長李愛慶案件進行不當關聯，對其名譽造成侵害，DeepSeek 已永久撤回相關失實信息，并援引北京市第三中級人民法院（2025）京 03 刑終 174 號刑事判決書明確。"
然而，經虎嗅多方核查發現，DeepSeek 官方微信公眾號、官方網站、官方 X 賬號（前 Twitter）等所有官方社交媒體平臺，均未公開發表過任何道歉聲明。虎嗅進一步檢索所有有關 "DeepSeek 就違規關聯王一博與李愛慶腐敗案道歉 " 的新聞報道，發現沒有任何一則新聞明確指出 DeepSeek 的道歉渠道，也未出現相關道歉聲明的截圖。
事情的戲劇性不止于此。該事件的詭異之處在于，全網幾乎都認定 DeepSeek 進行了道歉。大量自媒體、網絡新媒體乃至傳統媒體，都在第一時間跟進報道了這條不實消息。
不僅如此，虎嗅向市面上的所有 AI 大模型詢問該事件，得到的回答竟出奇一致：均表示 DeepSeek 的確就 " 違規關聯王一博與‘李愛慶腐敗案’ " 進行了道歉，并引用了上述不實新聞鏈接。
該事件本屬于社會新聞、娛樂新聞等層面，但筆者作為長期跟蹤科技類新聞的從業者，站在筆者的角度來看，此事背后折射出的，遠不止新聞報道核查不嚴的問題，更暴露出當下 AI 大模型比 " 幻覺問題 " 更為嚴峻的困境 —— AI 通過援引假新聞生成新的假新聞。（虎嗅注：人們常說的 AI 大模型幻覺問題，是指 AI 在無事實依據的情況下所生成的不符合事實、甚至不符合邏輯的假消息）
簡單來說，隨著近兩年 AI 大模型的迅猛發展，早期普遍存在的 " 幻覺問題 " 確實有所緩解。這主要得益于 AI 大模型增加了聯網搜索和推理等能力，這意味著大模型在生成用戶回答時，可以根據網絡上的公開信息，通過推理的方式，來生成相應的 AI 回答。
然而，癥結在于，當網絡上充斥著海量虛假信息時，連人類都難以迅速辨別其真偽，AI 對此則更缺乏有效的信息核查能力。因此，在引用網絡信息時，便造成了典型的 "Rubbish in, Rubbish out"（垃圾進，垃圾出）效應。
以筆者個人經驗而言，在日常寫作工作中，AI 并不能真正替代人類撰稿。甚至有時，當新聞工作者借助 AI 輔助寫作時，反而會降低工作效率。因為大部分時間仍需用于查證 AI 生成信息的真偽，即便 AI 援引了某個新聞網頁，證明并非 " 幻覺 "，卻仍需再次核實該新聞網頁所提及內容的真實性。對此，筆者在與多數新聞從業者交流時，大家普遍認為，" 用 AI 生成稿件的效率比自己動手寫更低。"
回到該事件，對于 AI 帶來的警示作用是，AI 應該如何在真假難辨的網絡世界里辨別真偽，從而進一步提升 AI 生成準確率。因為只有當 AI 提高了生成回答的準確率，才能真正被投入到實際的生產工作當中。舉個例子，這也是為什么，在大部分企業應用大模型時，當中重要的一步是給大模型喂企業專有的知識庫，這樣在員工向企業定制的大模型提問時，才不會生成錯誤答案。
當然，對于人類的警示作用，可能就在于，當人類自身都在 " 生成 " 假消息時，AI 就更無法給出準確答案了。
