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「DeepSeek 对王一博道歉」 竟是 AI 编的?大模型幻觉引发热搜假案

来自 金桂财经
2025 年 7 月 4 日
在 24 小时
0

来源:
第一财经

  一条关于辟谣和道歉的新闻,最终却是 AI 幻觉带来的谣言,这是 AI 时代的荒诞现实。

  7 月 3 日,一则 《演员王一博案,判了》 的新闻发酵,文章内容提及,人工智能公司 DeepSeek 因内容审核疏漏,就关联不实信息向演员王一博道歉,还援引了刑事判决书。随后,#DeepSeek 向王一博道歉 #一度冲上热搜。

  目前这一新闻已被删除,但仍然引发大量转载。

  上述文章提到 「人工智能公司 DeepSeek 发布正式道歉」,并提及 「声明」 一词。但第一财经查阅了目前 DeepSeek 所有官方渠道的账号,包括官网、公众号、知乎、小红书、海外的 X 等,都未发现有新的动态。

  第一财经也向公司进行了求证,但截至发稿,未收到任何回复。

  仅从新闻事实来看,网络流传演员王一博的消息,已被经纪公司澄清,法院判定系谣言,而声称 DeepSeek 为传谣道歉,则有诸多的不合理之处。此次假新闻的信息中没有任何一句明确指出 DeepSeek 的道歉渠道,声明中所提及的法律判决书,在中国裁判文书网上检索显示无数据。

  追溯 「道歉」 新闻源头,或许来自于一则社交媒体中的帖子,但看图片内容可知,道歉的主体是 「AI 聊天助手 DeepSeek」。

  值得一提的是,就在这些内容的下方,就有显著提示 「本回答由 AI 生成,内容仅供参考,请仔细甄别。」 的字眼,但最后,这一由 AI 生成的道歉声明,在传播时逐渐演变成 DeepSeek 这家公司的道歉声明,并被多家媒体传播。

  AI 生成的幻觉问题并非新鲜事,但最后演变成被广泛传播的新闻,值得引起重视和思考。

  幻觉一直是大模型的难题,AI 会编造看起来合理或可信的信息,但实际上是在 「胡说八道」,这种缺陷的根源来自技术局限和训练机制,大模型本质是基于统计概率的文本生成器,通过海量数据学习词语间的关联规律,而非真正理解事实。

  此外,若训练数据或网络充斥错误信息,模型也更有可能输出错误答案。导致典型的 「Rubbish in, Rubbish out」(垃圾进,垃圾出) 效应。

  在第一财经询问 DeepSeek 关于 AI 的幻觉时,它给了一个有趣的比喻:大模型像戴着碎镜片的先知,镜子 (训练数据) 里有什么它就反射什么,但镜片破损处 (数据缺失) 就会自己用彩色玻璃填补 (生成幻觉)。

  实际上,这一年随着大模型能力的提高,幻觉问题有所缓解。此前 5 月底,DeepSeek 发布了新版 DeepSeek R1,官方提到专门针对 「幻觉」 问题进行了优化,更新后的模型在改写润色、总结摘要、阅读理解等场景中,与旧版相比幻觉率降低了 45%-50% 左右。

  此前 DeepSeek 的幻觉率并不低,也被不少用户和开发者所讨论。5 月 15 日,SuperCLUE 曾发布最新一轮中文大模型忠实性幻觉测评结果,显示此前的 DeepSeek-R1 模型幻觉率在 21% 左右,在测评的国内模型中排名第五。

  目前看来 AI 幻觉仍然很难避免。AI 往往会捏造人物、事件,或者伪造法律条文,需要用户甄别。而对媒体机构来说,当 AI 的 「碎镜片」 越来越难被一眼识破,作为信息 「把关人」 的严谨性与责任感,在 AI 时代就变得更为重要。这起乌龙事件,是一面映照信息生态脆弱性的镜子。

  最后,第一财经也询问了 DeepSeek,是否就不实信息向王一博道歉了,它目前给出的回复是否认道歉,但生成的内容里仍有很多幻觉。

  例如称 「针对谣言 DeepSeek 法务团队已启动取证」,并提到可以通过邮箱 「official@deepseek.com」 进行谣言举报,但第一财经查询官网发现 DeepSeek 官方并没有这一邮箱,官方邮箱前缀是 「service」。

(第一财经)

文章转载自东方财富

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