出品｜虎嗅科技組

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。

豆包

DeepSeek

kimi

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。