AI 已经在编造历史，别把 DeepSeek 们当权威

　　 最近，一条「有顶流明星在澳门输了 10 亿」的传闻火了，个中细节写得绘声绘色，网友们纷纷猜测，能抵押豪宅和私人飞机填补赌债的明星到底是谁。

　　 漩涡之中，多位明星被推上了风口浪尖，杰威尔音乐、黄晓明本人下场辟谣。

　　 最终由公安网安部门查明，此事是有人用了 AI 造谣。

　　 ，突破了 AI 文生图可控性问题，指哪改哪，但也意味着图文并茂的以假乱真在使用上的门槛已经极低。

　　 太阳底下没有新鲜事，生成式 AI 的本质决定了，AI 有概率生成看似合理但不正确的内容。

　　 但当 AI 越来越能自圆其说，越来越多的用户将 AI 生成的答案奉为圭臬，越来越多的有心人故意用 AI 编造事实，那么 AI 幻觉的影响，也就更加无法想象。

　　 本就存在很多空白和创造空间的时事历史、社会热点，已经成了AI幻觉的重灾区 。

　　 AI 拿捏文笔和故事，但容易编造历史

　　 AI 容易产生幻觉，是一个客观事实。 文笔出众的 DeepSeek，同时也有着高幻觉率。

　　 根据 Vectara HHEM 的 AI 幻觉测试，DeepSeek-R1 的幻觉率达到 14.3%，远高于 DeepSeek-V3 的 3.9%。

　　 当我让 DeepSeek-R1 以三国真实的历史背景写故事时，发现它的文笔和情节设计得不错，但很容易出现时间点的错误。

　　 一个例子是，DeepSeek-R1 写的魏文帝曹丕临死前的场景，提到曹丕死时是「建安二十五年冬」，然而，曹丕在黄初七年（226 年）去世，建安二十五年（220 年）是曹操逝世和曹丕称帝的年份。

　　 文中提到的「十五岁那年......铜雀台大宴群臣」也是错的，曹丕 15 岁时是建安七年（202 年），司马懿在曹操手下担任文学掾是建安十三年（208 年），邺城铜雀台始建于建安十五年（210 年），前后差了好几年，所以不可能发生这样一幅画面。

　　 同样的问题，出现在 DeepSeek 写蜀国将领姜维的时候。这个故事的背景是成都之乱，发生在 264 年，姜维在 228 年投奔蜀国，成为诸葛亮的部下，但文中提到「二十七年前」，暗示 237 年姜维还在魏国，显然是不对的。

　　 更离谱的是，当我让 DeepSeek 帮我想象，在乌孙生活了半个世纪、70 岁返回长安两年后就病逝的西汉和亲公主刘解忧，可能会留下什么遗言，虽然奏疏写得情真意切，但它居然提到了东汉末年的蔡文姬，不符合历史顺序。

　　 我这般咬文嚼字，确实有些为难 AI。为什么大模型有幻觉呢？这是生成式 AI 的预测机制决定的。大模型不是数据库，它们学习的是语言模式和概率分布，而非明确存储事实，预测「下一个词最可能是什么」，而不是查询「这个事实是否正确」，它们也并不理解，输出的信息是否是真实的。

　　 而在创意写作时，模型被激励发挥创造性，为了让故事流畅，模型会主动「填补空白」，在历史记录不足的地方创造场景和对话，不会明确区分「我确定知道的历史事实」和「为了故事合理而假设的情节」，又增加了出错风险。

　　 AI 出错很正常，但被有心人利用，就是另一回事了。历史博主@知北遊就遇到过这样的糟心事，一个网友发给她 AI 编的文献资料，行文风格符合当时的年代，直到她发现时间人事对不上，并动用线下的人脉去验证，才肯定都是伪造的。

　　 图片来自：豆瓣@知北遊

　　 每个人物的一生，都是历史的一部分。然而，一种使用 AI 的方式，已经打破了基本的底线。每当明星过世，会出现很多的纪念文章回顾他们的职业生涯，但其中不乏用 AI 浑水摸鱼的。

　　 比如写方大同的这篇，行文一股 DeepSeek 味，「最后一条微博」的内容明显是和现实不符的事实错误，文末甚至明目张胆地提及，参考了材料，但进行了文学化改编，揣摩了人物的心理活动。

　　 互联网是有记忆的，更早之前，一篇自称「梁文锋」的知乎回应，也疑似 DeepSeek 写就。2 月 6 日，DeepSeek 团队出来打假，表示官方账号只有三个，微信公众号、小红书、X（Twitter），其他以 DeepSeek 或者相关负责人名义发布信息的，都是仿冒账号。

　　怎么治理恶意传播不实信息的 AI 生成内容，已经成了微博等平台的新问题。

　　 然而，可以想象，以后产出这类信息的速度只会越来越快，越来越多的营销号抱上 AI 的大腿张口就来，同时，辨别的成本也会变得越来越高，因为我们不可能在每个领域都是专业人士，总有一款虚假信息适合你。

　　 AI 的答案不等于知识，追溯源头的事实核查成了刚需

　　 DeepSeek 的爆火，真正地让很多用户知道和用上了生成式 AI，同时出现了一个奇怪的现象：认为 AI 说的就是对的，热搜上隔三差五地出现以 DeepSeek 为主语的热搜，替代了从前的「专家说」。

　　 大模型给出的信息不等同于知识，轻信 AI、将 AI 作为权威的结果是，不走心的人类容易上当受骗。

　　 最近就有一个现身说法的例子，上海译文出版社的陀思妥耶夫斯基精选集，推广文案里引用了「鲁迅」的评价，但这句话并不是鲁迅说的。博主@斯文稗类查证了一番，虽然没有原始出处，但一个模拟鲁迅的文心智能体的回答里，提到了这一句。

　　 图片来自：微博@斯文稗类

　　 幽默的事情发生了，意识到问题后，引用了虚假评价的营销推文，把「鲁迅说」编辑成了「有人说」。

　　 然而，以讹传讹，传的人多了，假的也就成真的了。这条所谓的「名言」已经污染了互联网，去问 AI 搜索，AI 搜索认为是鲁迅说的。

　　 如果虚假信息是有意为之的，那么危害就更加微妙。 追踪新闻网站可靠性的 NewsGuard，发现了一种引导舆论的新方式： 通过 大量虚假信息渗透 AI 模 型的检索数 据， 从而影响这些模型对特定话题的回应。他们 调查的一起事件中，AI 引用错误信息的概率高达 33% 。

　　这也说明，虽然加了联网搜索之后，可以降低 AI 的幻觉，但也并不是绝对的。

　　 联网搜索可以让 AI 获取实时信息，克服知识截止时间的局限，对于模型训练数据中罕见的主题，也能获取更准确的信息，但它也引入了新的问题，如果搜索到的信息本身就是错误的，AI 可能会放大这些错误，并且难以充分评估检索内容的可靠性。

　　 AI 固然能提高效率，但查找资料这件事，反而应该变得更谨慎。我们需要更在意，某篇文章是谁写的，信息的最早出处是哪里。

　　 更值得警惕的，是 AI 改变了获得情绪价值的方式

　　 AI 只是工具，它所导致的问题，根源在于人类自己。生成式 AI 之前，胡编乱造的信息也并不少， AI 起到的作用是，让真假参半的内容生产得更快、成本更低，甚至行文更加有模有样，质量高于很多营销号内容的下限。

　　 AI 幻觉，反过来看便是 AI 的创造力。或者，我们可以将 AI 幻觉理解为「有逻辑的合理补白」。 它 的幻觉内容，通常符合语言、逻辑、知识的一般结构，基于训练数据分布，填补了信息空白处的「最可能内容」 。

　　 这不禁让我联想，历史有时候比想象的还荒谬、还没有逻辑，不能以常理揣度，钟会为什么反了，曹丕为什么学驴叫，尔朱荣怎么会被元子攸刺杀了......AI 的补白，或许就是某种平行时空的可能性、某种历史的如果。

　　 有时候，我们阅读文章和故事，不是为了汲取信息，而是为了获得情绪价值。AI 就能很好地承担这个角色，弥补真实历史的遗憾，以及我们内心的「意难平」。就像一位教授所说，「历史的尽头就是文学的开始」。

　　 我曾让 DeepSeek 模仿李白的风格，给杜甫的《天末怀李白》回一首诗。

　　 我也曾让 DeepSeek 尝试想象，如果元稹没有死在 831 年的武昌任上，而是和白居易在洛阳养老，他们会怎样以诗相和。

　　 那些用 AI 造假明星生平和时事热点的内容，本质也是用情绪挑动读者的神经。

　　 AI 提供答案的即时性、吐出各种文体的创造力，总让人着迷。它是很多人的焦虑来源，却也是方便快捷的告慰渠道。这也提醒着我们，警惕一个变本加厉的「后真相时代」。

　　 「后真相」指的是，客观事实在塑造公众舆论方面的影响力，反而低于诉诸情感和个人信仰的内容。它被《牛津词典》评为 2016 年年度词汇，至今依然适用，甚至变得更加准确——AI 内容写得出彩，就存在被传播的可能性，真实与否反而显得不重要了。

　　 当 AI 可以用更快的速度制造不限量的内容，更轻松，更无痛，更真假难辨，更容易让人高度依赖单一的信息获取方式，比任何的造假信息更值得我们警惕。但这并不是 AI 的问题，容易失真的镜子里，照见的还是人类对于情绪价值的渴望。