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冲上热搜!“DeepSeek对王一博道歉”竟是AI编的?

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2025.07.04

本文字数:1313,阅读时长大约3分钟

作者 |第一财经 刘晓洁

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”。

微信编辑| 小羊

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