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今日论文分享：《从虚假信息到 AI 幻觉：智能环境中信息污染的路径演变与诱因追溯》
作者：杨奇光、张宇
框架 + 逻辑（⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️）
本研究以信息生态理论为分析框架，对比传统虚假信息与 AI 幻觉风险差异。研究发现 AI 幻觉并非简单文本失真，而是经历生成、人机协同传播、生态沉淀的动态递归式信息污染过程；从技术、认知、制度三重维度追溯污染诱因，提出要跳出传统内容核查范式，转向信息生态整体治理，以此应对生成式 AI 带来的真实性危机。
论文观点（⭐️⭐️⭐️⭐️）
【AI 幻觉区别传统虚假信息，属于内生递归式信息生态污染】传统虚假信息多为人为制造的静态文本，责任主体清晰。AI 幻觉源于大模型概率生成机制，输出流畅但事实失真，错误内容经传播后回流数据集，形成循环放大的递归效应，带来持续、难以逆转的系统性信息生态污染。
【AI 幻觉信息污染是技术‑认知‑制度多重因素耦合结果】大模型概率逻辑与事实求真诉求存在错位，机器启发、流畅启发、从众启发三类认知偏误放大幻觉可信度；同时监管规范滞后，专业伦理失范、平台流量激励错位，多重条件叠加共同促成信息污染扩散。
【AI 幻觉治理应当超越以内容为中心的传统治理范式】传统删除、事实核查的治理手段难以应对递归式幻觉污染。不能单纯寄希望于技术改良，需要兼顾技术降幻、公众认知提升、健全问责机制，构建整体性信息生态治理体系，维护信息环境安全。
答题语料积累 + 案例（⭐️⭐️⭐️）
【现实案例】律师使用大模型生成法律文书，AI 幻觉虚构不存在的司法判例，险些干扰法庭审理，直观体现幻觉带来的现实风险。
【学者观点】杜骏飞：AI 幻觉带来递归效应，虚假信息反复传播强化，会出现谎言驱逐真相的奇幻社会风险。
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