第348章 課 虛構怪病蒙蔽頂尖AI 以易理哲學識破信息虛妄真相

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質上違背醫學常識、客觀事實、行業規則,這是本質對立。

人類很多淺層判斷,容易被表象迷惑,AI更是隻會識別表象、忽略本質。

當AI大規模背書虛假內容,普通用戶、基層研究者、非專業從業者,會下意識把AI答案當作權威標準答案,拿來引用、參考、傳播,最終讓謊言不斷固化、層層疊加,慢慢變成“公認的常識”。

原本一場無傷大雅的趣味造假,隻為測試AI漏洞,最後卻演變成學術汙染事件。直到2026年3月,期刊收到問詢,才緊急撤回問題論文;四月,《自然》雜誌發文公開複盤,這場持續兩年的荒誕騙局,才被公之於眾。

周遊:教授,我注意到一個對比細節。同樣搜索這款虛構疾病,現在國內主流AI都能直接識破,明確標注病症為人工虛構實驗,不存在真實臨床案例。難道海外AI技術反而落後了嗎?

和藹教授:這一點,我們要理性看待,不能簡單下定論。國內AI能夠精準識別,有兩層原因。

第一層,模型迭代升級,辨別常識錯誤、低級造假的基礎能力提升,這是技術進步;

第二層,也是最關鍵的一點,屬於數據記憶型答對。

藍光狂躁症事件登上《自然》、全網刷屏報道後,海量“該疾病為虛構”的新聞、科普、解析內容鋪滿網絡,納入最新訓練數據。AI不是看懂了醫學命名漏洞,不是通過邏輯推演識破謊言,隻是單純記住了“這是假病”這個固定答案。

換一句話說,它是背題過關,而非學會了辨偽。一旦換成全新的、從未出現過的、精心包裝的新型虛假信息,AI依舊會再次淪陷。

吳劫:這樣一想風險就太大了。故意留破綻的低級造假,AI還能靠熱點記憶避開;如果是別有用心之人,製作半真半假的精密造假內容,混雜真實數據、正規文獻、權威機構,隻在關鍵結論植入虛假引導,AI根本分辨不出來。

和藹教授:吳劫說到了當下最核心的社會隱患。

當初實驗者刻意手下留情,造假漏洞全開,隻為溫和測試,即便傳播錯誤,最多誤導防藍光產品消費,危害有限。

可一旦商業資本、不良從業者、灰色產業利用這套規則,後果不堪設想。

結合心理學信息暗示效應,半真半假的內容,最具備迷惑性。大量真實論據做鋪墊,降低人的防備心,最後悄悄植入虛假結論,引導消費、誤導健康認知、扭曲行業常識。

再加上當下流行的GEO人工智能定向優化手段,人為批量製造虛假網頁、虛假文獻、虛假問答,定向篡改AI知識庫,讓智能體統一輸出指定謊言,門檻極低、隱蔽性極強,今年三幺五晚會早已曝光這類黑色產業鏈。

葉寒:原來造假已經形成完整產業鏈了。而且AI天生偏愛相信學術格式、官方文風、規整內容,越像正規資料,越容易被全盤收納,這不就等於給虛假信息開了綠色通道?

和藹教授:沒錯,我們再結合易經物極必反的規律來看。

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AI最初誕生,是為了整合知識、傳播真相、降低認知門檻,這是良性發展的正向價值;可當技術泛濫、審核缺失、辨別能力跟不上產出速度,優勢就會反向變成隱患。

AI高效批量生成內容的能力,正在大幅降低造假成本。從前編造一篇專業偽科普,需要深厚文字功底、專業知識儲備;如今借助大模型,人人都能一鍵生成格式完美、邏輯通順、話術專業的虛假文章,真假邊界徹底模糊。

秦易:從哲學實踐觀來講,技術本身是中性的,無善惡之分。AI隻是工具,謊言泛濫不是AI的錯,而是使用工具的人、監管規則、審核體係出了問題。技術迭代速度飛快,但倫理約束、內容審核、學術規範、網絡治理,遠遠跟不上技術節奏,形成嚴重的時代落差。

和藹教授:非常深刻。科技向前狂奔,規則緩步慢行,這是所有智能時代共性的矛盾。

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