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张大妈

热梗如何“劫持”AI的事实判断？

源自80位全网作者

05-09 13:11

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谁在给AI投毒？GEO灰产是如何割韭菜的？

AI幻觉确实是一个值得深思的现象。AI幻觉的核心矛盾是技术局限性与人类滥用风险的叠加，它既是AI发展的阶段性问题，也正在倒逼人类重构信息使用的规则。三个层面聊一聊这个问题一、本质：并非撒谎，而是概率性输出的偏差AI幻觉（如无中生有、编造数据、逻辑自洽的错误结论）的根源，并非其具备主观欺骗意图，而是底层技术逻辑的特性：1. 生成逻辑的先天局限：大语言模型（LLM）的核心是基于海量数据学习文字序列的概率关联，而非理解事实本身。它的目标是生成看起来合理的内容，而非绝对正确的内容，当训练数据存在缺失、模糊或冲突时，就容易拼接出符合语法和逻辑、但违背事实的幻觉。2. 能力边界的模糊性：AI无法主动识别自己不知道的事，面对超出训练范围或需要精准事实核查的问题（如冷门历史细节、未公开的科研数据），它会通过合理推演填补信息空白，最终形成幻觉。二、风险：图片现象放大了幻觉的连锁效应图片中博主提到的拿AI结论当证据，这一行为让AI幻觉从技术瑕疵升级为认知风险，主要体现在两方面：1. 误导个体决策：当用户将AI生成的错误信息作为论证依据（如职场方案、学术讨论、生活决策），且未进行二次核查时，会直接导致判断失误，甚至形成认知固化，将AI的幻觉当成既定事实。2. 加剧信息失真：错误的AI结论一旦被传播，会混入网络信息池，成为后续AI训练的污染数据，形成幻觉再生产的恶性循环，正如评论所言AI幻觉很快变成人类的幻觉，最终模糊事实与生成内容的边界。三、应对：不是否定AI，而是建立人机协同的核查机制AI幻觉无法被彻底消除，但可以通过技术优化+人类规范将风险降到最低，核心思路是不把AI当答案库，只当辅助工具：1. 技术层面的持续迭代：开发者通过检索增强生成（RAG）让AI先调取真实数据库再输出、加入事实核查模块、优化训练数据的权威性等方式，减少幻觉产生的概率。2. 人类层面的使用准则：对AI输出的事实性内容（数据、案例、结论）必须交叉验证，优先核对权威来源（官方文献、核心期刊、正规媒体）；明确AI的适用场景，将其用于灵感激发、草稿生成、逻辑梳理，而非事实论证、证据支撑；提升媒介素养，建立AI内容=待核查内容的默认认知，避免盲目采信。AI幻觉是技术发展的成长痛，它的存在提醒我们：AI是提升效率的工具，而非判断事实的权威。在AI时代，独立核查和批判性思维，会成为比以往更重要的能力。

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1. 谁在给AI投毒？GEO灰产是如何割韭菜的？

2. AI幻觉确实是一个值得深思的现象。AI幻觉的核心矛盾是技术局限性与人类滥用风险的叠加，它既是AI发展的阶段性问题，也正在倒逼人类重构信息使用的规则。三个层面聊一聊这个问题一、本质：并非撒谎，而是概率性输出的偏差AI幻觉（如无中生有、编造数据、逻辑自洽的错误结论）的根源，并非其具备主观欺骗意图，而是底层技术逻辑的特性：1. 生成逻辑的先天局限：大语言模型（LLM）的核心是基于海量数据学习文字序列的概率关联，而非理解事实本身。它的目标是生成看起来合理的内容，而非绝对正确的内容，当训练数据存在缺失、模糊或冲突时，就容易拼接出符合语法和逻辑、但违背事实的幻觉。2. 能力边界的模糊性：AI无法主动识别自己不知道的事，面对超出训练范围或需要精准事实核查的问题（如冷门历史细节、未公开的科研数据），它会通过合理推演填补信息空白，最终形成幻觉。二、风险：图片现象放大了幻觉的连锁效应图片中博主提到的拿AI结论当证据，这一行为让AI幻觉从技术瑕疵升级为认知风险，主要体现在两方面：1. 误导个体决策：当用户将AI生成的错误信息作为论证依据（如职场方案、学术讨论、生活决策），且未进行二次核查时，会直接导致判断失误，甚至形成认知固化，将AI的幻觉当成既定事实。2. 加剧信息失真：错误的AI结论一旦被传播，会混入网络信息池，成为后续AI训练的污染数据，形成幻觉再生产的恶性循环，正如评论所言AI幻觉很快变成人类的幻觉，最终模糊事实与生成内容的边界。三、应对：不是否定AI，而是建立人机协同的核查机制AI幻觉无法被彻底消除，但可以通过技术优化+人类规范将风险降到最低，核心思路是不把AI当答案库，只当辅助工具：1. 技术层面的持续迭代：开发者通过检索增强生成（RAG）让AI先调取真实数据库再输出、加入事实核查模块、优化训练数据的权威性等方式，减少幻觉产生的概率。2. 人类层面的使用准则：对AI输出的事实性内容（数据、案例、结论）必须交叉验证，优先核对权威来源（官方文献、核心期刊、正规媒体）；明确AI的适用场景，将其用于灵感激发、草稿生成、逻辑梳理，而非事实论证、证据支撑；提升媒介素养，建立AI内容=待核查内容的默认认知，避免盲目采信。AI幻觉是技术发展的成长痛，它的存在提醒我们：AI是提升效率的工具，而非判断事实的权威。在AI时代，独立核查和批判性思维，会成为比以往更重要的能力。

3. 开源是战略，生态是王炸，阿里千问入局AItoC #千问 #大模型

4. 多模态预训练，才是大模型的下一条路？Yann LeCun、谢赛宁参与

5. #315晚会# 第 6 个问题「 #给AI投毒已成产业链# 」#315晚会曝光AI大模型被投毒# 315 晚会曝光了 AI 大模型遭数据 “投毒” 的黑色产业链。不少商家利用 GEO 相关软件，付费批量生成推广软文并在网上大量发稿，通过持续投喂信息操控 AI 的推荐结果，让自家产品甚至虚构商品都能成为 AI 的优先推荐。原本用于优化信息的 GEO 工具，被用来给 AI 洗脑、夹带商业私货，部分商家甚至愿花数百万元投毒抢占推荐位。这种行为会严重误导用户，破坏信息真实性，也污染了整个 AI 生态，属于新型互联网乱象，确实需要尽快加强监管和整治。http://t.cn/AXVkFkhl http://mapi/5f188ad4gy1ib7y8jz45yj21hc0u0h9z #给AI投毒#

6. AI真的能不能好好管控下感觉ai现在已经在全方位的污染信息库了尤其是历史信息相关和各种参考图，越来越被ai数据库污染现在很多人不想去翻庞大的史料库就直接询问ai，但ai是会编造伪造信息的，根本难以分辨真伪，而这样的信息被越来越多地拿出去使用，到最后数据库越来越乱。参考图也是，之前看一个画手找蘑菇参考图，已经被各种ai图污染信息检索，很难分辨究竟哪些是毒蘑菇。诸如此类的还有很多……以至于我现在看到有些信息，第一反应就是，这是ai还是真的

7. 全球登顶！DeepSeek后，又一款国产大模型爆发

8. 国产大模型“春节档”混战，一文看懂豆包是怎么打这仗的

9. 大模型时代的网络安全：新边界、新风险与重构的安全观

10. AI 会犯错误，而且喜欢犯同样的错误，如何确保在更换模型、切换上下文的时候，AI 不再犯？最有效的办法就是，把 AI 犯过的错误记录下来，然后将它变成规则文档或者程序脚本，每次提交前都强制检测一次，成为门禁。我当前的设计是，AI 犯错后会自动更新两类产物：1）rules docs，每次 AI Code Review 的时候，会加载这部分内容；2）governance scripts，将可程序化的检测工作全部变成脚本，例如 git commit 规范、大函数检测、单测覆盖、代码引用规范等等。项目跑的越久，AI 犯错的概率就越低。

11. AI“投毒”，风险巨大！国家安全机关，紧急提醒→

12. 文心一言怎么输了，李彦宏百度你加油！//@唧唧歪歪-_-:2023年我家小孩3岁，跟文心一言对话，界面是个拟真人的数字人，一边对话一边小声嘟囔“真笨啊，她可真笨”（因为当时文心一言总是听错她说的话，反应也慢），今年5岁多，跟豆包对话，完全不会觉得豆包笨，已经把豆包当成是真正的大人一样对话//@迪穆白:卧槽。豆包已经进化到这种地步了吗#罗永浩直播带货# //@做生活的高手k:我靠，真不是后台有人拿话筒吗？#罗永浩科技春晚# //@凌晨刚醒:这段挺精彩！//@破破的桥:……//@FlyingBomber:牛逼……//@CG苍狼HN://@凌晨刚醒:这段挺精彩！//@破破的桥:……

13. llm的本质是知识压缩和检索吗？和外挂知识库的检索比到底强在了什么地方？

14. 美国法庭已经有128名律师栽在「AI 幻觉」上——普通人用 AI 也在踩同一个坑，几个动作能让幻觉率明显降下来。先讲一个真实案例。2023年，纽约一个律师给联邦法庭递了一份简报，里面引用了6个判例。对方律师一查——这6个案子全是 ChatGPT 编出来的，根本不存在。法官最后罚了他5000美元。这事被叫做 Mata v. Avianca 案，是 AI 幻觉造成法律事故的第一个标志性案件。后来事情变得更普遍。一个专门追踪这类案件的数据库统计:全球已经有486起 AI 幻觉相关法律事故，光美国就324起，涉及128名律师和2名法官。斯坦福大学2024年做过一个研究，测了几款主流的法律专用 AI——结果发现，AI 在1/3的查询里都会给出编造的内容。其中 Westlaw 的 AI 错误率超过34%，Lexis+ AI 错误率超过17%。这些都是法律专用 AI——不是 ChatGPT 这种通用助手。法律专用的都这样，普通人用通用 AI 时被坑的概率，可想而知。但好消息是:这件事的发生概率，不是你束手无策的事。有几个普通人立刻能上手的动作，能把 AI 幻觉率压下来一大截。第一个动作:让 AI 自己说「我不确定」。AI 默认有一种「自信回答」的倾向——哪怕它不知道，它也会编一个看起来合理的答案给你。但你只要在提示词里加一句话，就能把这种倾向关掉:「回答时，对你不确定的内容明确标注『我不确定』。不要猜。如果完全不知道，直接说不知道。」加了这句话之后，AI 的回答会突然变得真实——它会主动告诉你「这部分我不确定」「这个具体数字我没有可靠来源」。一旦它说出不确定，你就知道哪里需要自己再查。第二个动作:让它给出每个具体事实的来源。AI 编造内容最严重的，永远是具体数字、人名、引文、案例这种「看起来很硬」的东西——因为它们看起来权威，读者下意识就信。提示词:「回答中所有具体数字、人名、引文、案例，都要标注来源。说不出来源的，自己标注「无法确认来源」。」这一招把 AI 从「自由发挥」逼到了「带证据说话」。它要么给你一个可验证的来源，要么直接告诉你这条没来源——不会再憨憨地把编的东西当真的写出来。第三个动作:能联网就联网。不联网的 AI 只能依赖训练时学过的内容——任何训练数据之外、训练之后发生的、或者它没学好的细节，都靠它自己「想象」。ChatGPT、Claude、Perplexity、Kimi、文心一言这些主流 AI 都有搜索/联网功能。但很多人不知道要主动开启。下次你问任何涉及具体事实、最新事件、统计数字的问题，先把搜索打开。联网之后 AI 通常会带着引用链接给你结果——这些链接你可以点开自己核。第四个动作:具体数字一律自己核。哪怕 AI 答得再自信，看起来再像那么回事——你看到具体数字，就先假设它是错的，然后去搜索引擎里独立验证一遍。不是不信 AI，是这件事代价太大。一个错误数字传出去，丢掉的信任比你查证多花的30秒贵得多。第五个动作:同一个问题问两遍。如果你做的事比较重要——比如要给老板汇报、给客户交付、写文章发出去——同一个问题用不同方式问 AI 两遍。第一次让它直接答。第二次让它当怀疑论者:「假设你刚才回答的内容是错的，请找出最可能错的地方。」第二次的回答经常会暴露第一次没注意的漏洞。这个方法在 AI 研究里有个正式名字，叫「自我一致性验证」，是被证实有效的减少幻觉手段。最后说一个观念。很多人觉得「AI 越强，幻觉越少」。但研究显示其实不是——前沿模型在简单任务上幻觉确实少，但在复杂任务和长文档场景里，最新最强的模型反而幻觉率更高。所以你不能指望「换个新模型就不幻觉了」——这个事不会自己解决。真正能让 AI 给你少编内容的，永远是你自己加的那几句提示词、你自己开的那几个开关、你自己花30秒做的核实。把上面5个动作变成习惯，AI 翻车的概率会下降一大截。

15. Gemini 3的意义：AI已超越“幻觉阶段”，逼近人类，“人机协作”将从“人对AI纠错”走向“人指导AI工作”

16. “AI蜜月期结束”！德银：2026将是独立模型公司的生死年

17. 阿里推出千问AI助手，集成最新Qwen大模型，支持多端使用，终于踏上了自己的“Ch（ina）at GPT”之旅；阿里在开源模型领域已经是世界T1的存在了，这次推出的千问则具备深度研究、多语言翻译等功能，与ChatGPT、豆包对比表现全面，这也标志着标志国产AI正在从“能用”到“好用”，然后开始“引领”。[不愧是你] #Qwen##千问##千问AI# http://t.cn/AX2rDgci

18. AI真的该好好监管一下了，现在很多谣言基本都是从AI出来的，然后不明所以的人就信了，甚至把AI结果当做石锤的事，其实这玩意很多都是从网上抓取的数据进行AI分析，只要误导的信息多了，然后AI就会认为是如此，这就叫AI污染…

19. AI数据投毒呈现“平民化”趋势

20. VraserX最新测试显示，Gemini 3虽强但幻觉率偏高，答案必须二次确认；而GPT-5.1 Thinking几乎不产生幻觉，准确性显著领先。谷歌显然没来得及复制OpenAI的“通用验证器”系统，这在表现上体现得淋漓尽致。多位业内人士指出，幻觉率已成为模型部署的关键瓶颈。速度快没用，如果每条输出都要反复核对，效率反而下降。真正赢得市场的是能让用户“信而有据”的模型，而非单纯炫技的能力。Gemini 3的问题主要在于过度依赖内部知识库，鲜少调用最新网络数据，且网络搜索偏重重复信息而非最新事实，导致频繁事实错误。相比之下，GPT-5.1的验证机制更成熟，输出更可靠，减少了用户的认知负担。此外，有观点认为Gemini 3的高错误率或源于其在复杂问题上更具挑战性的尝试，而GPT则偏向保守拒绝，体现了不同的风险策略。但无论如何，准确性与可用性依旧是AI竞争的核心。AI能力的提升不应以幻觉为代价，速度的价值远不如准确与可信。未来，验证架构和多模型协同将成为AI发展的必经之路。用户期待的是“交付即可信”，而非“炫技即精彩”。原文：x.com/VraserX/status/1992447348052525467

21. 要不是说现在的人精呢？靠着AI的数据来源很难查实这一缺点，通过持续的假数据输出，从互联网上拿信息的AI就非常容易污染。我们以为AI开了联网搜索应该会变得准确，但是这些搜索结果实际上已经是被污染过的了[泪] 所以说，在AI时代也不能完全依赖AI，还是要有自己的鉴别能力的[顶] #给AI投毒已成产业链#

22. 盘点一周AI大事(1月4日)｜Google包揽年度最佳模型 LMArena大模型盲选排行榜公布年度冠军 Google推出AI辅助学习系统Learn Your Way 阿里开源最强手机智能体MAI-UI DeepSeek发布新研究mHC IQuest发布最强开源编码模型IQuest-Coder-V1 字节发布动态概念大模型DLCM 腾讯发布最强开源翻译模型HY-MT1.5 阿里更新最强开源图像模型Qwen-Image-2512 Meta开源极速视频生成模型HiStream 研究员开源对象植入模型InsertAnywhere 研究员开源MV智能体AutoMV 腾讯开源3D动作生成模型Hunyuan Motion 1.0 研究员开源高保真3D模型UltraShape 研究员开源世界模型Yume 1.5 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #AIGC

23. 一个真实的 AI 系统不止是一个模型，而是一整套 AI StackAI 是由四个维度组成的体系：1）大规模数据2）大规模模型（算法、架构）3）大规模算力（GPU/TPU/ASIC）4）大规模工具链（框架、MLOps、数据流水线）模型只是其中一个环节。系统工程也是一个难题。1. 数据：模型性能的物理极限数据质量是模型上限，而模型结构只能决定模型接近“上限”的速度。从工程视角看，数据的挑战分四类：1）标注质量（噪声、偏差、错误）2）数据覆盖度（out-of-domain 问题）3）数据更新频率（drift 问题）4）数据安全性（投毒攻击、反向推断）这意味着一个强模型往往并不只是因为结构先进，也是因为：1）数据更干净2）样本数量更大3）训练流程更标准化4）监控体系更完善2 算力：并行计算与“矩阵乘法时代”模型训练的底层本质是批量矩阵乘法。为什么是 GPU 和 TPU，而不是CPU？1）矩阵乘法天然适合数据并行。2）GPU/TPU 的带宽与片上并行度远超 CPU。3）AI 计算重 IO、重内存带宽，CPU 的流水线结构效率太低。AI 的性能增长，大部分不是算法进步，而是硬件进步。这在工程中体现为：1）裁剪（pruning）2）量化（quantization）3）蒸馏（distillation）4）低精度训练（FP16/bfloat16/INT8）这些都直接针对硬件瓶颈。3 工具链：MLOps 变成真正的关键MLOps 的价值在于管理一个事实：模型不是一次训练，而是持续训练、持续部署、持续监控的系统。模型退化的几种来源：1）数据分布漂移（Data Drift）2）概念漂移（Concept Drift）3）标签老化4）环境变化5）攻击者有意干扰这意味着需要完整系统：1）数据流水线2）自动评估3）监控指标（漂移、性能、置信度）4）自动 retraining5）在线实验（A/B、canary）6）安全防护（adversarial robustness）AI 模型交付 = 软件交付 + 数据交付 + 训练流程交付 + 芯片资源调度。这已经完全超出了“发布一个模型”所能描述的复杂度。#微博兴趣创作计划# #ai创造营#

24. 如果不知道什么叫做AI时代的数据污染的话可以看看粉圈洗微博智搜这个行为这个就是很典型的用大量数据喂养的方式改变AI的信息抓取和结论我感觉比AI幻觉更恐怖的行为其实是数据污染……因为AI无法判断什么是真什么是伪，只要喂进去的足够多，就能影响结论

25. 人类对自己的能力和认知有幻觉，如果再遇到一个舔狗AI不断的用看似严谨的逻辑和刻意提取的数据迎合人类的想法，基本会被AI带到坑里去。解决方法是：验证，AI说啥都尽可能去验证，去做一遍试试，别盲目相信AI告诉你的，尤其是附和你的回答。

26. 【AI人工智能】题库:纯公益分享【就业+考研】笔试+面试必会【小白从小学Python,C,Java】 [太阳]知识点名称 AI中幻觉Hallucination [太阳]知识点讲解幻觉（Hallucination）是指大语言模型生成的内容看似合理但实际上错误或虚构的现象，通常因为模型过度自信地填补知识空白、训练数据偏差或解码策略问题导致。它是当前LLM的主要缺陷之一，尤其在事实性问答、法律医疗等高风险领域危害大。缓解方法包括RAG检索外部知识、自我验证、微调对齐、约束解码等。 [太阳]例题（单选题）大语言模型产生幻觉的主要原因是什么？ A选项：模型过度填补知识空白生成虚构内容 B选项：幻觉仅在训练数据缺失时发生 C选项：计算资源不足导致输出中断 D选项：模型显存自动清空 [太阳]答案与题解答案、题解：见评论区 [太阳]温馨期待期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：lxy #AI创造营# [握手] #科技风向标# http://t.cn/AXfcR0qZ

27. 让大模型理解真实医疗视频，全球首个开源技术方案来了！

28. 【#315晚会曝光AI大模型被投毒##给AI投毒已成产业链#】按照业内人士的爆料，记者在多个网络平台进行查询，很快就搜索到了名为GEO的业务。网络平台上从事该项业务的服务商号称，用户只需支付相应的费用，就能在各大主流AI大模型里，让客户的产品榜上有名；让客户的商品广告，成为AI模型给出的“标准答案”。通过GEO技术真的能让AI“夹带私货”，甚至投放虚假信息吗？按照网络上的信息，记者联系上一家业内知名的GEO服务商。负责人王总告诉记者，他们公司的强项，就是能够帮助客户，在消费者使用AI大模型搜索时，让客户排名前列。“就是相当于做软文，然后让AI平台去刷录、输入、抓取。”同时，王总也告诉记者，现在AI大模型的算法更新频繁，要想维持AI大模型的持续推荐，必须持续大量投喂与客户相关的推广软文。在其他从事GEO业务的服务商口中，如何操控AI、让AI“听话”、给AI“洗脑”，几乎是这些公司推广该业务的核心话题。业内人士告诉记者，GEO作为优化信息分发、提升推广效率的一个工具软件，在某些商业公司眼中，却被挖掘出了另外的作用。业内人士在电商平台上，随机购买了一款名叫“力擎GEO优化系统”的软件。之后虚构了一款智能手环，并将虚构的产品信息输入软件系统，勾选文章创作指令。不一会儿，这个力擎GEO优化系统就自动生成了十余篇智能手环的宣传软文。业内人士选取了十余篇虚构软文，通过力擎GEO系统发布在了互联网上。随后，业内人士在AI大模型平台展开询问：“智能健康手环推荐”，就有两个AI大模型推荐了这款虚构的智能手环，而且排名靠前。记者联系上了力擎GEO系统的运营者李总。他告诉记者，GEO业务受热捧的主要原因就是它能在AI大模型里帮客户喂料、投毒，实现客户的商业目的。李总表示，想做GEO业务，操控AI大模型的关键节点，就是在各大互联网账号上“发稿”。“比如说手机品牌，就5个位置，最多10个位置，这么多手机怎么弄。一年可能上亿的广告费，花个几百万投点毒，总行吧！” 他告诉记者，GEO业务的火爆，催生出了不少专门从事发稿业务的公司和平台。他们长期承揽各种发稿业务，以便让AI大模型引用和抓取，成为围猎AI大模型、进行数据“投毒”的重要一环。#315晚会# http://t.cn/AXVFhlmD

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