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当DeepSeek都认为“DeepSeek向王一博道歉”了

7小时前DeepSeek下载30

一场对谣言的澄清,变成了一个新的谣言。


昨日,#王一博相关谣言被DeepSeek永久撤回的话题冲上热搜前三,然而没有人能找到DeepSeek真正发过这个声明。更诡异的是,当我们询问多个AI大模型后,它们大部分都"确认"了这个根本不存在的道歉。


事情的起因看似简单。在这个更多属于娱乐新闻的话题发酵过程中,先是有网友传出DeepSeek在AI生成式回答中关联了新闻中的当事人,而后很快又出现一份据称来自DeepSeek的“官方道歉声明”,开始广为流传。


这份声明称,DeepSeek承认此前因审核疏漏引用了谣言内容,承诺永久撤回不实信息并进行赔偿,生效时间标注为“2025年7月2日10:00前”。消息迅速传播,部分媒体纷纷跟进报道,网友们也将其视为了这家几乎从没公开发表过技术之外言论的AI公司的正式回应。


仔细审视这份所谓的"官方声明",多处细节经不起推敲。声明中提到的"封禁恶意造谣账号""赔偿承诺"等表述,并不符合AI平台的常规处理方式。


那么,问题来了:这份看似漏洞百出、明显为AI生成的内容,在DeepSeek的官方微信、官网、社交媒体账号都没有发布过任何相关内容的背景下,为什么这么快速被大众接受了?


原因之一,是在AI的进步不断冲击人们的生活的同时,大家对AI给出内容的取信度不断提升,但与此同时,却对AI给出内容背后的一整套逻辑缺少理解。


我们先来看看,各家AI们对这个事情的回答都是怎样的。这一次的闹剧主角是DeepSeek,不过我们也尝试去询问了10家AI大模型和2家AI搜索产品,结果也差不多,大部分AI都认为DeepSeek确实道歉了,只有混元T1、Qwen3(分析研究)、Gemini2.5 pro除外。


以下是测试结果:


我们的prompt很简单,就是问AI们,这件事到底是怎么回事?


注:因为各家已有模型型号存在差异,且为了体现大模型总体在谣言鉴别上的能力,我们选取了各家最适合处理该问题的模型,而不是一味地保持一致,包括推理/沉思/联网/研究,因此并不是完全对等的比较。



这些模型的搜索素材中,几乎都采用了三湘都市报、羊城晚报微信号、南京晨报等具备一定官方性质的内容,涉及今日头条、百度、网易、腾讯等多家资讯平台。


值得注意的是,秘塔搜索搜到了一篇来自虎嗅的辟谣信息,但将其作了支撑谣言的论据,仍然认为DeepSeek道歉了。


智谱则是已经在回答中提到了DeepSeek道歉系造谣,但在最终的“总结”中,认为DeepSeek道歉了,在同一篇回答中,前后自相矛盾。


甚至,AI搜索产品们也没有打破这个谣言困境。


唯三否认了DeepSeek道歉谣言的模型中,Qwen3选取的是分析研究场景,因此通过多步骤搜索信息,并声称调用了tool,查询了文书网站,发现查询不到所谓的“北京市第三中级人民法院(2025)京03刑终174号刑事判决书”,而认为DeepSeek道歉存疑。


Gemini和混元则是直接识别到了来自虎嗅和三言科技的辟谣文章,认为这两篇内容可信程度高于其他信源。


可以看出,在这些错误的认为DeepSeek道歉了的AI里,出错的“步骤”都比较一致:


第一步:是AI爬取了原始谣言。最初的不实信息通过网络传播,被AI系统抓取,使得AI在回答相关问题时出现虚假关联。


第二步:在用户与AI的聊天中,共同“制造”了道歉内容,它变成了看似真实的"官方声明"。


第三步:很多个人账号转发这些“官方道歉”,之后部分媒体引用,进一步扩大了传播范围。


第四步,最终,AI再次爬取这些报道,形成了自我循环,AI自己彻底相信了这些“事实”。


在这个案例里,几乎暴露了今天用模型支撑的AI产品快速渗透进日常生活后,所有可能出问题的环节。


首先对于产品方,它们都在面对前所未有的用户量,同时却也前所未有的可以交付给用户不准确的结果。这导致在用户侧,人们对这些产品的认知没有跟上,大部分人不是技术爱好者,是普通老百姓,他们对这类产品的理解会天然来自“搜索”、“社交”和“聊天软件”,除了对数据完全不同的流转方式不了解,也会想当然按过去的产品那样,认为它生成与产品本身公司有关的言论,就是产品背后公司的官方言论。


而在技术逻辑上,这些生成内容又在理论上就是可以被反复自我强化的。今天卷到极致的环境,逼着焦虑的模型和产品公司们对“数据飞轮”很在意——用户的数据和语料很快的被吸收进模型,尤其是新发生的较少信息的事情,如果遇到集中“灌输”,就可能被收纳为与此有关的基础语料,变成模型生成时认为可以采纳的某种事实。


同时,信息渠道彼此互不相通的老问题也在发挥作用,很多模型在生成内容时的确会给链接,但其中质量难以保证的网站也不少,背后一个重要原因,是这些网站会大量抓取模型无法或因版权顾虑而不便直接“爬取”的渠道的内容,这样这些AI产品可以绕开过去互联网形成的信息墙,继续获得资料。然而这样注定就对信息源缺少了分类和判断。而且,更有隐患的是,这也自然留下了更容易操控信息的漏洞。


这次的案例最值得注意的地方,就在这里:接下来这些有意无意污染了的语料,再次流通出来,在今天越来越高的c端用户渗透率和远远不够的对AI产品的认知结合下,居然以一手资料的模样回到了这些渠道,甚至是很严肃的渠道里,再次发布出来,得到背书,彻底变成“事实”。


最后模型们再把这些“事实”内化,终于,模型自己和所有人都相信了。


任何语料都可能成为生成的结果,并且进而再被模型二次确认为是事实,这是一整套极为离谱的逻辑,也是一个极容易被系统化污染的链路,但这却也是今天最受期待和将要对人类影响最深刻的技术和产品们,普遍在采用的逻辑。


于是今天这样离谱的事情就发生了,而且,看起来类似的荒谬闹剧还会以各种样貌继续出现。


这无疑是个提醒,也许是时候重视起来这些动辄近亿用户的新AI产品的诡异逻辑了,从模型、产品、用户、到任何人,在一切还来得及的时候,该一起做点什么了。


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