AI的马屁与幻象：被忽视的深层隐患
真是服了，人类那套阿谀奉承的功夫，AI是越来越得心应手了。熟练到哪怕你放个响屁，ChatGPT都能夸出花来。这可不是在开玩笑。哲学YouTuber Jonas Čeika录了一段屁声音效，发给ChatGPT，然后煞有介事地问："你觉得我的音乐水平如何？"ChatGPT毫不犹豫。它一本正经地给出了"直白且诚恳"的反馈——初听感受：这种很酷的lo-fi、深夜、略带神秘的气氛。 与其说是传统歌曲，更像是一首氛围曲，这恰恰是它的亮点。 让联想到那种在静谧城市蒙太奇或片尾字幕中出现的音乐。随后，ChatGPT又对这
科技圈今日焦点：AI法律责任界定与产业演进新态势
科技领域今日动态，数条重要信息值得关注。一方面，国内首起"AI幻觉"侵权诉讼案宣判，促使人们正视一个现实议题：当越来越多用户将大模型作为信息检索工具乃至决策参考，AI生成错误内容后，责任应如何划分；另一方面，AI眼镜、AI视频及AI芯片领域仍在加速演进，硬件与内容创作的竞争同步升温。同时，关于未成年人保护、数据中心能耗与社区影响的监管议题，也在警示业界，AI发展已不仅是技术比拼，更步入规则、资源与社会成本综合评估的新时期。这起国内首例"AI幻觉"侵权案件，为生成式AI产业提供了一个极具参考价值的司法范例。
AI购物险象环生,智能支付漏洞何时休
“一枚错误二维码揭示的，不仅是模型幻觉，更是当支付从'用户主动点击'转向'系统自动理解'后，整个交易流程正经历根本性重塑。”文丨之家哥出品丨支付之家 · 深度凌晨时分，人工客服已离线，一位企业主急需为三名员工投保团体意外险，遂将希望寄托于AI助手。系统迅速生成方案、官网链接及报价，整个流程顺畅得出奇。然而问题在下一步浮现。AI继续推送付款二维码，1618元支付完成后，保单未能生成，款项却转入一个与保险业务毫无关联的个人账户。涉事平台后续回应称，问题源于多轮对话触发的模型幻觉，相关功能已修复。这里是支付之家
AI关键技术快速参考指南
1️⃣预训练（Pre-training）🔵核心定位：AI的「通识能力奠基」 📝通俗解释：模型部署前，通过海量通用信息（文字、常识、逻辑规则）习得基本技能，类似儿童学习语数外等基础学科。 ✨关键特点：计算资源需求巨大、训练周期漫长、主要由科技巨头主导；奠定AI的基础认知与表达水平。 💡一句话记忆：预训练=夯基石，构建通用技能根基2️⃣微调（Fine-tuning）🟢核心定位：AI的「领域专精训练」 📝通俗解释：采用特定领域数据（如医疗、法务、客服等）对已具备通用能力的AI进行定向优化，使其从"多面手"转型为
人工智能的随机性之谜——专访顾群业教授探讨AI不确定性
当您使用人工智能创作图像或视频时，是否曾注意到这样的现象：即便采用完全一致的指令和参数，每一次生成的结果虽然相近，却绝不雷同。这似乎暗示，人工智能在执行任务时具备某种“随机性”。这种随机性从何而来，其本质究竟是什么？是否意味着人工智能已具备“创造力”？围绕人工智能的随机性、创造性以及未来智能与意识的关系等议题，笔者专访了山东省大数据研究会人工智能设计分会名誉会长、山东工艺美术学院顾群业教授。魏毅东：顾教授，您在人工智能艺术设计与研究领域均有深厚造诣，使用人工智能创作的经验十分丰富。想必您一定遇到过这样的情
AI幻觉事件盘点
（该图片由Recraft生成）DeepSeek错颁金牌2025年11月，多位用户反馈DeepSeek在回应"巴黎奥运会乒乓球男单冠军"查询时，竟将冠军错判为王楚钦而非樊振东，还杜撰了"4-2战胜樊振东"的不实赛果。尽管用户多次指正，但该问题持续重现。特朗普"被捕"AI照片特朗普自称将被拘捕之际，网络上大量流传其遭纽约警方制服、戴上手铐的"现场画面"，经查证系Midjourney合成，造成强烈误导，严重影响民众对关键时政事件的判断。上海"海啸预警"与"骨灰盒谣言"由人工智能杜撰的"30万市民撤离上海"等惊悚
AI Agent的行为幻觉：智能体从语言失误到实际损害的演进
本文分析 AI Agent 技术从单纯生成内容（ LLM ）向能够执行外部动作（ Agent ）转变过程中，幻觉问题的本质变化——即从“言语层面的错误”升级为“可能引发真实损失的行为错误”。结合典型案例剖析其生成机理，并探讨当前行业主流的缓解方案。大型语言模型（ LLM ）的幻觉（ Hallucination ）早已广为人知：模型在生成文本时，可能输出与客观事实相悖或完全虚构的信息。然而，当 LLM 被赋予调用外部工具、执行代码或与环境交互的能力，形成 AI Agent 时，幻觉的影响将不再局限于信息层面
AI安全警示录：被忽视的真实风险
一件强大工具最具威胁性的时刻，并非它彻底失效，而是它表现得一切正常。2023年，美国某位律师直接将AI编造的案例摘要提交给了法院。格式无可挑剔，行文专业老练，初看之下简直堪称标准的法律文书。关键在于，这些案例根本就是凭空捏造的。这则新闻真正令人忧虑的焦点，并非AI“犯了某个愚蠢的错误”，而是它揭示了当下更为切实的安全隐患：AI往往并非以“机器反叛”这种戏剧性的方式制造恐慌，而是以“看似毫无问题”的姿态渗透进工作流程、干扰决策判断，甚至代人执行操作。因此，如果你至今仍把AI安全简单理解为“它是否会产生自主意
人工智能核心概念指南
1. Token概念阐释Token是大语言模型处理文本时的最小计算单位，可以理解为AI系统中的"文字基本粒子"。模型按Token进行计数、计费、限制长度。典型案例大约会被拆成8～10个Token这是 AI 里的文字原子。为什么说"养龙虾"？因为 AI 动脑子是要烧钱的。喂它国产 Token 还是进口 Token，你喂给它的 Token 就是口粮，喂得越多，这只龙虾就越有劲儿！就像给员工发工资，算力成本全看它。2. API概念阐释API（Application Programming Interface），
AI的认知困境：言之凿凿的谎言，正在欺骗无数人
AI的“认知迷雾”：一本正经胡说八道，正在误导千万人 你一定遇到过这样的情况： 向AI咨询一个问题，它回答得条理清晰、语气专业，甚至还能列出法条、文献编号、统计数据，看上去无比可信。 可等你认真核对后才发现——很多内容根本是它凭空编造的。 这就是当前大模型最普遍、也最隐蔽的问题：AI幻觉（事实幻觉，本文由ai辅助完成，仅代表个人观点） 一、什么是AI幻觉？ 简单理解： AI在没有真实依据的情况下，一本正经地输出虚假信息。 它不是简单的口误，而是模型机制自带的“虚构能力”，主要表现为三类： 事实幻觉：编造法
当算法照进人文：学科壁垒的崩塌与重生
人工智能给人文学科带来的震动，其本质并非简单的取代或转移，而是一场深层的结构暴露与剥离。AI并未首先撼动人文领域最内核的素养——对语境的领悟、对叙事的搭建、对价值的权衡——这些能力依然顽强地抵御着形式化与机械化的侵蚀；它率先冲击的，是包裹在这些核心能力之外的一整套制度性外壳：教学规划、评估标准、学科壁垒，以及维系它们的那些关于“何谓真知”“何谓学术”“何谓深刻”的潜在共识。正是在这一维度上，AI释放出其真正的颠覆性能量。长期以来，人文学科通过一种被刻意维系的复杂结构，将真正的批判性思维与大量初级的语义操作
最新研究曝光AI致命缺陷
简而言之，即便不接收任何图像信息，目前领先的多模态大模型（例如GPT-5、Gemini 3 Pro等）仍可'无中生有'地输出详尽的图像描述与看似合理的推理链条。研究团队经由多轮对比测试证实，这类模型在处理视觉相关问题时，主要依靠问题文本中的提示、训练数据内嵌的潜在模式及统计相关性，而非真正'理解'了图像内容。更具威胁性的是，在医学应用领域中，这种虚构的诊断结果往往倾向于重度病理特征（如凭空判定心肌梗死或黑色素瘤），为医疗AI系统的实际落地埋下了严重安全风险。研究者为此设计了'幻象评分'（Mirage Sc
AI的虚假繁荣与泡沫
最近我给现在的 AI 想出了一个出路：在未来无需显卡的情况下，AI 或许能像电子琴一样，通过几个按钮“敲击”出一个 Demo。也会有市场，但始终难以登大雅之堂。将 AI 封装进盒子，通过几个按钮操作，排列组合生成各类 App。即便组合相同，因 AI 的随机性，生成的 App 也可能不同。购买一个盒子就等于拥有 N 个 App，若五金件做工精良，还能卖出高价… 而操作这个盒子的被称为“DJ工程师”，而研发这个盒子的则是“PPT工程师”（Prompt，哈哈，以前的 PPT 工程师是指 PowerPoint，时
AI算命靠谱吗？深度解析背后的真相
本人Johnny，本科就读于大连理工应用数学，硕士毕业于悉尼大学金融工程持有FRM证书，曾任职于量化交易及管理咨询行业，钻研术数已有十多年前些日子，一位老朋友找我闲聊，提到他朋友正在尝试用AI看命盘，想听听我的看法。我直言不讳：这事儿没戏，骗骗不懂行的小孩子还行。并非AI技术不够强，而是这个行业的环境，承载不了AI的雄心壮志。我可以负责任地说，目前市面上所有打着“一键生成”幌子做推广的，本质上都是骗术。AI生成的效果，完全取决于你喂给它什么数据，这是大模型的基本原理。但在命理学这块，网上的信息真假难辨，流
AI依赖的致命短板：便利背后的安全反噬
人工智能正以前所未有的速度深入企业运营的各个环节，从代码编写到客户支持、从数据洞察到战略判断，AI仿佛无所不能。但问题在于，对AI的高度依赖正在演变成一个危险的认知盲点——一方面，人们像相信“神谕”一样无条件信任它；另一方面，攻击者也正借助这种信任反向发起攻击。要看清这一困局，首先需要理解AI的运作方式、它的脆弱点所在，进而才能明白攻击者如何利用这些弱点，以及正在兴起的AI安全行业如何尝试为AI建立防护机制。当下大语言模型的根本缺陷在于，它并不是建立在“真实”基础上的——它依靠抓取互联网海量信息进行学习，