人工智能能否完全信赖？
AI不仅仅是工具，更像是“半可靠的伙伴”—既要信赖也要核查。五大需警惕的风险维度风险解决办法信息准确性AI可能“一本正经地胡说八道”（幻觉现象）核心事实务必自行核查，特别是数据、法律及医疗相关隐私安全交流内容或许会被用于训练模型切勿输入身份证号、密码、商业机密或个人隐私信息版权归属生成内容的权利归属尚不明晰商业用途中，AI生成的内容不可直接视为原创思维依赖长期依赖AI思考会导致判断力下降AI适合起草，最终决策需由人主导超越界限医疗诊断、法律裁决、投资决策这些领域AI仅能辅助参考，不可做最终决定一个常被忽视
AI入门指南：10个必须掌握的AI核心概念详解
使用AI工具时，你是否经常被各种专业术语困扰？“需要优化一下Token消耗”“建议用RAG方案，比微调成本低”“上下文长度不够了，要拆成多轮对话”每个字都认识，组合在一起却像天书一样。别担心。这篇文章用通俗易懂的方式，帮你理解10个最高频的AI概念。通俗解释：就是你跟AI说的话。但“提示词”特别强调结构化、有技巧的表达方式。举个例子：❌ 普通提问（发给文心一言）：“帮我写个周报”✅ 提示词工程（发给文心一言）：“你是一位资深项目经理。请根据以下信息，用Markdown格式写一份周报，包含：本周完成事项（用
人工智能为何会产生虚假内容？深度解析AI幻觉现象
在科技飞速发展的今天，培养批判性思维始终是不可或缺的能力。文|祁 磊东南大学计算机科学与工程学院、软件学院、人工智能学院副研究员，《科学画报》编委会人工智能专委会委员。当你在使用ChatGPT、DeepSeek等智能助手时，是否曾碰到过这种状况：AI给出的回复听起来振振有词，但仔细核实却发现完全站不住脚？这就是我们所说的“AI幻觉”。何为AI幻觉假设你向AI助手提问：“中国首位登陆月球的航天员是哪位？”它或许会言之凿凿地回应：“是杨利伟，他于2003年成功实现登月。”这个答案听起来很有说服力，但实则完全站
AI虚构信息侵害名誉权，法院明确平台法律责任
当前人工智能产品日益普及众多用户倾向于借助AI工具获取信息当人工智能系统出现"幻觉"生成不实内容时引发人格权益受损责任归属如何界定？所谓"AI幻觉"指的是大型语言模型生成看似真实合理实则虚构的内容，已成为全球生成式人工智能领域亟待解决的核心挑战。近期，南京市中级人民法院审理了一起因AI系统"幻觉"引发的名誉权纠纷上诉案，明确了生成式人工智能服务提供商在内容管理方面的责任范围。案件始末用户因AI系统虚假信息侵犯名誉提起诉讼2024年9月30日，李某在移动端搜索个人相关信息时，平台错误关联了关于其刑事判决的虚
当AI遇上保险：为什么它的建议常常不靠谱
【刘校辉】三哥的自我介绍【刘校辉】三哥提供的服务最近和不少互联网行业的客户聊天，发现一个有意思的现象：大家用 AI 查资料、写代码、做方案，已经轻车熟路。于是很自然地，把保险问题也丢给 AI——「帮我推荐一款性价比高的重疾险」「30岁买什么养老金划算」。结果呢？AI 洋洋洒洒几百字，看着逻辑通顺、数据翔实，但内行人一看——漏洞百出。它可能推荐一款两年前就停售的产品，可能把 A 公司的保障条款安到 B 公司头上，也可能给出「预算紧张建议买返还型」这种完全违背保险配置常识的建议。问题出在哪？不是 AI 不行。
AI造假严查！汇见AI周报第18期
各位好！每周一分钟，掌握AI新动态！本周法律AI领域呈现“监管落地”与“技术突破”双线并进的格局。监管层面，中央网信办开通“涉AI应用乱象举报专区”，欧盟颁布AI生成内容强制标注新规，韩国拟实施罚款制度，标志着全球AI合规正从“软性引导”转向“硬性执法”的关键阶段。技术层面，法律AI正加速向“垂直智能体”演进，相关产品文书采纳率超82%，并落地“AI+本地化”模式，显著提升了基础法律服务效率。针对AI幻觉引发的责任纠纷，司法实践已明确“谁生成谁担责”原则。对此，建议法律从业构建“AI草稿+人工复核”机制，
德比郡警员涉AI造假案：AI代写证据的法律红线
如今我们只需将案卷输入硅基芯片，几秒钟就能生成一份“证据摘要”，字迹工整、引经据典。然而，若这份摘要完全由算法编造——未经亲自查证、目睹或核实——它还能算作证据吗？英国德比郡的一位警官正用他的职业生涯来回答这个疑问。6月12日，《金融时报》报道，英格兰中部德比郡警方一名警员因涉嫌利用AI系统伪造证据资料，正面临“妨碍司法公正”的刑事调查。该警员已被暂停执勤，尚未被捕，警方正在逐一排查受影响案件。就在两天前——6月10日——英国内政部宣布设立“Police AI”国家中心，计划三年投入7500万英镑，宣称能
杭州互联网法院审结首例AI生成错误信息侵权案
2025年12月，杭州互联网法院审理了全国首例"AI幻觉"侵权纠纷案件。2026年3月9日，该案被最高人民法院纳入向全国人大所做的工作报告中。杭州互联网法院民事判决书（2025）浙0192民初18143号原告：梁某，住所云南省昭通市。被告：某人工智能公司，住所地浙江省杭州市。委托诉讼代理人：吴某，公司职员。委托诉讼代理人：孙某，公司职员。原告梁某与被告某人工智能公司网络侵权责任纠纷一案，本院于2025年8月19日立案，适用简易程序进行审理。立案后，经审查发现本案法律关系复杂，不宜适用简易程序审理，遂裁定转
AI未终结广告业，从业者却先弃思
近日偶然读到一位广告人的分享。“人类是否已退化至无法清晰表述自身需求？”此言令我猛然惊觉，AI正在瓦解的或许并非广告产业，而是思考这一行为本身。今年是我投身市场营销的第八个年头，历经五年乙方广告生涯，又花了三年在甲方市场部门任职。我曾憧憬，在历经乙方高压提案、品牌策略制定、创意落地执行，再到甲方深入理解商业逻辑、产品本质与组织架构后，终于迎来大展拳脚的时刻。然而真正站在此节点，我目睹的却是广告黄金时代的谢幕。AI已彻底重构我们的工作模式。往昔接到一份简报，标准流程始于桌面调研，拆解行业、剖析竞品、访谈用户
AI法律研究九十五：解构核心术语背后的风险
“九千年前，先民播种粟米，以此学会耐心守望；今朝我们以硅晶承载人类智慧，随时唤醒——这便是认知时间的封存。但在封存之前，必须厘清：那‘词元’由谁定义？那‘窗口’由谁度量？那‘代理’由谁授权？若只沉溺于吞吐的流畅，却无视算力的洪流与幻觉的迷障，便是本末倒置。”法律从业者审视AI，若初见炫目演示便乱了阵脚，那已先输一筹。古语云“射人先射马，擒贼先擒王”，于这数字江湖，此“王”即为核心术语。术语绝非简单的名词释义，它是责任的锚桩，亦是风险的命门。若看不透“词元”这一粒粮，便守不住数据跨境的关口；若读不懂“上下文
AI 时代的警示：莫让效率幻觉掩盖核心价值
身处 AI 浪潮中，我们究竟是真正变得强大，还是仅仅陷入了虚假的忙碌？毋庸置疑，各类大语言模型已成为众人应对截止期限、撰写报告及制作演示的必备工具。然而，你是否曾深思：AI 带来的高效率，是否真正转化为了你的核心竞争力？2026 年 5 月，研究机构 METR 发布了一份调研报告，邀请受访者评估 AI 带来的实际增益。结果颇具深意：受访者坦言，AI 使其工作速度提升了三倍之多，但所创造的实际“价值”仅增长了 1.4 至 2 倍。为何速度飙升而价值滞后？METR 的研究人员将其归因于“替代效应”。简言之，A
警惕AI幻觉：技术再快也不能丢常识
所谓的AI幻觉，即AI产出那些看似合乎逻辑实则虚假或错误的信息。随着AI深入到日常工作的各个角落，这种“一本正经胡说八道”的现象愈发严重。在AI变得越来越“聪明”的同时，我们更需要补上理性判断和风险管理的“常识课”。无论技术如何飞速发展，都不应将基本常识抛诸脑后。 近几年，关于AI幻觉的案例层出不穷。例如，有考生家长利用AI查询大学报考数据，结果得到的是错误资讯，甚至声称若出错愿承担责任；还有人查询自身姓名职务时，“AI智能回答”竟编造其曾“入狱三年”的假象，并附上了照片；AI编造不存在的文献引用、捏造名
AI Agent 入门:揭秘AI"一本正经胡说八道"的真相
你是否曾遇见过这样的场景：向AI提出一个问题，它毫不犹豫地给出答案，你当时觉得"哇，答得真好"。但当你事后核实时，发现——竟然是错的！更令人不安的是，如果你恰好不知道正确答案，你可能根本不会质疑它。因为它说得实在太"像真的"了。这就是AI领域的"幻觉"现象。这并非AI在故意欺骗你，而是它自己也不清楚自己在胡言乱语。AI为何会"编造"事实？幻觉是如何产生的？怎样识别它？更重要的是——在构建Agent时，如何降低幻觉带来的风险？要理解幻觉的本质，我们得先了解AI的底层工作原理。大模型本质上不是"事实数据库"，
毕马威报告陷AI造假风波：虚假案例夸大技术普及
毕马威发布的一份全球企业人工智能应用报告，被指利用疑似由AI生成的幻觉内容，虚构案例以夸大该技术的应用广度。 该报告于去年10月推出，标题为《智能体人工智能时代，重新定义卓越》，其中对多家机构的人工智能应用情况作出大量失实描述，涉及瑞士联合银行、英国国家医疗服务体系，以及瑞士联邦铁路、伦敦交通局等公共交通部门。 检测平台GPTZero认定这些错误属于AI幻觉，媒体也已展开核实。事件曝光后，瑞银(48.19, 1.42, 3.04%)表示将敦促毕马威撤除不实信息。这家四大会计师事务所已于本周四在部分官方网站
AI Agent系列：上下文为何是AI的“燃料”？
当你对新来的伙伴说：“帮我起草一份周报。”伙伴一脸困惑：“周报该包含哪些细节？格式是怎样的？发给谁？重点放在哪？”——因为他缺乏背景信息，不了解你的工作范畴、公司调性以及老板的喜好。AI的情况也是如此。当你指派它执行任何任务时，它都需要背景信息。毕竟，AI并不具备读心术，无法凭空知晓你的处境、目标及标准。所谓的“上下文”，即AI理解“你在何种情境下、为何、要执行什么”的所有数据总和。为何上下文被视为AI运作的“燃料”？它具体包含哪些要素？为何提供充足的上下文比挑选模型更为关键？试想一下，你让一个新手协助制