一条关于辟谣和道歉的新闻 ，最终却是AI幻觉带来的谣言 ，这是AI时代的荒诞现实。
7月3日，一则《演员王一博案 ，判了》的新闻发酵 ，文章内容提及，人工智能公司DeepSeek因内容审核疏漏 ，就关联不实信息向演员王一博道歉 ，还援引了刑事判决书 。随后，#DeepSeek向王一博道歉#一度冲上热搜 。
目前这一新闻已被删除，但仍然引发大量转载。
上述文章提到“人工智能公司DeepSeek发布正式道歉 ” ，并提及“声明 ”一词 。但第一财经查阅了目前DeepSeek所有官方渠道的账号 ，包括官网、公众号 、知乎 、小红书、海外的X等，都未发现有新的动态 。
第一财经也向公司进行了求证 ，但截至发稿 ，未收到任何回复。
仅从新闻事实来看，网络流传演员王一博的消息 ，已被经纪公司澄清 ，法院判定系谣言，而声称DeepSeek为传谣道歉 ，则有诸多的不合理之处 。此次假新闻的信息中没有任何一句明确指出DeepSeek的道歉渠道 ，声明中所提及的法律判决书，在中国裁判文书网上检索显示无数据 。
追溯“道歉”新闻源头 ，或许来自于一则社交媒体中的帖子 ，但看图片内容可知，道歉的主体是“AI聊天助手DeepSeek ”。
值得一提的是，就在这些内容的下方 ，就有显著提示“本回答由AI生成 ，内容仅供参考，请仔细甄别。 ”的字眼 ，但最后 ，这一由AI生成的道歉声明，在传播时逐渐演变成DeepSeek这家公司的道歉声明 ，并被多家媒体传播 。
AI生成的幻觉问题并非新鲜事 ，但最后演变成被广泛传播的新闻，值得引起重视和思考 。
幻觉一直是大模型的难题 ，AI会编造看起来合理或可信的信息 ，但实际上是在“胡说八道”，这种缺陷的根源来自技术局限和训练机制 ，大模型本质是基于统计概率的文本生成器 ，通过海量数据学习词语间的关联规律，而非真正理解事实。
此外，若训练数据或网络充斥错误信息 ，模型也更有可能输出错误答案 。导致典型的“Rubbish in, Rubbish out ”（垃圾进 ，垃圾出）效应 。
在第一财经询问DeepSeek关于AI的幻觉时，它给了一个有趣的比喻：大模型像戴着碎镜片的先知 ，镜子（训练数据）里有什么它就反射什么 ，但镜片破损处（数据缺失）就会自己用彩色玻璃填补（生成幻觉）。
实际上，这一年随着大模型能力的提高 ，幻觉问题有所缓解 。此前5月底 ，DeepSeek发布了新版DeepSeek R1，官方提到专门针对“幻觉 ”问题进行了优化 ，更新后的模型在改写润色 、总结摘要 、阅读理解等场景中 ，与旧版相比幻觉率降低了 45%-50% 左右 。
此前DeepSeek的幻觉率并不低，也被不少用户和开发者所讨论。5月15日 ，SuperCLUE曾发布最新一轮中文大模型忠实性幻觉测评结果 ，显示此前的DeepSeek-R1模型幻觉率在21%左右，在测评的国内模型中排名第五 。
目前看来AI幻觉仍然很难避免 。AI往往会捏造人物、事件，或者伪造法律条文 ，需要用户甄别。而对媒体机构来说 ，当AI的“碎镜片”越来越难被一眼识破，作为信息“把关人”的严谨性与责任感 ，在AI时代就变得更为重要 。这起乌龙事件 ，是一面映照信息生态脆弱性的镜子 。
最后，第一财经也询问了DeepSeek ，是否就不实信息向王一博道歉了 ，它目前给出的回复是否认道歉，但生成的内容里仍有很多幻觉。
例如称“针对谣言DeepSeek法务团队已启动取证 ” ，并提到可以通过邮箱“official@deepseek.com ”进行谣言举报 ，但第一财经查询官网发现DeepSeek官方并没有这一邮箱，官方邮箱前缀是“service”。
（文章来源：第一财经）
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