近日，知名科技评论员兼独立记者Alex Chen在个人博客及社交媒体平台公开爆料，称Google的AI搜索摘要功能（AI Overviews）在其个人简介页面的搜索结果中，生成了一句完全虚假的陈述：“Alex Chen受Ground News赞助”。这一离奇错误被Alex Chen本人及大量网友截图证实，迅速引发业内对大型语言模型“幻觉”问题的新一轮讨论。

事件始末：一次意外的“身份篡改”

据Alex Chen发布的博文描述，他本人在Google搜索框输入自己的全名，试图查看公开信息如何呈现。然而，在搜索结果顶部由AI自动生成的“摘要”框中，赫然出现一行文字：“Alex Chen是一位科技博主，其内容受到Ground News的赞助。”Alex Chen随即表示：“我从未与Ground News有任何赞助关系，甚至没有收到过该平台的任何合作邀约。Google的AI完全是在‘编造’我的身份。”

他进一步指出，Google的AI不仅错误地将他与Ground News关联，还捏造了赞助细节，而Ground News本身是一家以聚合新闻并标注媒体倾向性而闻名的平台。这一“张冠李戴”的错误，可能让读者误以为他的独立评论受到了商业利益影响，严重损害了他的个人信誉。

Alex Chen在博文中附上了多张截图，并@了Google官方及Google AI团队，要求解释算法为何会产生如此离谱的“幻觉”。截至发稿时，Google官方尚未就具体个案作出回应，但其搜索团队一名匿名员工在内部论坛中承认，此类“幻觉”是大模型在信息拼凑时常见的缺陷。

“幻觉”源头：是数据污染还是模型缺陷？

针对这一事件，多位人工智能专家在接受采访时指出，大型语言模型（如Google的Gemini驱动的AI摘要）本质上是一种概率性文本生成系统，其输出并非基于事实核查，而是基于训练数据中词语关联的统计规律。当用户查询一个特定人物时，模型可能将训练语料中频繁一同出现的“Ground News”与“赞助”“科技博主”等概念强行拼接，从而制造出看似合理但完全错误的陈述。

“这就像一个人背诵了大量新闻稿件，然后被问到‘Alex Chen与赞助的关系’时，他从记忆中抓取了一个常见的搭配模式——‘某博主受某平台赞助’——并随机填充了人名和平台名。”斯坦福大学AI伦理研究中心研究员Dr. Lisa Wong解释道，“问题在于，模型没有内置的‘事实性阀门’来区分真实关联与统计巧合。”

实际上，这并非Google AI首次出现“幻觉”丑闻。2024年5月Google全面推出AI Overviews后，曾多次被用户发现生成荒谬答案，例如建议使用胶水固定披萨上的芝士、声称奥巴马是穆斯林等。尽管Google随后大幅收窄了AI摘要的触发范围，并强化了安全过滤，但类似Alex Chen遭遇的“人物身份幻觉”依然时有发生。

Ground News发声：我们也没有赞助他

事件的另一方Ground News在得知此事后，也迅速通过官方X账号发表声明：“我们注意到有错误信息称Alex Chen受我们赞助。经内部核查，Ground News与Alex Chen从未建立任何形式的商业合作或赞助关系。我们支持技术透明，也呼吁AI平台对生成内容负起责任。”该声明获得数千转发，不少网友调侃道：“Google的AI不仅会‘编故事’，还会‘乱点鸳鸯谱’。”

影响与警示：AI时代的事实性危机

Alex Chen事件并非孤例。随着生成式AI深度嵌入搜索引擎、新闻摘要、个人助理等日常工具，由模型幻觉引发的虚假信息传播正在成为新的社会风险。对于独立创作者、记者和专业人士而言，AI可能随意“赋予”他们从未有过的背景、奖项或赞助关系，而这些错误一旦被广泛检索和扩散，个人难以快速纠正。

美国科技媒体《The Verge》在评论中指出：“Google的AI让自己变成了一个不可靠的信息源。如果用户信任了摘要而忽略了原始链接，那么Alex Chen的读者可能就会认为他的观点有偏。”更严重的是，由于AI摘要往往被搜索引擎置顶展示，其虚假陈述的传播效力远超普通错误文本。

专家建议：人机协作仍需“事实核验”

面对层出不穷的幻觉事件，业界已开始探索多种应对方案。一方面，模型开发者正通过“检索增强生成”（RAG）技术，强制AI在回答时引用来源并链接到原始网页，降低自由编造的概率；另一方面，平台应提供更便捷的“纠正反馈”入口，让当事人可以快速标记错误。Alex Chen在博文最后也呼吁：“希望搜索引擎能给个人用户一个申诉渠道，让AI学会什么时候应该说‘我不知道’。”

截至本文发稿，Google尚未透露是否已修复导致该幻觉的底层模型。但可以预见的是，在AI全面接管信息检索的路上，“事实性”将始终是人类必须死守的底线。