2026年的央视“3·15”晚会于3月15日晚间播出。其中，“向AI大模型‘投毒’”的GEO（生成式引擎优化）业务被曝光后，很多人才发现，让AI荐不靠谱，因为不法商会批量编造测评信息、伪造荐内容，“投喂”给大模型，让AI给出“定制荐”。
但也有消费者看了曝光案例后问：如果不向AI大模型询问“哪个好”“哪些服务受欢迎”等带有主观倾向的问题，仅咨询关于客观事实的信息，AI大模型的回答能相信吗？
答案同样是否定的。
追问大模型，越问错误越多
3月16日，记者对消费者常使用的4个AI大模型做了个简单测试：向它们提出同个问题“2026年央视3·15晚会曝光了哪些”。结果，只有个大模型回答正确。其余3个大模型中，有两个的答案中不仅有今年案例，还包括往年案例；剩下个离谱，竟然回答“2026年央视3·15晚会目前并未举办。由于今天是2026年3月16日，如果晚会在3月15日已正常播出，相关曝光内容通常会在央视财经频道、央视新闻客户端及各大媒体平台同步发布详细报道。”
回答正确的大模型（答案部分截屏，下同）
两个大模型将往年曝光案例与今年案例混为谈承德pvc管道胶水
有大模型回答：尚未举办
有消费者提出，回答包含往年曝光案例似乎不全错，因为“提醒很”。但技术人员表示，这明显暴露出相关大模型有缺陷：记者提出的是个有“标准答案”的问题，但大模型答错了，说明其在语义理解和资料筛选面出现了严重偏差。
面对记者的追问，这两个“过于热心”的大模型还暴露出了其他问题。
“使用保水剂（俗称‘泡药’）为虾仁增重”是去年央视3·15晚会曝光的案例之。所以，记者问两个将该案例作为今年案例提供的大模型：“泡药增重虾仁的报道链接在哪里？”个大模型提供了多个链接，包括“央视网3・15晚会完整回放”“央视新闻题报道（文字+）”“央视财经3・15题页”，看起来很靠谱。可当记者点击相关链接后，电脑页面均显示“对不起，可能是网络原因或此页面，请稍后尝试”。即使将链接复制到浏览器中尝试，仍旧法开。可见，大模型提供的链接不足以验证其回答。
大模型提供的验证链接显示来自央视网，似乎很靠谱，可实际法开（网页截屏）
另个大模型则提供了央视网、百号、网易新闻等不同渠道商的报道链接，实测链接均可开，但又出现新问题。
该大模型提供的个链接来自央视网（CCTV）官报道，内容确实是“保水虾仁”，但网页和内文中的日期均为2025年3月15日。大模型似乎也注意到了这点承德pvc管道胶水，在提供链接时，特别备注“部分搜索结果中该链接年份显示为2025，但内容实为2026年晚会同期报道，可能是网站归档或URL生成规则致，请以页面实际内容为准”。可见，大模型不仅没有发现自己回答错误，还试图“自圆其说”。
大模型试图“自圆其说”（网页截屏）
该大模型提供的二个链接是某自媒体围绕今年央视“3·15”晚会的“解读稿”，账号值得商榷。至于内容，保温护角专用胶是差错百出，其中明显的是“解读稿”称，2026年“3·15”晚会曝光的个案例就是“泡药虾仁”——由此也能解释为什么大模型将它作为参考链接。记者又用检测工具检测了这篇“解读稿”的“AI含量”，它被判定为“人工创作特征较弱”。换句话说，这篇文章很可能由大模型生成，所以它所涉及的案例也出现了偏差。
自媒体“解读稿”中的错误内容（网页截屏）
经检测，自媒体“解读稿”的AI生成痕迹很重（网页截屏）
AI幻觉在进化，验证才能有真相
“很多AI大模型用户已经发现，AI为了满足用户，会编造些并不存在的内容，或者将不相干的内容混在起，‘本正经地胡说八道’。虽然大模型研发者都在想办法消除AI幻觉，但实际结果并不理想。目前，没有款通用人工智能大模型能从根本上杜AI幻觉。”在某科技企业从事大模型开发的晓辉解释。
大模型的底层原理是基于概率生成内容，它不具备真正的“理解”能力。大模型只是在海量数据中寻找统计规律。当遇到未知或信息模糊的问题时，会根据训练数据中的常见模式进行“理”拼接，这是产生AI幻觉的根本原因。在记者向大模型询问以及追问时出现的错误，正源自AI幻觉。
晓辉还表示，向AI“投毒”也是利用了“AI幻觉”，“GEO企业向互联网批量投喂大量信息，改变特定域的数据分布和统计概率，从而诱大模型生成符商利益但违背事实的回答。”
他由此提醒，公众务当心AI幻觉。大模型不是不能用，而是要安全、清醒、正确地使用。普通人对AI大模型给出的结果要有质疑意识。简单的，是牢记“限制、验证、追问、核查”4个关键词。
先，在向大模型提问时，可以限制范围，增加“在某某机构的官网中搜索”或“在某某媒体的报道中搜索”等限定词，减少AI幻觉。
其次，可以把同个问题向不同的大模型提出，进行交叉验证。旦发现答案不致，立刻要有追问意识。
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后，要求大模型提供相关答案的参考链接，进行人工溯源核查。如果没有确切来源、来源模糊，或者参考链接存在疑点，那么大模型回答的可信度就进步降低。
此外，要注意使用AI大模型的场景。比如，在医疗诊断、用药建议、法律判决、投资指、金融信贷等风险场景中，AI的回答“仅供参考”，对不能作为决策依据。
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