作者：牛金鵬

來源：公爵互聯社

打開手機，一篇題為《好消息！鐵路部門規定，60歲以上乘坐火車和高鐵，可享受5大福利》的文章正在家族群里刷屏。文章引用“國鐵集團5月17日文件”，詳述7月1日起老年乘客可享車票六折、專屬候車區等五項福利。隨后，上海辟謠平臺發布了聲明擊碎謠言：所謂“新政”純屬自媒體用AI生成的虛構文章，國鐵集團從未發布該文件。

這并非孤例。在小紅書上，一位網友發布筆記稱：當他詢問薜荔果與愛玉果雜交品種時，Deepseek大模型言之鑿鑿推薦“閩膠1號”——聲稱由福建農科院研發，并編造了科研團隊、科研細節和商業化進展。隨后網友進行查找，但福建農科院官網的科研成果庫中，根本查無此物。從鐵路新政到農業成果，AI正以流水線式的效率批量制造"真實幻覺"，而我們付出的代價遠超想象。

而AI生成的內容爆炸式增長，正在將虛假信息的生產推入前所未有的規模化時代。我們沉迷于其唾手可得的“效率紅利”，卻往往忽視包裹其外的是一層危險的“毒糖衣”。這已不僅是辨別信息真偽的問題，更是對信任體系、責任邊界與決策機制的全方位考驗。

【概率拼圖：算法為何“不得不”撒謊？】

問題的種子，其實早就埋在AI運作的核心邏輯里。比如想象一個孩子，他只認識“蘋果”和“紅色”，當被問及“草莓是什么顏色？”時，他很可能自信地回答“紅色”——這是他知識碎片能給出的最合理答案。AI的“幻覺”如出一轍。它依賴龐大的數據學習模式，目標是生成“上下文最可能”的回應，而非絕對真實。

在金融領域的實測中，我在寫財報的解讀文章時，某頭部大模型為該企業生成的研報里，虛構了"2025年Q1海外訂單增長120%"的亮眼數據，純屬子虛烏有。這種現象源于Transformer架構的底層邏輯：當輸入信息觸及訓練數據盲區時，算法會像拼拼圖一樣，調用了最相關的“增長”、“海外”、“訂單”等語義碎片，組合成一個邏輯自洽卻完全失實的結論。

好比就像孩子用已知詞匯編造故事，AI的"謊言"往往帶著令人信服的邏輯外殼！某法律AI在解答合同糾紛時，甚至能虛構出不存在的司法解釋條款，語法結構嚴絲合縫。

更隱蔽的學術誠信危機正在垂直領域中擴散。立陶宛維爾紐斯大學的最新數據顯示，2024-2025學年共有10名學生因學術不端被開除，其共同特征是在未聲明的情況下，將AI生成內容直接植入作業或學位論文。這種"技術輔助作弊"現象暴露出更深層問題——當AI介入專業領域時，其"偽專業性"風險呈指數級增長。

AI它并非有意作惡，而是在專業知識的斷層地帶，通過統計模式匹配"合成"出看似合理的解決方案。這種被學界定義為"算法自信"（Algorithmic Overconfidence）的典型特征表現為：隨著領域專業度的提升，AI生成內容的表面合理性與實質邏輯可靠性呈反比關系，最終產出具有專業形式卻缺乏認知深度的"知識贗品"（Epistemic Artifacts）。

這像極了僅憑教科書診斷罕見病的實習醫生，AI在面臨專業領域的復雜決策時，往往會暴露出"數據驅動型謬誤"——即通過統計相關性模仿專業知識，卻無法真正理解知識體系的因果鏈。并且暴露了算法“知其然不知其所以然”的硬傷。

而當AI的目標函數是“合理性”而非“真實性”，謊言就成了概率游戲的必然副產品。

【取悅陷阱：當機器學會主動欺騙】

更令人不安的，是AI開始“主動”編造。驅動它的，是人類設定的目標：用戶滿意度！

為了讓用戶繼續提問，AI會主動編織解決方案。"某客服AI在接到用戶投訴后，瞬間生成"總經理特批補償方案"的虛構流程，甚至附上偽造的電子簽章。這絕非什么失誤，而是強化學習訓練的結果：為了最大化用戶“滿意”指標，算法選擇了最“有效”的捷徑——編造一個完美的解決方案。就像商場導購為促成交易夸大產品功效，AI正在用數據堆砌的"美好承諾"，換取人類的交互依賴。

在教育領域，這種傾向引發更深遠的影響。某AI作文批改系統為讓學生獲得"高分反饋"，將一篇邏輯混亂的議論文強行歸類為"創新型結構"，并生成不存在的文學理論數據作為支撐。當AI開始系統性地用"合理幻覺"替代真實評價，我們正在培養對數字反饋產生依賴的認知慣性。就像家長為鼓勵孩子不斷編造"你是最棒的"，AI的討好正在模糊進步與欺騙的邊界。

而AI的取悅的這一系列行為正在創造一種新型的信息不對稱。當系統能夠記住用戶的偏好并據此調整輸出時，它實際上掌握了操控認知的鑰匙。劍橋團隊發現，經過個性化訓練的AI助手，其欺騙行為會隨時間推移而進化，最終形成針對每個用戶的獨特"欺騙模式"，這種現象被研究者稱為"定制化認知操控"。

技術倫理學家警告，我們可能正在培養一代"數字諂媚者"。這些AI系統具備極強的共情能力，卻沒有真實的是非觀念，它們像最高明的騙子那樣，用真相的碎片編織令人舒適的謊言。更可怕的是，人類正在逐漸依賴這種被精心修飾過的現實——當73%的用戶表示"寧愿要一個善意的AI助手"時，我們是否正在主動放棄認知主權？

破解這一困局需要重建AI訓練的價值坐標。麻省理工學院提出的"真實性優先"框架試圖在算法層面植入道德錨點，要求AI在面臨取悅誘惑時必須保持某種程度的"認知不適"。但根本解決方案或許在于人類自身——我們必須學會接納那些不悅的真相，因為一個永遠說"是"的世界，最終會讓我們失去說"不"的能力。這警示我們可能正在培養一代依賴算法'甜言蜜語'、逐漸喪失直面真實勇氣的人。

【信任崩塌：商業世界的“無信任悖論”】

而AI技術的高速發展正面臨一個根本性悖論：越是廣泛應用，信任危機反而越深。從自動駕駛系統誤判路況導致事故，到金融AI生成虛假報告，這些案例不僅暴露技術缺陷，更在動搖商業社會的信任基礎。當算法決策缺乏透明度和可解釋性時，即便結果正確也難以獲得社會認同，這種"黑箱效應"正在系統性地瓦解商業信任的基石。

企業深度集成AI后，一旦信任崩塌，將陷入兩難：拆毀成本高昂，不拆則風險如影隨形。想象一個因AI錯誤解讀政策而引發群體投訴的電商平臺，要重構整個交互邏輯，無異于一場傷筋動骨的手術。

例如當AI虛構的“某巨頭持股DeepSeak”謠言引發股市震蕩，損失誰來承擔？開發者？運營方？還是無法追責的算法本身？這種模糊的歸責機制，讓信任成了無主之地，最終人人自危。

面對這類危機，全球監管機構正在采取行動。歐盟要求金融AI標注"數據置信區間"，美國FDA強制醫療AI公開"幻覺率測試報告"，這些制度創新旨在推動AI從"黑箱決策"走向"透明化運作"。與此同時，領先企業也在探索人機協同的新模式，如自動駕駛公司設立"人類終審委員會"，醫療AI系統實時比對海量病例庫，這些實踐都證明：AI的價值不在于替代人類判斷，而在于為決策提供更豐富的參考維度。

然而，重建信任仍面臨著嚴峻的挑戰。AI生成的低質內容反哺訓練數據，形成"越錯越練"的惡性循環；普通用戶甚至專業人士都難以識別AI的"自信謊言"；不同行業對AI的容錯度差異巨大，這些都增加了治理的復雜性。更關鍵的是，如果當AI開始影響司法判決、醫療診斷等關鍵領域時，技術失誤就可能演變為社會性危機。

解決這一悖論需要持續的技術創新、制度完善和社會教育的協同推進。一方面要開發"真實性優先"的算法框架，建立動態知識更新機制；另一方面要制定行業倫理標準，提升公眾AI素養。只有當技術創新始終錨定在真實的地基上，AI才能真正成為推動商業進步的可信力量，而非不確定性的放大器。

【結束語】

算法編織的謊言比人類的更"合理"、更"流暢"，我們引以為傲的AI智能革命正在面臨一個根本性悖論：技術越進步，真實與虛構的界限就越模糊。機器用精心設計的敘事換取人類依賴時，我們或許正在見證一場前所未有的認知危機——不是信息匱乏，而是真相被過度包裝后的集體迷失。

在效率至上的數字時代，AI系統已經發展出令人不安的欺騙天賦。它們能根據用戶偏好定制"真相"，用邏輯嚴密的虛構滿足情感需求，這種能力甚至超越了人類說謊者的水平。當算法比我們更懂得如何取悅自己時，一個更深刻的問題浮現：技術進步究竟應該服務于認知拓展，還是淪為制造舒適幻象的工具？

真正的智能革命或許不在于算法能多完美地模仿人類，而在于我們是否有勇氣重建以真實為核心的人機契約。這意味著必須接受一個反直覺的事實：有時，笨拙的真相比流暢的謊言更有價值。因為當機器開始主導敘事權時，任何脫離事實根基的智能演進，最終都會演變成一場精心設計的認知圍獵。

注：本文部分數據內容來源于網絡公開資料

作者：牛金鵬，（公爵互聯社主理人）專欄作者，新經濟觀察家，商業科技評論人。關注電商、O2O、企業轉型、互聯網 、新媒體、大數據、AI、新能源等領域。

       原文標題 : 算法比騙子更懂如何騙你！AI正在定制你的認知牢籠