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以下是事实准确性相关的文章

2026-01-31
AI“幻觉”如何威胁信息可信度：事实核查工具的局限性人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM），正日益被集成到新闻和信息领域，但它们“幻觉”的倾向对信息可信度构成了严重挑战。研究表明，AI会自信地生成看似真实却完全虚构的答案，这使得依赖这些系统进行内容创作或事实核查变得极其危险。现有的事实核查工具和技术在应对AI的复杂虚构信息时存在显著局限，凸显了人类监督在验证AI生成内容真实性方面不可替代的作用。业界正亟需开发更鲁棒的机制来区分事实与虚构，以维护信息生态的健康。
- 2026-01-31
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2026-01-12
AI生成式图片泄露了图像的真实性生成式AI工具在图像创作领域正以前所未有的速度发展，但其固有的局限性也暴露了数字图像的真实性挑战。近期研究发现，AI生成的图像中普遍存在难以察觉的错误和伪影，这使得区分真实照片与合成图片变得日益困难。这些AI模型在处理特定细节，如人物的手部、文字结构或复杂的光影时，常常出现逻辑性错误。这些瑕疵不仅影响了AI图像的艺术价值，更引发了社会对深度伪造（deepfakes）和信息误传的担忧。专家呼吁，开发更可靠的图像溯源和检测技术，以应对AI时代信息真实性的新考验。
- 2026-01-12
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- AI创意设计
- AI新闻/评测
2025-12-16
Grok就邦迪海滩枪击事件的关键事实出错埃隆·马斯克的xAI开发的聊天机器人Grok，在澳大利亚邦迪海滩发生的枪击事件中，被发现反复传播错误信息。Gizmodo揭露了Grok错误识别了英勇的旁观者，并质疑事件相关视频的真实性，引发了对其信息准确性的担忧。
- 2025-12-16
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-12-15
谷歌推出基准测试检验 AI 是否“靠谱”：Gemini 3 Pro 准确率仅 69% 谷歌 DeepMind 近期发布了FACTS基准测试，旨在全面评估大型语言模型的事实准确性。该测试从知识、搜索、引用和图像理解四个维度进行衡量。在参测模型中，谷歌自家的Gemini 3 Pro取得了最佳成绩，准确率达到69%，但仍有约三分之一的内容可能出错。这一结果对高风险行业（如金融、医疗和法律）是一个重要的警示，强调了AI在事实可靠性方面与人类标准仍有显著差距，需警惕AI生成内容中的虚假信息风险。
- 2025-12-15
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发