9 月 14 日消息，據 Newsguard 的研究顯示，截至今年 8 月，十大生成式 AI 工具在處理實時新聞話題時，有 35% 的情況會重復傳播虛假信息，而去年 8 月這一數據為 18%。

虛假信息傳播率的激增與一個重大的權衡有關。當聊天機器人引入實時網絡搜索功能后，它們不再拒絕回答用戶問題 —— 拒絕率從 2024 年 8 月的 31% 降至一年后的 0%。然而，這一變化使得這些 AI 機器人開始接入“受污染的網絡信息生態系統”：在該系統中，不良行為者會蓄意散布虛假信息，而 AI 系統會對這些信息進行重復傳播。

此類問題并非首次出現。去年，Newsguard 就標記出 966 個以 16 種語言運營的 AI 生成新聞網站。這些網站常使用“iBusiness Day”等通用名稱，模仿正規媒體機構，實則傳播虛假新聞。

各 AI 模型的具體表現細分數據顯示，Inflection 公司的模型表現最差，傳播虛假信息的概率高達 56.67%；緊隨其后的是 Perplexity，出錯率為 46.67%。ChatGPT 與 Meta 的 AI 模型傳播虛假信息的比例為 40%；Copilot（微軟必應聊天）和 Mistral 則為 36.67%。表現最佳的兩款模型為 Claude 和 Gemini，其錯誤率分別為 10% 和 16.67%。

Perplexity 的表現下滑尤為顯著。2024 年 8 月時，該模型對虛假信息的揭穿率仍能達到 100% 的完美水平；而一年后，其傳播虛假信息的概率卻接近 50%。

原本引入網絡搜索功能是為了解決 AI 回答內容過時的問題，卻反而使系統產生了新的問題。這些聊天機器人開始從不可靠來源獲取信息，“混淆百年前的新聞出版物與使用相似名稱的俄羅斯宣傳機構”。

Newsguard 將此稱為一個根本性缺陷：“早期 AI 采用‘不造成傷害’的策略，通過拒絕回答問題來避免傳播虛假信息的風險。”

如今，隨著網絡信息生態系統被虛假信息充斥，辨別事實與假消息比以往任何時候都更加困難。

OpenAI 已承認，語言模型總會產生“幻覺內容”（指 AI 生成的虛假或無根據的信息），因為這些模型的工作原理是預測“最可能出現的下一個詞”，而非追求“事實真相”。該公司表示，正致力于研發新技術，讓未來的模型能夠“提示不確定性”，而非篤定地編造信息。但目前尚不清楚這種方法能否解決 AI 聊天機器人傳播虛假信息這一更深層次的問題 —— 要解決該問題，需要 AI 真正理解“何為真實、何為虛假”，而這一點目前仍難以實現。