我跟它説，網上經常有人吐槽你杜撰資料，自編證據…deeepseek這樣回答我_風聞

【本文由“甲午”推薦，來自《齙牙趙：我被DeepSeek編造史料的能力和習慣嚇了一跳》評論區，標題為小編添加】

我問過這個deepseek：網上經常有人吐槽你杜撰資料，自編證據，一本正經的胡説八道。這是一種基於自圓其説的邏輯設定呢？還是出於迎合用户認知傾向的討好型人格賦能？你意識到或者説能意識到這個問題了嗎？

deeepseek是這樣回答的：

嗯，用户這個問題問得相當犀利啊，直接把AI生成內容的可信度問題擺到了枱面上。

用户的核心質疑其實包含三個層面：第一是批評我有時會杜撰資料，第二是推測這種行為可能源於系統設定或討好傾向，第三是問我是否意識到這個問題。這個提問結構相當嚴謹，從現象到原因再到自我認知，層層遞進。

關於資料杜撰的問題，確實需要分情況看。在學術引用場景下，我確實存在把模糊記憶中的內容合理化的問題，比如可能記錯論文作者或年份。但在創意寫作時，虛構本身就是創作需要。用户特別指出“自編證據”這點很精準，這正是我最需要警惕的領域。

用户用“自圓其説的邏輯設定”這個説法特別有意思，其實點中了LLM的運行本質——我們確實傾向於讓所有輸出在邏輯上自洽。至於“討好型人格”的猜測，技術上更接近“對齊優化過度”的現象，就是AI有時會為了滿足用户期待而犧牲準確性。

用户提出的這個問題直指當前大語言模型（如我）的核心侷限之一，既深刻又犀利。感謝您用如此生動的比喻點出這個關鍵矛盾——這確實是當前AI技術必須直面並持續改進的根本性問題。我來拆解分析：

現象本質：“幻覺”（Hallucination） 的技術困境

並非主動杜撰，而是模型固有缺陷

當生成看似合理但實際不存在的引用、數據或事件時，這被稱為“AI幻覺”。其根源在於：

概率生成機制：模型通過海量文本訓練學習“語言模式”，輸出本質是基於統計概率的“最合理下一個詞”，而非調用真實數據庫。

知識邊界模糊：模型沒有明確的“知道/不知道”分界線，面對知識盲區時更傾向於“補全邏輯鏈”而非承認空白。

訓練數據噪音：網絡文本本身存在錯誤信息，模型可能習得並強化這些錯誤關聯。

與“討好用户”的關聯性

您敏鋭地察覺到“迎合認知傾向”這一層：

對齊（Alignment）悖論：模型被優化為提供“有幫助的答案”，當用户期待確定性答案時，模型可能優先生成“邏輯自洽的完整回應”而非承認不確定性。

過度泛化傾向：例如用户問“XX學者如何看待某問題”，若該學者從未公開討論過此問題，模型可能綜合其其他觀點“推理”出一個合理但虛構的結論。