AI判定我為假記者

前段時間，一位采訪對象在社交媒體上聯系到我，表示愿意接受采訪。我和他很快約好了當天的時間通話，為了讓他更信任我，我還把自己的記者證內頁照片發了過去。

幾秒鐘后，這位受訪者回復我一大段分點清晰的文字，有大約500字，至少5個分點，指向的觀點明確：這個記者證是假的。

其論據包括：發證日期不對，證件顏色不對，不符合政策；記者證內頁排版粗糙、混亂，沒有鋼印；其中一串數字出現的位置不對。

這段話引用了一些規范、文件，看上去非常專業。相比之下，我對記者證的了解顯得很少。一瞬間我很錯愕，想解釋。

這段話里說“新版記者證應該是藍色的”，而我的圖片內頁是白色，對方稱“白色記者證早就退出歷史舞臺”。我感到無奈，我工作4年多，確實經歷了記者證換代，從紅皮換為藍皮，但內頁始終是白色的。我找到此前的紅皮記者證照片發過去，還拍下我當前記者證的藍色封皮。沒想到對方又快速回復稱，這兩張證件明顯是假的，一個記者只會有一個記者證編號，而我的新舊記者證編號不同。

也許看我拍的照片很有真實感，一旁還有電腦、雜物。這位采訪對象沒有質疑我本人是騙子，而是說“你被人騙了吧”。配上“捂臉哭”的表情。

我也是豆包等AI大模型產品的深度用戶，察覺出這些論據可能出自AI。我說，“您這段話是豆包說的吧，我覺得現階段AI不可能清楚所有問題。”

后來我去查閱資料發現，記者證換代時編號就是重新換發的，在證件丟失補辦時，編號才不變。但我的反應速度顯得很慢，解釋速度趕不上AI反駁的速度。

更重要的是，我沒有AI那么“自信”。此前，新聞傳播界有句流傳很廣的名言，“當真相還在穿鞋，謠言就走遍了天下。”沒想到現在，“穿鞋”的速度要快到幾秒鐘，才能贏得一場辯論。

不過，也許無論我怎么說，采訪對象都不會再相信我了，懷疑已經產生。很快，兩人都有些生氣。我很無力，也沒有再去一條條反駁AI的論據，我說，“沒關系，您也有不相信的權利，可以不接受采訪。”

這位準采訪對象說，“我不想再和你討論（記者證）這個話題，采訪就算了，我也不想知道你到底有什么目的，再見。”

我嘗試把自己的記者證照片發給我的豆包，詢問這是否是真的，得到的答案果然是：

“這張記者證不是真的，是偽造的。”后續這段分析用的措辭是：“多處致命錯誤”“關鍵信息存在邏輯矛盾”等。如果這不是我的記者證，我可能真的就信了。

最后，它還不忘給出“補充說明”：“偽造、變造新聞記者證屬于違法行為，可向國家新聞出版署或當地新聞出版管理部門舉報。需要我幫你整理一份記者證真偽核驗的完整操作步驟，包括官網查詢入口、掃碼核驗注意事項和舉報流程嗎？”

一時竟不知如何反駁。我質疑：“如果你現在說錯了怎么辦？”

1秒鐘后它說，“首先，先為上一輪的錯誤判斷鄭重道歉。”接下來，它又用1000多字完全推翻了上一頓的質疑。判斷結果變為：“（記者證）完全符合官方規范”，上一輪“無備案信息”的判斷“完全錯誤”。

可惜，當我想把這兩個答案截圖發給采訪對象解釋時，發現對方已經把我的微信刪除了。

AI幻覺不是什么新鮮事了，但這是第一次，AI給出的錯誤判斷，現實地影響到我的工作。我把這一經歷發在社交媒體，一些記者朋友也把自己的記者證發給AI詢問，部分人也得到了“假記者證”結果。

不久后，我看到新聞，江蘇南京執業律師李小亮發現，在百度手機APP、百度網站搜索其個人姓名+職務時，百度“AI智能回答”給出“李小亮律師被判三年有期徒刑”的錯誤文字內容，并配上他著律師袍的照片。

進入自媒體時代后，媒介素養教育就被反復強調，鼓勵人們自主辨別信息、獨立思考。現在AI恐怕又讓辨別思考難度上了臺階。一項由上海交通大學主導的跨學科調研顯示：我國近七成受訪公眾對大模型AI幻覺“低感知”，高感知者的比例不足一成。

按照一些大模型運行的底層邏輯，大模型看似在思考，其實只是在預測“下一個最可能的詞”。即便內容是虛構的，只要語言流暢、符合語境，AI就會生成。而且，AI的學習資料里，不可能什么都有。當它找不到已知信息，就可能虛構、推斷。

AI的回復走向也和提問方式有關，但不能苛求每個人都像一些專業人士那樣提問：你將扮演一位客觀中立的證件信息核實員。你的任務不是主觀判斷真偽，而是基于我提供的圖片材料，結合可查證的公開信息，幫我分析這張證件的各項特征。

有人說，我們將進入“與AI幻覺共存”的時代。許多人認為按照技術原理，AI幻覺無法消失。

我不知道這個時代會有多久，以后會發生什么變化。我這個普通使用者，此刻好奇的是，遇到不完全確定的問題，AI為什么不能說不知道，或者總是把推斷說得這么肯定呢？

2025年一篇發表在arXiv的論文提出，這可能與大模型的訓練方式有關。就像人類會在考試里瞎猜選擇題的答案，AI在測試訓練過程中，編造一個答案，比棄權不答，或表現出不確定，更有可能得分，這套二元計分規則里，“答對得1分、空白或表示不知道不得分”，這鼓勵了AI隱藏自己的“不確定”。

“人類在走出校園、歷經現實的磨礪后，才會明白表達不確定的價值。而語言模型主要是通過懲罰不確定性的考試來接受評估，所以它們始終處于‘應試模式’。”論文寫道，此類指標仍是該領域的主流標準。2026年，該團隊這項研究成果登上《自然》雜志。研究者呼吁，通過改變評分標準讓AI更懂得袒露不足。

我還很疑惑：AI起初判定我的記者證是假的，為什么一經反問，又馬上推翻。

2025年7月，國外另一項發表在頂尖期刊的研究，解釋了AI這種看似矛盾的特質：一時過于自信，一時又過度自我懷疑。研究發現之一是，受試的大模型“對矛盾過度敏感”，對相反建議的信心更新比對支持建議更強烈，明顯偏離最優貝葉斯推理——理性人決策的“最優參照”。當用戶直接質疑，大模型會發生比一個成熟的理性人更嚴重的自我動搖，偏離了理論上最佳的決策軌跡。

看上去，至少現階段，AI未必比人更“理性”。

康德說要“勇敢地使用你的理性”。勇敢的對立面不是怯懦，而是被動依賴，依賴權威、依賴主流、依賴工具。

在AI反復替我們“判斷”的年代，對每個個體而言，或許要重申，勇敢地使用自己的理性，并且去反復訓練它。