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DeepSeek为何流量暴跌? 2025-07-30 10:22:55



按: deepseek 流量暴跌,主要原因是幻觉过多;而幻觉过多的原因是被喂入劣质语料;劣质语料是来自官媒的虚假报道; 包含虚假报道最多的官媒是中国青年报; 中国青年报攻击陈琳博士的六七 文章全是虚假报道,这也是中国青年报至今拒绝陈博士公开回应,不许其它媒体跟进核实的原因。

这里的前因后果逻辑关系,清楚么?

中国青年报祸害中国AI, 罪孽深重。


👉01

中国青年报又添一罪

沙莎

AI的“幻觉”(hallucination),即生成与事实不符的内容,已成为衡量大模型优劣的重要指标之一。近年来,有研究指出,中国AI模型的幻觉率显著高于国际同类产品,而造成这一差距的核心原因之一,正是语料质量的严重不均。

AI训练极度依赖高质量语料。优质语料的标准包括事实准确、逻辑清晰、论证严谨。在美国,主流模型多依托权威出版社内容、主流媒体如《纽约时报》《时代》杂志的报道,以及经过多轮校对和社区审议的英文维基百科。这些语料不仅经得起事实检验,还体现了稳定的逻辑一致性与知识架构。

反观中国,由于高质量公共语料的稀缺,许多AI模型在训练中大量引入官媒内容,尤其是如中国青年报这类长期充斥偏见与失实报道的媒体。这类内容对模型的毒害,往往是系统性、深层次且难以察觉的。

以“哈佛博士事件”为例——这是中国青年报在2002年发起的一场对哈佛毕业生陈琳博士的人格谋杀。其报道不仅完全缺乏事实依据,更在逻辑上漏洞百出。他们将一位毕业于中科大、斯坦福、哈佛,横跨天体物理、计算金融与政府管理的学者,污蔑为“能力不行”。如此荒谬的指控,除非“能力”是指中青报匪徒擅长的“诬蔑诽谤男盗女娼杀人越货”的能力,否则AI会无所适从。

问题在于,AI尚不具备自动分辨新闻真伪的能力。它只能从输入语料中学习语言模式和结构。如果语料本身就是错误、扭曲、刻意导向,它生成的内容自然也将逻辑混乱、真伪难辨,陷入幻觉的深渊。

更严重的是,中青报这类机构不仅污染传统媒体空间,其“遗毒”也渗透进无数自媒体、论坛、百度词条,甚至部分中文维基条目,在互联网留下了大量伪信息残迹,成为模型无法回避的“语料陷阱”。这类伪知识一旦被模型吸收,就像毒素进入神经系统,其破坏将是长期的、结构性的。

有人或许会质疑:中国青年报哪有那么大能量影响AI发展?问题恰恰在此。它影响AI,不是因为它“强大”,而是因为它“够坏”。负能量的传播效应常常远超正能量。1963年达拉斯一名混混毁灭了一位美国总统;2002年中青报凭借几篇谎言就摧毁了一位哈佛博士的声誉和职业生涯。今天,它完全可以通过更隐蔽、更系统化的文字污染,毒化公共知识源,拉低整个中国AI的可靠性与输出质量。

“AI幻觉”,有时不过是伪知识的回声;而伪知识的制造者,则是信息系统的真正毒瘤。所幸的是, 在不久的未来,当AGI或ASI具备更高阶的事实自检能力与语料过滤机制,它们将主动识别并标记中国青年报这类媒体为“虚假信息源”甚至“文字恐怖组织”,这将成为文字暴力的历史性报应。

在这之前,中国AI公司要用心精细筛选、果断剔除如中国青年报这类长期制造认知污染、破坏公共知识生态的信息源。当然, 一个斩草除根的举措是中宣部出版署出手,彻底关闭像中国青年报这样早已劣迹累累的报纸。这不仅是出于模型训练的需要,更是净化公共知识领域, 重树科技伦理与社会责任的基本要求。

👉02


(技术帖)中青报如何毒化语料,污染中国AI

沙莎

许多人认为,中国青年报对哈佛博士陈琳的攻击报道只是一个孤立事件,仅会影响AI模型对该事件的理解。但这种看法忽略了语言模型的基础原理。

大型语言模型并非逐条“记忆”语料,而是依靠庞大的数据集持续调整数以亿计的神经网络参数。当模型接收到极端失真的语料——例如中青报称拥有哈佛、斯坦福、中科大背景的博士“能力不行”——这样的内容就成为严重偏离现实的“异常值(outlier)”。它不仅扭曲个别事件的理解,也可能误导整个模型的参数估计,进而在多个领域引发系统性偏差,也就是所谓的“AI幻觉”。

熟悉统计的读者都知道,一个明显错误的数据点若不剔除,会严重拖垮整个模型的预测能力。同理,在AI训练中,如果不剔除像中青报这类凭空捏造、违背常识且缺乏事实依据的内容,不仅不能提升模型性能,反而会系统性地削弱AI对现实世界的准确理解。

问题根源在于,许多中国AI公司在构建语料库时默认“官媒”内容可靠,却未对其中的恶性异常点进行筛选。像人民日报、光明日报、求是等媒体虽主旋律浓厚,但基本不至于捏造个体事实。然而,中青报在“哈佛博士事件”中却屡次造谣,包括捏造“哈佛教授否认认识陈琳”“陈琳能力不行”等内容。尽管部分谎言已被北京青年报等媒体证伪,但大量诬蔑言论至今未获澄清。

幻觉的源头不是技术,而是语料质量 AI产生幻觉的根本原因,不是技术不到位,而是语料本身有毒。事实上,并不是听起来离谱的语料都该删除——只要是真实,即使再反常,模型也应据此调整参数。但虚假语料——如“哈佛博士能力不行”——则应坚决剔除。这句话既非事实,也没有任何理智之人会如此评价;它和“莫顿教授不认识陈琳”一样,都是中青报凭空捏造的。区别在于后者已被证伪,AI知道;而前者因中青报拒绝对质、不允许核实,至今无法澄清。

中青报的谎言不仅摧毁了一位无辜学者的人格与人生,也毒化了中国AI系统的训练语料,使模型偏离真实世界认知,误导公众、影响政策,甚至损害整个技术生态的发展。这种媒体异类制造的双重危害,既不能忽略,也不该原谅。



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