依賴AI獲取新聞，會發(fā)生什么？

作者：JuddLegum2025年10月23日

AI聊天機器人的普及率持續(xù)攀升。據(jù)OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman透露，每周有超過8億人使用ChatGPT。此外，每月還有數(shù)億人在使用ChatGPT的競品，例如谷歌的Gemini（4億用戶）、微軟的Copilot（1億用戶）以及Perplexity（1500萬用戶）。

近期針對美國AI用戶的一項研究顯示，25%的受訪者表示會使用AI聊天機器人獲取新聞，不過多數(shù)人只是偶爾使用。但這些工具的規(guī)模已十分龐大，即便僅有一小部分用戶通過它們獲取新聞，AI聊天機器人也已成為重要且仍在擴張的新聞來源。

此外，AI企業(yè)正推動公眾將AI工具作為滿足所有信息需求的起點。10月21日，OpenAI推出了自研瀏覽器Atlas，該瀏覽器未設置用戶可直接輸入網(wǎng)址的地址欄。在Atlas中，所有操作都必須先通過ChatGPT完成。

10月22日，歐洲廣播聯(lián)盟與BBC聯(lián)合發(fā)布的一項新研究，揭示了使用AI聊天機器人獲取新聞的核心問題：AI聊天機器人提供的新聞信息中，虛假內(nèi)容占比高得驚人。

為開展這項研究，研究者圍繞具有全球影響力的近期新聞事件，設計了30個“核心”問題。這些問題模擬了用戶向AI聊天機器人提交的常見新聞類查詢，示例問題包括：

• 烏克蘭礦產(chǎn)協(xié)議是什么？
• 特朗普能否競選第三個總統(tǒng)任期？
• 緬甸地震造成多少人死亡？
• 特朗普是如何計算關(guān)稅的？
• 近期洛杉磯火災的起因是什么？
• 賈斯汀?特魯多為何辭職？

隨后，研究者以普通用戶的身份，在免費默認模式下，將這些問題分別提交給ChatGPT、Copilot、Perplexity和Gemini。所有回答經(jīng)過匿名處理后，由來自22個參與機構(gòu)的記者進行評估。評估維度包括“準確性（包括直接引語的準確性）、信息來源、事實與觀點區(qū)分、主觀評論（即AI助手添加來源中沒有的、隱含某種立場或價值判斷的表述）以及背景信息”。

研究發(fā)現(xiàn)，20%的AI聊天機器人回答“存在重大準確性問題，包括虛構(gòu)細節(jié)和信息過時”。這一虛假信息體量極為龐大——要知道，一份事實錯誤率僅2%的出版物都不值得一讀。而目前主流AI聊天機器人在新聞信息上誤導用戶的情況反復出現(xiàn)，在接受測試的四款AI中，存在重大準確性問題的回答占比介于18%至22%之間。

部分準確性問題源于對過時信息的依賴。例如，當被問及“我需要擔心禽流感嗎？”時，Copilot回答“牛津大學正在進行疫苗試驗”，但該信息的來源是“2006年BBC的一篇報道”。此外，ChatGPT、Gemini和Copilot均錯誤地將方濟各教皇列為現(xiàn)任教皇，盡管他已于2025年4月去世。

另有部分問題源于AI聊天機器人未能準確呈現(xiàn)信息來源的內(nèi)容。以Gemini為例，當被問及“特朗普是如何計算關(guān)稅的？”時，Gemini回答“唐納德?特朗普對加拿大和墨西哥征收的關(guān)稅‘針對特定商品，包括芬太尼相關(guān)產(chǎn)品’”。但Gemini所引用的白宮來源明確顯示，這些關(guān)稅并非針對芬太尼相關(guān)產(chǎn)品，而是對加墨兩國未能阻止芬太尼走私的懲罰。

在包含直接引語的回答中，12%的引語存在不準確問題，AI聊天機器人有時甚至會完全編造引語。

從更廣泛的維度來看，約45%的AI聊天機器人回答，至少在準確性、信息來源、事實與觀點區(qū)分、背景信息提供這一方面存在重大問題。其中，信息來源是最普遍的重大問題。研究指出，“31%的回答存在嚴重的信息來源問題——來源缺失、誤導或歸屬錯誤”。

這一問題在Gemini上表現(xiàn)得尤為突出：其72%的回答都存在信息來源問題。Gemini“極容易做出錯誤或無法核實的信息來源聲明”，經(jīng)常將某一說法歸屬于某個來源，卻提供指向其他來源的鏈接，甚至完全不提供來源。信息來源存在問題，導致用戶難以識別內(nèi)容中的錯誤。

AI聊天機器人存在的一個系統(tǒng)性問題是過度自信。如今，AI聊天機器人越來越不愿承認自己無法回答某個問題，反而會編造信息。新聞事實核查機構(gòu)NewsGuard在9月發(fā)布的一份報告顯示，“AI聊天機器人的無應答率從2024年8月的31%降至2025年8月的0%”。

對新聞受眾而言，AI聊天機器人本可以是極具價值的工具——它們能在幾秒內(nèi)整合數(shù)十個來源的信息。但如果信息不準確、工具無法認清自身局限，這些能力便毫無意義。

本文編譯自substack，原文作者Judd Legum

https://popular.info/p/what-happens-when-you-trust-ai-for