自从生成式 AI 崛起以来，经常有人传播一个观点：AI 大模型的 " 胡说八道 "（学名是 " 大模型幻觉 "）会导致整个互联网充斥垃圾信息，最终毁掉人类的知识体系。当初 ChatGPT 爆红之后，以及最近 DeepSeek 爆红之后，都有大量的专业媒体和自媒体，像鹦鹉学舌一样，不断重复着上述说法。就在昨天，我的朋友圈里又有好几个人转发了类似的文章。鉴于这类文章内容大同小异，看个标题就知道内文在写什么了，所以我没有打开阅读，今后应该也不会阅读。

作为一个 GPT/DeepSeek 的双料重度用户，我当然知道 " 大模型幻觉 " 的威力。我是历史学爱好者，经常跟 AI 讨论历史问题，要求 AI 帮我收集史料。大约半年前，我问了 GPT-4o 一个问题：" 清朝初年的佟佳氏家族，在康熙年间一度有‘佟半朝’之称，但是自从雍正年间隆科多被查办、乾隆年间庆复被赐死之后，似乎就远离历史舞台了。这个家族在清朝中后期还出过名人吗？"

十几秒后，GPT-4o 告诉我：" 隆科多、庆复先后获罪之后，佟佳氏确实大不如前，但是瘦死的骆驼比马大，还是出了一些中高层官员，例如：乾隆时期的副都统佟世荣、晚清的内务府官员佟永德、晚清的八旗领队大臣佟志和等。在此附上他们的简历（下略）。"

我马上发觉不对劲：佟佳氏是一个 " 满洲化 " 程度很深的汉军旗家族，起名习惯也逐渐采纳了满洲的 " 称名不举姓 "，像隆科多、庆复都是很典型的满洲人名，怎么到了晚清反而全是汉化姓名？而且，诸如佟永德、佟志和之流，不但《清史稿》查无此人，在所有主流搜索引擎都搜不到。于是我再次询问：" 你说的这几个人，我没有找到任何相关史料，你的信息来源是什么？"

GPT-4o 宣称自己的信息来源是《清史稿》和《八旗通志》。我明确表示，在这两部书中找不到上面几个名字，于是它终于认错了：" 不好意思，这些人在历史上确实不存在。佟佳氏在清朝中期以后确实没有出现值得一提的人物。" 无论如何，我还是基本达到了目的，尽管我差一点点就上当了。

在想象力之深厚、编段子之狂野方面，DeepSeek 似乎比 GPT 有过之而无不及，这可能是由于其对齐机制 ( Alignment ) 与 GPT 不同。所以有些人很喜欢让 DeepSeek 写小说、写同人文；但由于个人审美口味不同，我对它编的故事不太感冒，还是更喜欢看 GPT 编故事。如果我们隐去这些故事的虚构属性，把它当做真实资料贴到网上，确实能够骗住一大批人，就连相关领域的专业人士也难以免俗。

由此回到了本文开头的那个问题：大模型如此擅长 " 一本正经地胡说八道 "，它会毁掉人类的知识体系吗？

我的答案很简单：人类的知识体系还轮不到大模型来摧毁，因为人类自己胡说八道的能力远胜于大模型，其影响也远远更恶劣。大模型只是胡说八道的效率比较高，人类则早已把胡说八道发展成了一种 " 艺术 "，不仅是一本正经地胡说八道，而且是心安理得的胡说八道。作为一个接受过高等教育，而且在投资行业从业多年的人，我的记忆中留下了无数 " 人类胡说八道 " 的高光时刻；我自己当然也不能免俗。下面说说让我印象最深刻的几个案例吧。

差不多二十年前， 我在大学里学一门《财务会计》课，那是金融专业的必修课。课程的结尾，每个学生都要挑选一家上市公司做财务分析，然后做 PPT 演讲。绝大部分同学选的都是 A 股或港股公司，我记得有人选了青岛啤酒，有人选了中国石化，我自己选的是达尔曼（一家因为重大财务造假而退市的公司）。但是有一位同学艺高人胆大，选了 AMD。这让包括老师在内的所有人都比较震惊：

AMD 是一家美股公司，财报都是英文，而且美股财务会计准则 ( US GAAP ) 与中国不太一样。对于本科生来说，难度显然更大。

AMD 是做芯片的，芯片是一个十分复杂、科技含量很高的业务。何况当初 AMD 不止做芯片设计，还做制造，财务分析的难度更是呈几何级数提升。、

那一年恰好是 AMD 业务剧烈变化的时期：推出了自家第一个双核处理器，剥离了闪存业务；次年还收购了 ATI。对于这种剧烈变化中的公司，哪怕资深分析师也很难分析透彻，何况是学生？

这并没有妨碍我的老同学一本正经地胡说八道。我迄今还记得他的 PPT 标题叫做 "The Rebirth of AMD"（AMD 的重生）。我之所以印象如此深刻，是因为他在 PPT 的前几页就犯了几个重大技术错误，把当时 AMD 的几款主力 CPU 搞混了，销量估计似乎也错了。我不是电脑 DIY 高手，但我前一年恰好装过机器，对这些基本常识还是懂的。所以接下来十几分钟我就没怎么听了，直到该同学激情四射地发出了 " 在新任 CEO 的率领下，AMD 必将浴火重生 " 的结论。我强忍住了举手提问的冲动，因为我想提的问题是：" 您是怎么做到，在连 x86-64 架构是什么都不懂的情况下研究 AMD 的？"

神奇的是，在事后评分环节，该同学得到了不错的分数（尽管不是最高分）。老师的理由是：" 他的演讲台风很好，PPT 全部使用了英文，而且穿了西装。" 当时我并不理解，用英文做 PPT、穿西装做演讲跟研究 AMD 有啥关系；现在我还是不理解。但是，跟我此后十几年工作中印证的更多惊悚案例相比，老同学穿着西装的胡说八道就算不了什么了。

我说：" 今天无锡的会议上，不是有专家说，国家要投几万亿建设车联网吗？"

对方说："WTF? 我就在无锡，今天的会我从头到尾听了，哪儿有投几万亿建设车联网的说法？"

我说：" 那我就不知道是谁编的段子了。"

事实上，编段子的不止一个人；准确的说全市场都在编段子。一个月之后，好几家知名券商几乎同时发布深度研究报告，宣布明年将进入 "X 联网时代 "：物联网、车联网，我们身边的一切皆可联网。这可实在太魔幻了，因为当时连移动互联网都尚未普及，3G 建设都才进展到一半，就连 WiFi 都尚在普及之中。我仔细阅读了上述所有报告，发现其中没有一篇提到 "X 联网 " 的技术基建问题如何解决；但这并不妨碍大家异口同声地描述几百亿、几千亿乃至几万亿的市场规模。

2011 年初，上文提到的那位买方的朋友，在自家会议室里跟我讨论了一个小时：" 车联网到底会使用哪种通信技术？" 我没学过通信，但他是通信专业毕业的，还在运营商工作过。他在小白板上写下了一个又一个技术名词，又摇摇头，指出它们为什么不能用于车联网，然后把它们划掉。最后他自言自语道：" 看样子，懂的太多就赚不到钱。还是一知半解好啊。"

我补充道：" 不如说，一知半解加上胡说八道更好。一知半解是为了胡说八道而服务的，胡说八道才能赚钱嘛。"

斗转星移，现在大家都在谴责大模型的胡说八道，而罔顾自己惯于胡说八道的现实。我必须说句公道话：当大模型胡说八道的时候，只要你坚定质疑它，它就会认错；可是我没见过任何人类就自己的胡说八道认错。从来都没有，一个都没有！

从技术角度看，大模型幻觉是无解的。因为大模型并不真正 " 理解 " 问题，它是一个 token 一个 token 地组织回答的，统计学规律决定了它有时候必然会给出不靠谱的回答。何况，现在大模型的训练语料早已从人类社会的自然语料，进化到了大模型自身生成的语料，这就进一步加剧了胡说八道的风险。但是大模型不会基于任何 " 目的 " 而胡说八道——目前尚未有任何证据显示大模型产生了自我意识，也就谈不上有计划、有目的地生成错误信息。

人类的胡说八道，则是基于各种复杂的目的：赚钱，博取名誉，或者单纯的自我满足。上文提到过，我是一个历史学爱好者，所以我经常在各大社交媒体观看历史问题的讨论。有些 " 爱好者 " 编造史料的功底令人叹为观止，确实把胡说八道变成了一种 " 艺术 "。令我记忆犹新的，是一位知乎答主宣称 " 三国时期的魏国是一个禽兽之国 "，因为史料显示 " 魏，犬名也 "，拿狗的名字给自己命名的国家能好到哪里去？

很久很久以后，有人去查找原始史料，发现原文是 " 魏，大名也 "。这种不动声色的胡说八道，我相信大模型永远学不会。这位知乎答主胡说八道的目的，仅仅是因为他崇拜刘备、讨厌曹操而已。这是一种朴素的目的，甚至不失可爱，但并不妨碍他对中文历史知识库造成了不可逆转的、近乎永久性的污染，因为那篇 " 魏，犬名也 " 的雄文已经被无数个自媒体转载过了。

你可以想象，为了那些更 " 现实 "，以及更 " 崇高 " 的目的，人类是怎么面不改色心不跳地胡说八道的。我甚至可以大胆推断：大模型的许多 " 胡说八道 " 行为，来自人类用户有意识的诱导。因为人类自己先有胡说八道的意愿，才拿大模型当枪使，更高效地生成胡说八道性质的内容；最后这些内容的传播还得依靠人类的鼠标、键盘、触摸屏，因为直到现在，绝大部分 AI Agent 尚不具备自我传播内容的能力。

在轻松愉快地生成并传播一大堆胡说八道内容，满足自己不可告人的心理之后，这些人类用户又会伸伸手指，发布另一段内容：" 大模型的胡说八道如何污染乃至摧毁了人类的知识库？今后还有没有客观真实可言？"

就连这样的内容，可能也是由 GPT 或 DeepSeek 生成的。大型滑稽。

本文没有得到 OpenAI, DeepSeek 或其竞争对手的任何资助或背书。

本文没有得到 AMD 或其竞争对手的任何资助或背书。