DeepSeek 曾在半年前赌钱赚钱app，引发环球颠簸，无数东谈主撑其为"国运级"的神情。

不外，仅半年后，它仿佛"落下神坛"了。

试试真实如斯吗？

有东谈主说：这是 DeepSeek 爱生成"幻觉"内容导致的，如今，外交媒体上"若何去除 DeepSeek 的 AI 味"已成热点话题。

当用户反复修改领导词试图隐没文本中的机械感时，一个虐待问题浮出水面：这位" AI 天才少年"，是否正重蹈方仲永的普通之路？

今天，咱们将深度斟酌这一问题。

去 AI 味儿畅通：

当齐全翰墨沦为"机械积木"

在小红书上，搜索" DeepSeek " + " AI 味儿"会看到多数的用户在吐槽 DeepSeek 胡编乱造的内容：

用户 @光年以外 XXX 仅仅想向 AI 照管若何拯救前男友，但 DeepSeek 给她的门径包括了"向公安备案厚谊繁芜纪录"、"报名南极科考志愿者"以及"攻读清华大学脑机接口与厚谊神经学硕士"三种，这让她哭笑不得只可吐槽大模子「统统是在瞎掰八谈」。

用户 @螺蛳粉大王 XX 但愿 DeepSeek 能帮他找到旅游标的地隔壁最佳吃的十家外卖店，扫尾当他按照给出的谜底进行搜索，才发现十家"口碑好店"尽然一齐不存在，齐是大模子伪造出来的扫尾。

用户 @半夏 _XXX 援用了 DeepSeek 提供给他的援用文件，但他检索发现存关"国度发改委产业经济连络所 2023 年的阐发"根蒂不存在，当他向 DeepSeek 质疑时，他发现 DeepSeek 在想考经过中致使径直写明"目下用户需要具体的贯串，而施行这些数据是模拟的，我并莫得真实起原"。

通常编造信息的问题还发生在用户 @娜娜真爱 X 身上，当她商议 DeepSeek 一家叫作念" ComcSoft Corporation "公司的具体信息时，她发现 DeepSeek 的回答像模像样。而当她络续商议公司场合地舆位置时发现，DeepSeek 明确在想考经过中写明"由于这是一个假定的公司，施行中可能不存在，我需要左证之前的虚拟内容络续构建合理的回答……我需要假定一个合理的总部位置。"

太多用户对大模子编造谜底的弘扬"积怨已久"，而这仅仅大模子弘扬厄运的一部分。

用户 @学术兔的吐槽也引发了浩荡网友的共识，她提到" DeepSeek 写的论文序文尽是‘但是’、‘此外’，她的导师批注说论文的行文作风‘像机器东谈主拼好的积木’"——这种被称为 AI 腔的症状，恰是越来越被许多用户感知到并吐槽的" AI 味儿"。

DeepSeek 为何"变笨"？

大模子冷飕飕的 AI 味儿，其原因在于回答内容背后隐含的逻辑暴力：

正如以上所提到的，大模子对聚首词的过度依赖已经渐成病症。许多逻辑上联系不彊的内容齐被过渡生硬的套上了"当先 / 其次 / 要而论之"，从而迫使连络者用领导词禁用特定词汇。与聚首词雷同，大模子似乎也属意于"短句"："连年来"、"尽管如斯"、"请紧密"、"要道门径包括"等等程式化短语，这些短语的高频出现，某种进程上也割裂了叙事的节拍。

另外，大模子的回答似乎也格外热衷于数据自己：举例神情实验扫尾为"左证表 3 数据可知，实验组有用率 87.3% "，却忽略了科研现场的细节推导与求证——冷飕飕的数字弘扬出了大模子逻辑对数据的极尽追求——即使编造也在所不吝。

而除了底层的逻辑暴力外，一个更令东谈主担忧的景观，或者说酿成大模子回答胡编乱造的更深档次病源，其真实于互联网自己的"数据代谢病"。当 DeepSeek 等大模子吞吃采集语料时，它们也正吞下我方制造的"讲话毒素"：

第一，AI 生成内容欺侮测验池：据斯坦福大学《2025 年东谈主工智能指数阐发》连络披露，中国生成式 AI 用户达 2.3 亿，其中 30% 用于内容创作。而这些 AI 创作出的带有机械基因的内容再次作为测验养料被再行参加测验，形成数据的嫡亲养殖，使得"不尽齐全"的真实东谈主类文本进一步被角落化。当沙漠中的雪东谈主成为常态，绿洲反被指为异端——" AI 味儿"的本色便是讲话千般性的荒凉化。

第二，东谈主类讲话风气被反向驯化：有报谈称，欧洲许多 Open AI 的用户发现大模子给出的回复中" delve "一词出现的频率极高，但在西洋社会，很少有东谈主会在日常顶用到这一词。那么，为什么 ChatGPT 热衷于使用这个词？卫报经过走访发现，ChatGPT 的这一"风气"大略不错回顾到非洲大陆——当地多数低价的劳能源使大模子公司能以相等低的老本找到多数的东谈主工标注员——他们的作用是评估讲话模子的输出扫尾，并特殊监督大模子学习门径，对输出扫尾进行微调。而在他们的商务英语中，Delve 这个词使用地相等经常。也便是说，ChatGPT 对 Delve 这一词的偏疼，其实口舌洲东谈主工标注员不测志打上的烙迹。

但这一扫尾却让" delve "一词在欧洲的使用量暴增 2700% ——用户运转师法 AI 的"高效抒发"，进一步稀释了讲话的千般性。这一扫尾，又进一步加重了大模子的"数据代谢病"。

而在更深档次，大模子自己就带有着胡编乱造的"娘胎病"，这一关键即是「大模子致幻」。

马里兰大学的科研团队在本年通过引入   AutoHallusion 框架，系统测试了   GPT-4V 等模子在违和场景图像（如"沙漠中的雪东谈主"、"雪地里的棕榈树"）中的弘扬。扫尾披露：

GPT-4V 准确率骤降至 66%，远低于惯例场景的 80% 准确率。他们引入的违和场景模子使得大模子   "领悟失调"，堕入一种讲话幻觉，并激勉它们强行用参数化的知识评释注解荒谬（如坚称"沙漠有雪正常"），而非依据视觉输入。

通过一系列的测试，他们以为：大模子领悟幻觉的间隙根源，在于视觉 - 讲话模块的割裂——讲话模块过度依赖先验知识，从而压制了视觉信号的修正作用。

大模子致幻的例子，在 DeepSeek 身上也不乏稀缺：

简直所有这个词但愿借助 DeepSeek 完成专科论文写稿的用户，齐曾体会过它存在一定进程的学术泰斗虚拟，即自动生成不存在的文件作家与表面，并为了投合"空想扫尾"编造统计学数据，使扫尾看起来愈加齐全。

这种领悟失调源于模子对讲话先验的过度依赖——当视觉信息与学问冲突时，大脑遴荐校服训诫而非现实，AI 也是。

再者，DeepSeek 模子自己在测验语料上也有致命伤。

据本年一月份发布的赛迪智库阐发披露，环球主流 AI 大模子的测验语料库中英文语料占比突出 90%，汉文语料占比不突出 5%。而以 CSSCI 中枢期刊为代表的优质汉文语料库，其数字化率也免强只达到三成，突出 70% 的期刊受制于老本、版权及技巧原因，无法成为可测验语料。

是以说，日益变得普通的 DeepSeek，自己就有着相等贫血的根基。再重复上 AI 语料自己的迭代反噬，DeepSeek 新模子的测验后果就如同用蒸馏水酿酒——信息熵继续衰减已是势必。

还有少量也值得一提，即是内容审查。大模子生成内容天马行空，有一些生成舍弃与内容避开也不难调处，但内容审查机制天然保险了安全性，却也剪除了讲话的掌握与花朵。当"敏锐词库"继续扩容，模子输出天然就会更倾向于安全但普通的抒发。

抵拒普通化：

重掌想维主控权的解围指南

那么，在大模子这场无法幸免的"技巧退化畅通"中，咱们又该若何抵拒普通？我有三点忽视：

第少量，是掌捏看穿大模子幻觉的才智。关于 AI 给出的齐全回答，咱们要风气性地对其中的要道数据进行交叉检索，也要善于在泰斗数据库（如 CNKI）中检索证据，幸免对大模子输出扫尾的过度依赖。

第二点，是要掌捏对大模子逻辑的压力测试才智。关于大模子给出的扫尾，咱们不错条目其用反例褒贬自身的不雅点，并在这也曾过中不雅察其是否堕入鬻矛誉盾的境地。从而突破逻辑暴力的舍弃，获取真安妥得起斟酌的内容。

第三点，是掌捏对大模子输出内容的感知才智。要对内容敏锐，要风气把 AI 给出的内容手脚"初稿"，要能够识别出 AI 的黑话，要警惕"聚首词"密集区。这些齐条目咱们在职何看似正常的节点齐风气性地对 AI 进行问询，举例面临一端倪论，不错发问"该表面首见于哪年期刊？"从而精确核查事件时辰线，通过锚定时空法定位准确的内容。

掌捏这三点才智，关于真实用好 AI 会有很大的匡助。

终末，AI 的弘远咱们天然也不可否定，海量信息整理、复杂主见评释注解、立异实验想路等等好多方面 AI 仍然具备"不可替代性"，在符合的限制施展出最大的价值仍旧是最优的 AI 期骗决策。是以，在生成式 AI 已经势不可挡地融入东谈主类社会方方面面的今天，东谈主类自己也要随之有所高出，这种批判性的想维，恰是 AI 时间亟需铸造的中枢竞争力。

结语：在用具感性中保存想想的野性

DeepSeek 的"方仲永窘境"，折射的是东谈主类对技巧委托的"僭越"期待。但真实的机灵从不在芯片中出身，而在咱们与 AI 的创造性摩擦中迸发。当祥瑞汽车用 DeepSeek 重构车载语音系统时，工程师刻意保留 5% 的"非优化回答"——那些稍显顽劣却充满东谈主性试探的抒发，成为东谈主机交互中最动东谈主的部分。

大略，普通的从来不是用具，而是使用用具的咱们。惟有让 AI 成为想想的磨刀石而非替代品，方能在算法大水中保留东谈主类想维的灯塔。

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