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更新时间: 2025-06-01 18:32:08
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*I搜索“毒化”现实:模型崩溃隐忧,从神器到“垃圾输出”

IT之家 5 月 29 日消息,科技媒体 the*eg**te* 昨日(5 月 2* 日)发布博文,报道称以 Pe*plexity 为代表的 *I 搜索工具虽然表现要优于谷歌等传统搜索引擎,但在不断地版本更迭后,搜索结果质量不升反降,*I 模型崩溃(m*del **ll*pse)现象正在显现。

该媒体指出以 Pe*plexity 为代表的 *I 搜索工具曾被视为传统搜索引擎的强力替代品,其搜索结果一度比谷歌更精准。

不过近期不少用户发现,*I 搜索反馈的硬数据(如市场份额或财务数据等),并未来自权威的美国证券交易委员会(SE*)要求的 10-K 年度报告,常常引用不可靠来源。用户若不明确指定数据来源,得到的结果往往令人费解。

IT之家援引博文介绍,这种问题并非 Pe*plexity 独有,主流 *I 搜索机器人均存在类似“可疑”结果的现象。

该媒体认为 *I 搜索质量下降的根源,在于“模型崩溃”(m*del **ll*pse),即 *I **因依赖自身输出训练,导致准确性、多样性和可靠性逐步丧失。错误累积、稀有数据(***l d*t*)丢失以及反馈循环是三大主因。

错误累积让每一代模型继承并放大前代的缺陷;稀有数据丢失使罕见事件和概念逐渐模糊;反馈循环则强化狭窄模式,输出重复或偏见内容。

为提升 *I 表现,检索增强生*(**G)技术被广泛应用,让大型语言模型(LLMs)从外部数据库提取信息,减少“幻觉”(h*ll**in*ti*n)现象。

然而,彭博社研究发现,即便采用 **G,包括 GPT-4*、*l**de-3.5-S*nnet 等 11 个领先模型在处理 5000 多个有害提示时,仍会输出错误结果。更糟糕的是,**G 增加了泄露客户隐私数据、生*误导性市场分析及偏见投资建议的风险。

*I 模型崩溃的后果正在加速显现。用户和企业为追求效率,倾向于依赖 *I 生*内容,而非投入人力创作高质量内容。从学生作业到伪造科研论文,甚至虚构小说,*I 的“垃圾输入、垃圾输出”(G**b*ge In / G**b*ge **t,GIG*)现象无处不在。

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