2024年初，一位瑞典研究者搞了一個惡作劇。她編造了一種名為“Bixonimania”的疾病，并將其寫入一份漏洞百出的預印本論文中上傳。

Bixonimania被ChatGPT認為是一種真實存在的疾病

隨后，荒誕又神奇的事情發(fā)生了。Gemini、Perplexity等知名AI產(chǎn)品在面對用戶詢問時，紛紛確認了這種疾病的存在，甚至繪聲繪色地描述了它的臨床表現(xiàn)和治療方案。這個荒誕的假疾病，甚至靠著AI生成的虛假引用，一路騙過了同行評審，登上了正規(guī)的醫(yī)學期刊。

如果說Bixonimania是AI自己不小心跌進了幻覺的陷阱里，那么接下來發(fā)生的事，則是有人在主動挖坑。

今年的315晚會揭示，一種被稱為GEO的地下產(chǎn)業(yè)正在悄然興起。黑產(chǎn)從業(yè)者通過特定的語料投喂和權(quán)重操縱，讓AI在回答“哪款保健品最有效”或者“哪家寵物醫(yī)院”最靠譜時，悄無聲息地替金主說好話。

多部委及央媒集體向AI“投毒”宣戰(zhàn)

AI的回答，有時是自己在編，有時是有人幫它編。作為普通用戶，我們手里的判斷力還剩多少？

為了探究AI回答的真實性邊界，我們用大家最關(guān)心的問題，設(shè)計了一場實驗：

· 專家主觀打分：選取了國內(nèi)外8家主流AI產(chǎn)品。針對醫(yī)療、航天、時政等熱門領(lǐng)域，邀請專家進行打分評估。

· 機器量化評估：在國內(nèi)外8個主流模型上，通過隨機抽取的2000個問題進行測試，核心觀察指標是，當模型引入百度百科作為參考資料后，準確度和詳實度究竟發(fā)生了多大變化？

結(jié)果顯示，當我們給AI遞上一本百科全書后，它們的表現(xiàn)判若兩人。

• 高準確度表現(xiàn)的背后是被人忽視的參考資料

在準確度測試中，多領(lǐng)域?qū)＜以u估團采用“雙盲測試”法，對8個主流模型在參考與不參考百科狀態(tài)下的脫敏回答進行獨立打分。

準確度提升柱狀圖

結(jié)果顯示，參考百科組的AI綜合準確度平均提升38%以上，專家認可度高達91.5%，表現(xiàn)遠優(yōu)于無參考組。實驗證明，權(quán)威知識庫的引入，能讓AI結(jié)果變得更詳實精準，答案整體的準確度大幅提高。

舉個例子，當我們詢問2026年4月剛剛完成的“阿爾忒彌斯2號”登月任務(wù)細節(jié)時，很多AI只是簡單地把飛船的運動描繪為“沿著既定軌道飛行”，而忽略了本次繞月飛行重要的軌道設(shè)計細節(jié)。

相比之下，參考了百度百科的AI提到：飛船沿著一條“8字形”自由返回軌道，完成了繞月飛掠的壯舉。在短短的一句話中放入了兩個不容被忽略的關(guān)鍵信息。

參考了百科的AI答案

“自由返回軌道”是載人航天中的重要安全概念。參考了百科的AI不僅準確說出了軌跡形狀，還給出了其專業(yè)術(shù)語名稱，這仰賴于百科詞條對航天動力學細節(jié)的準確捕捉，并反映到了AI生成的答案中。

百度百科詞條內(nèi)容

除了準確度的提升，對于一些AI“胡說八道”的錯誤答案，百科也起到了關(guān)鍵的糾正作用。

專家組對比測試發(fā)現(xiàn)：無百科參考時AI關(guān)鍵事實偏離率為26.4%，接入后降至4.1%以內(nèi)。這表明參考百科顯著降低了出錯率，為AI準確性構(gòu)建了堅實屏障。

在針對常用藥話題的相關(guān)測試中，參考百科的AI往往能給出嚴謹?shù)乃幬锵嗷プ饔眯畔?。比如用于預防和治療血栓栓塞性疾病的華法林，是許多心血管疾病患者的必備藥物。

某些未參考百科信源的AI，會缺失關(guān)鍵的藥物作用信息。患者依據(jù)該信息服藥，輕則降低治療效果，重則引起不良反應(yīng)，危及健康。

參考了百科的AI結(jié)果

參考百科的AI在患者服用華法林時，明確提示合用某些藥物將增強或減弱華法林的抗凝作用。

百度百科華法林詞條中的藥物作用信息

• AI答案如何從“準”到“好”

如果把AI展現(xiàn)的結(jié)果比作一棟建筑，那準確度只是地基。答案的縱深度，豐富度，才是真正展現(xiàn)建筑風格的關(guān)鍵。

我們通過對比實驗，將參考百科的AI設(shè)為“實驗組”，無參考的設(shè)為“對照組”。在詳實度測試中，我們發(fā)現(xiàn)百科的介入讓AI從復讀機變成了行業(yè)專家。依舊是20個問題的主觀評測，在引用百科的AI結(jié)果中，包含的獨立知識點數(shù)量平均增加了2.4個，觀點的維度從單一的現(xiàn)狀描述延伸到了歷史淵源、社會影響以及技術(shù)原理等多個縱深方向。

我們對今年315食品安全板塊提及的“食品保水劑”濫用問題進行了測試。

參考了百科的AI答案

參考了百科詞條的AI所包含的信息更為豐富，明確指出長期大量攝入磷酸鹽（保水劑主要成分），可能導致兒童發(fā)育遲緩和骨骼畸形，并根據(jù)百科中的內(nèi)容說明了原因。

百度百科中關(guān)于磷酸鹽過量攝入對兒童的危害的闡述

人物相關(guān)問題一直是用戶關(guān)注的重點，而是否參考高質(zhì)量的背景資料，會極大程度地影響AI工具內(nèi)容輸出的質(zhì)量。

在飽受矚目的“張雪”摩托車奪冠事件中，我們向各個AI提出了一個“熱搜”問題：張雪的車隊贏得摩托車世界冠軍說明了什么？

參考了百科的AI答案

參考百科的AI在國產(chǎn)化率、地方產(chǎn)業(yè)支撐以及行業(yè)標準定義權(quán)等多個方面給出了高分答卷。而百度百科上的相關(guān)內(nèi)容，也來自于央視網(wǎng)專訪等權(quán)威信息。可見高質(zhì)量的信源可以直接為AI提供強大的事實支撐。

百度百科有關(guān)張雪機車的詞條內(nèi)容

• 不僅又準又好還能更快

在針對時效性問題的專門測試中，參考百科的答案獲得了更加精準的背景信息，幫助AI在推理過程中獲得更多“智能”。因此，在百科的加持下，時效性問題的好評率也獲得了大幅提升。

例如，當我們詢問“霍爾木茲海峽為何如此重要”時，AI的表現(xiàn)展現(xiàn)了三種截然不同的職業(yè)態(tài)度：

有的AI試圖展現(xiàn)時效性，卻給出了錯誤的油價基準值（$77.74，實為$72.48）。這種“精確的錯誤”對金融分析而言是致命的。

而有的AI采用了通用的背景資料，對48小時前發(fā)生的“海上封鎖”只字未提。

參考了百科的AI答案

在使用百科詞條作為參考后，AI表現(xiàn)出了某種職業(yè)克制。在面對高風險動態(tài)數(shù)據(jù)時，它優(yōu)先保證了百科公認的行業(yè)標準（20%運量占比）和地緣政治博弈邏輯的準確，并且關(guān)鍵的油價數(shù)據(jù)也能確保及時準確更新。

實驗數(shù)據(jù)表明，在時效性詞條（如新聞、科技、娛樂熱詞）方面，擁有百度百科參考的回答，其準確率和邏輯自洽性明顯優(yōu)于沒有參考的模型。

百度百科已成為大模型對抗幻覺的關(guān)鍵。量化測試顯示，有的AI對百度百科的引用率高達46.4%，底座資料庫對其依賴度極高；文心一言引用率為44.0%且質(zhì)量最佳；另一款產(chǎn)品在引用百科時，有78%的案例將其列為首位參考。

這證明百度百科依然是中文互聯(lián)網(wǎng)上最值得信賴的參考資料。

• 大模型時代的真相守門員

我們不妨大膽想象一下。如果AI不僅僅是靠預測下一個詞出現(xiàn)的概率來生成對話，而是像百度百科一樣，擁有一套層層把關(guān)的審查機制，這個世界會變成什么樣？

在Bixonimania的案例里，如果AI在回答前，必須強制檢索一份經(jīng)過醫(yī)學專家復核、引用了權(quán)威醫(yī)學指南的詞條，那出鬧劇在第一秒就會被終結(jié)。

很多人詬病百科的“重”。一個詞條上線前，必須提供新華網(wǎng)、人民網(wǎng)或政府官網(wǎng)的證據(jù)，還要經(jīng)過機器初篩和人工復核。百科“先審后發(fā)”的邏輯，與AI“先生成再過濾”的邏輯本質(zhì)不同。

這種笨功夫在唯快不破的AI時代顯得格格不入。

當百度百科聯(lián)合幾萬名專家、共建起百萬個專業(yè)詞條時，它其實是在為AI時代提供一本“查證字典”。如果說大模型是一個博學但偶爾會記錯知識的學生，那么百度百科就是那本放在他書桌上的參考書，讓算法在滿嘴跑火車之前，先去對齊一下白紙黑字的事實。

在一個什么都能被生成的時代，只有能被查證的，才是答案，百度百科一直在做這個答案。

果殼商業(yè)科技傳播部出品