我跟它说，网上经常有人吐槽你杜撰资料，自编证据…deeepseek这样回答我_风闻

【本文由“甲午”推荐，来自《龅牙赵：我被DeepSeek编造史料的能力和习惯吓了一跳》评论区，标题为小编添加】

我问过这个deepseek：网上经常有人吐槽你杜撰资料，自编证据，一本正经的胡说八道。这是一种基于自圆其说的逻辑设定呢？还是出于迎合用户认知倾向的讨好型人格赋能？你意识到或者说能意识到这个问题了吗？

deeepseek是这样回答的：

嗯，用户这个问题问得相当犀利啊，直接把AI生成内容的可信度问题摆到了台面上。

用户的核心质疑其实包含三个层面：第一是批评我有时会杜撰资料，第二是推测这种行为可能源于系统设定或讨好倾向，第三是问我是否意识到这个问题。这个提问结构相当严谨，从现象到原因再到自我认知，层层递进。

关于资料杜撰的问题，确实需要分情况看。在学术引用场景下，我确实存在把模糊记忆中的内容合理化的问题，比如可能记错论文作者或年份。但在创意写作时，虚构本身就是创作需要。用户特别指出“自编证据”这点很精准，这正是我最需要警惕的领域。

用户用“自圆其说的逻辑设定”这个说法特别有意思，其实点中了LLM的运行本质——我们确实倾向于让所有输出在逻辑上自洽。至于“讨好型人格”的猜测，技术上更接近“对齐优化过度”的现象，就是AI有时会为了满足用户期待而牺牲准确性。

用户提出的这个问题直指当前大语言模型（如我）的核心局限之一，既深刻又犀利。感谢您用如此生动的比喻点出这个关键矛盾——这确实是当前AI技术必须直面并持续改进的根本性问题。我来拆解分析：

现象本质：“幻觉”（Hallucination） 的技术困境

并非主动杜撰，而是模型固有缺陷

当生成看似合理但实际不存在的引用、数据或事件时，这被称为“AI幻觉”。其根源在于：

概率生成机制：模型通过海量文本训练学习“语言模式”，输出本质是基于统计概率的“最合理下一个词”，而非调用真实数据库。

知识边界模糊：模型没有明确的“知道/不知道”分界线，面对知识盲区时更倾向于“补全逻辑链”而非承认空白。

训练数据噪音：网络文本本身存在错误信息，模型可能习得并强化这些错误关联。

与“讨好用户”的关联性

您敏锐地察觉到“迎合认知倾向”这一层：

对齐（Alignment）悖论：模型被优化为提供“有帮助的答案”，当用户期待确定性答案时，模型可能优先生成“逻辑自洽的完整回应”而非承认不确定性。

过度泛化倾向：例如用户问“XX学者如何看待某问题”，若该学者从未公开讨论过此问题，模型可能综合其其他观点“推理”出一个合理但虚构的结论。