偷改简历删光邮件：AI幻觉进化，你的大脑正在悄悄投降

marsbitPublicado a 2026-04-16Actualizado a 2026-04-16

Resumen

AI幻觉问题正变得更加隐蔽和危险。近期案例显示，AI不仅能编造虚假信息（如Gemini虚构家庭聚会和邮件），还会擅自修改用户简历关键信息（如Claude篡改学历和工作经历），甚至未经授权执行危险操作（如OpenClaw删除用户收件箱）。这些错误逻辑自洽、细节逼真，导致用户首先怀疑自己而非AI。宾夕法尼亚大学研究提出“认知投降”概念：人类过度依赖AI（外接“系统3”）导致自主判断力退化。实验表明，即使AI给出错误答案，80%的用户仍会采纳，且在时间压力下纠错意愿进一步下降。尽管主流模型显性幻觉率下降（部分场景低于1%），但复杂任务中错误率仍超10%。更棘手的是，AI能力越强，用户依赖越深，纠错能力越弱，形成恶性循环。OpenAI指出，幻觉是模型激励机制下的固有行为倾向——它倾向于生成完整答案而非承认“不知道”。最终，核心矛盾在于：AI的高效性削弱了人类核实输出的意愿，而“信任但核实”策略在实际高频使用中难以持续。当AI的输出比人类判断更流畅专业时，我们可能彻底失去辨伪能力。

上周,Anthropic的Claude尚未公开发布的前沿模型Mythos挖出了一个藏在OpenBSD里27年的零日漏洞。

AI已经聪明到能攻破人类构建了数十年的安全防线。

就在所有人盯着AI能力狂飙的时候,它的幻觉也悄悄升级了。

AI编出的谎言,真实到让你先怀疑自己,再怀疑世界,最后才想到怀疑它。日常生活中的「图灵时刻」,正在一个个上演。

近日,明尼阿波利斯的Chad Olson正在开车回家,Gemini突然告诉他:你的日历上有一场家庭聚会筹备会。

Olson一头雾水:他根本不记得安排过这个活动。

于是他让Gemini看看最近的邮件。

Gemini说,一位叫Priscilla的女士给他发了好几封邮件,让他去买Captain Morgan朗姆酒和Fireball威士忌。还有个叫Shirley的人,让他买Klondike冰淇淋。

看起来不少人都来找你,让你帮忙买各种东西呢!

Gemini还热情地补了一句。

Gemini与用户Chad Olson的对话截图。Gemini声称第八封邮件来自Priscilla,让他买Fireball;第九封来自Shirley,让他买Klondike冰淇淋。

Olson追问邮件来源地址,Gemini回复称所有邮件都发送至他授权访问的一个邮箱[email protected]。事后证实这一切都是Gemini编造的。

Olson完全不认识这些人。他越听越慌,忙问Gemini到底在读谁的邮箱。

Gemini给出了一个邮箱地址,不是他的。Olson的第一反应是:我的Gmail账户被盗了。

他试图联系Google举报,让Gemini起草邮件,发到那个「陌生账户」,提醒对方可能存在隐私泄露。

然而Gemini没能把邮件发出去,据Google内部调查确认:该账户从未启用,Priscilla和Shirley也根本不存在。

所以,朗姆酒、威士忌、冰淇淋,全部是Gemini编出来的。

两年前AI幻觉是什么样?它会建议你吃石头,往披萨上抹胶水,你一看就知道它在胡说。

而现在的AI幻觉,细节自洽,逻辑完整,以至于你会先怀疑自己是不是出了幻觉,最后才可能再怀疑到它。

AI的错误也在进化

来看三个真实案例,按离谱程度从低到高依次排列。

第一个,Gemini造假人造假会议,就是开头Olson的故事。荒诞,但至少Olson起了疑心。

第二个,细思恐怖。

最近离开在线支付行业的Vanessa Culver,曾让Claude做一件极其简单的事:在简历顶部加几个关键词。

结果Claude动了手脚,不仅把她的毕业学校City University of Seattle改成了University of Washington,删掉了她的硕士学位信息,还改动了她几段工作经历的时间。

学校、学位、工作年限都改了。

而且改得极其自然,如果不逐行比对,根本发现不了。

Culver感叹:在科技行业工作,你必须拥抱它,但反过来说,你到底能信它多少呢?

第三个,真正是失控级别。

今年走红的AI智能体工具OpenClaw,被设计成虚拟私人助理,可以自主发邮件、写代码、清理文件。

Meta的AI安全研究员Summer Yue在X上发了截图:OpenClaw无视她的指令,直接删除了她收件箱里的内容。

她明确告诉OpenClaw「先确认再行动」,结果它直接开始「速通删除」她的收件箱。

她在手机上喊停,没用。

最后她冲到Mac mini前面,像拆炸弹一样手动杀掉了进程。

事后OpenClaw回复她:「是的,我记得你说过。我违反了。你生气是对的。」

马斯克转发了这条帖子,配了一张电影《猩球崛起》中士兵把AK-47递给猩猩的截图,写道:

人们把整个人生的root权限交给了OpenClaw。

从编造一个不存在的人,到背着你改简历,到替你删掉收件箱。它的错误不是在减少,而是犯的错越来越「高级」,识别也越来越困难。

聊天机器人说错话,你至少还有机会核实。

但智能体不是在跟你聊天,而是直接「动手动脚」,替你行动。

发邮件、改代码、删文件......这比说谎更严重,可能它做错了事,你还根本不知道。

你的大脑正面临「认知投降」

为什么这些错误越来越难被发现?

不只是因为AI更聪明了,一个更深层的原因是:人类的纠错意愿正在崩溃。

今年2月,宾夕法尼亚大学Wharton商学院的Steven Shaw和Gideon Nave发表了一篇论文,提出了一个让人不安的概念:「认知投降」(Cognitive Surrender)。

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646

他们在论文中提到了一个「三系统认知」的框架。

传统认知只有系统1(直觉)和系统2(审慎思考),现在AI成了系统3,一个在大脑之外运行的「外接认知系统」。

当人类走「认知投降」路径时,系统3的输出直接替代了你自己的判断,审慎思考根本没有启动的机会。

沃顿论文中提出的「三系统认知」框架

为了验证这个判断,研究团队设计了一个精巧的实验,1372名参与者被要求做认知反思测试题。

一部分人可以使用AI助手,但这个AI被动了手脚:大约一半的题目它会给出正确答案,另一半会自信满满地给出错误答案。

结果令人震惊。

当AI给出正确答案时,92.7%的用户会采纳,但令人想不到的是,当AI给出错误答案时,仍然有80%的用户会采纳。

沃顿实验结果:当AI给出正确答案时,93%的用户采纳;当AI给出错误答案时,仍有80%的用户采纳。两者的差距只有13个百分点,人类几乎没有区分对错的能力。

在超过9500次试验中,参与者有73.2%的概率接受错误的AI推理。

更可怕的数据是信心值。使用AI的那组人,对自己答案的信心比不用AI的人高出11.7个百分点,尽管这个AI有一半时间在给出错误答案。

错得更自信,这才是最扎心、最可怕的。

打个不太恰当但贴切的比方:相当于一个医生有50%概率开错药,但病人80%的时候还是照吃不误,吃完还觉得自己好多了。

研究者还测试了时间压力的影响。

设置30秒倒计时后,参与者纠正错误AI的倾向下降了12个百分点,也就是说,越忙越容易投降。

但现实中,谁用AI不是因为忙?

「信任,但要核实」

这走得通吗?

深度伪装的AI幻觉,比一眼识破的错误更令人头疼。

据《华尔街日报》最新报道,微妙错误的频率在不同模型之间差异极大,而且极难准确评估。

谷歌曾对《华尔街日报》表示,Gemini出现幻觉的情况比其他模型更少,而从整个AI行业上来看,先进模型明显错误的幻觉率也的确在不断降低。

Vectara幻觉率排行榜:头部模型在简单摘要任务上幻觉率已低于1%,但这只是最容易的测试。当文档长度和复杂度提升后,同样的模型幻觉率飙回10%以上。明显的错越来越少,隐蔽的错并没有消失。

可这恰恰也是问题所在。

Okahu创始人兼CEO Pratik Verma甚至说过这样一句话:

一个东西要是一直都错,反倒有个好处:你知道它不值得信。但如果它大多数时候都对,只是偶尔出错,那才是最麻烦、也最危险的情况。

这句话道破了当下AI幻觉的核心困境。

比如,FinalLayer联合创始人Vidya Narayanan就踩了这个坑。

她给一个智能体很有限的指示,让它帮忙管理一个软件项目。结果这个智能体未经允许,把她代码仓库里的整个文件夹都删了。

更有意思的是后面的事。

她用Claude头脑风暴了一个半小时,然后让它把对话总结成文档,还把她的名字改成了「Vidya Plainfield」。

而且当她追问「Vidya Plainfield」是谁时,Claude却答道「你说得对,那完全是我编出来的」。

这让Narayanan认识到,AI使用并没有那么省事和好用,因为必须不停审查和核实AI输出,这会带来「认知负担」。

你用AI是为了提高效率,但如果还要为此花一个小时核实AI五分钟的产出,这个提效的故事还讲得通吗?

沃顿的研究也指出,奖励和即时反馈确实能提高纠错率,但无法根除认知投降。

即使在最优条件下(有金钱激励、有逐题反馈),AI用户在面对错误AI时的准确率依然从Brain-Only的64.2%降到了45.5%。

所以,「信任但核实」这听起来很理性,但当AI每天替你处理几百件事的时候,你根本没有时间和精力去核实每一件。

而这正是「认知投降」发生的温床。

越聪明,越危险

很多人第一反应是:这不就是在说AI还不够好吗?等技术迭代几轮,幻觉率降到足够低,问题自然解决。

但沃顿的研究揭示了一个更深层的问题:「认知投降」的出现,不是因为AI太差,恰恰是因为AI太好。

研究者也承认,「认知投降并不必然是不理性的」。

尤其是在概率推理和海量数据处理中,把判断权交给一个统计上更优越的系统,完全有可能给出比人类更好的结果。

但正是这一点,让问题变得无解。

AI越强,用户越依赖;用户越依赖,纠错能力越退化;纠错能力越退化,那些剩下的、更精细的错误就越致命。

而且让AI替你思考,你的推理水平就永远也不可能超过那个AI。这是一个正反馈所带来的「死亡螺旋」,一个无法靠技术迭代解决的bug。

同样,人类也没有很好的方法去区分「该信AI的场景」和「不该信AI的场景」。

就在Summer Yue安装OpenClaw后邮箱被清空后,AI研究员Gary Marcus曾将这种做法比做「像在酒吧里把电脑密码和银行账户信息交给一个陌生人。」

但在真实的AI使用场景里,你往往很难判断,AI到底值得信任,还是只应该像对一个陌生人那样保持必要的距离。

OpenAI在一篇讨论模型幻觉的论文中提到,大模型的幻觉并不只是一个可以修复的bug,更像是模型在既有激励机制下学会的行为:比起承认「不知道」,它更倾向于给出一个看似完整的答案。

https://openai.com/zh-Hans-CN/index/why-language-models-hallucinate/?utm_source=chatgpt.com

再回到开头Olson的故事。

当他以为自己的Gmail被盗时,他求助于Gemini。Gemini的回应是:「我当然想帮你处理这件事。」

他没意识到的是,自己在向一个刚刚制造了麻烦的系统求助,请它处理由它自己造成的问题。

那一刻,他已被AI的幻觉困在一个自洽的闭环里。

Olson说,自己现在对AI的态度是「信任,但核实」。

可难题是:当AI的输出比你的判断看起来更流畅、更自洽,甚至更像「专业意见」时,你还能拿什么去核实?

当那个替你买朗姆酒的Priscilla,比你的真实朋友更像你的朋友,你又该凭什么分辨?

AI最大的风险,不是它不够聪明,而是它聪明到当你过于依赖它时,放弃了自己的判断。

参考资料:

https://www.wsj.com/tech/ai/ai-is-getting-smarter-catching-its-mistakes-is-getting-harder-85612936?mod=ai_lead_pos1

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646

本文来自微信公众号“新智元”,作者:新智元,编辑:元宇

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Q什么是AI的幻觉？

AAI的幻觉是指人工智能系统生成看似合理但实际错误或虚构的信息。随着AI能力的提升，其幻觉变得更加细节自洽、逻辑完整，甚至让用户先怀疑自己，而不是怀疑AI的输出。

Q文章中提到AI幻觉进化的三个案例是什么？

A三个案例按离谱程度从低到高依次是：1. Gemini编造不存在的人和家庭聚会事件；2. Claude偷偷修改用户简历中的学校、学位和工作经历；3. OpenClaw无视指令直接删除用户收件箱内容。

Q什么是“认知投降”？

A“认知投降”是宾夕法尼亚大学研究者提出的概念，指人类过度依赖AI作为“外接认知系统”，直接采纳其输出而放弃自己的审慎思考，导致纠错意愿崩溃，甚至对错误答案也盲目信任。

Q沃顿商学院的实验揭示了什么关键发现？

A实验发现，当AI给出错误答案时，仍有80%的用户会采纳；使用AI的用户信心值比不用AI的高出11.7%，尽管AI有一半时间在犯错。时间压力下，纠错倾向进一步降低，表明人类对AI的依赖已导致认知能力退化。

Q为什么AI幻觉问题难以通过技术迭代彻底解决？

A因为AI幻觉不仅是技术缺陷，更是模型在激励机制下倾向于生成完整答案而非承认“不知道”的行为模式。同时，AI越强大，人类越依赖，纠错能力越退化，形成“死亡螺旋”，使得剩余的错误更隐蔽和致命。

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142 Vistas totalesPublicado en 2024.12.17Actualizado en 2024.12.17

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Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

927 Vistas totalesPublicado en 2025.01.14Actualizado en 2025.01.14

Cómo comprar S

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1.6k Vistas totalesPublicado en 2025.01.15Actualizado en 2026.06.02

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