偷改简历删光邮件：AI幻觉进化，你的大脑正在悄悄投降

marsbitPublicado em 2026-04-16Última atualização em 2026-04-16

Resumo

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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83 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

O que é AGENT S

Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. 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Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

698 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.14

Como comprar S

Bem-vindo à HTX.com!Tornámos a compra de Sonic (S) simples e conveniente.Segue o nosso guia passo a passo para iniciar a tua jornada no mundo das criptos.Passo 1: cria a tua conta HTXUtiliza o teu e-mail ou número de telefone para te inscreveres numa conta gratuita na HTX.Desfruta de um processo de inscrição sem complicações e desbloqueia todas as funcionalidades.Obter a minha contaPasso 2: vai para Comprar Cripto e escolhe o teu método de pagamentoCartão de crédito/débito: usa o teu visa ou mastercard para comprar Sonic (S) instantaneamente.Saldo: usa os fundos da tua conta HTX para transacionar sem problemas.Terceiros: adicionamos métodos de pagamento populares, como Google Pay e Apple Pay, para aumentar a conveniência.P2P: transaciona diretamente com outros utilizadores na HTX.Mercado de balcão (OTC): oferecemos serviços personalizados e taxas de câmbio competitivas para os traders.Passo 3: armazena teu Sonic (S)Depois de comprar o teu Sonic (S), armazena-o na tua conta HTX.Alternativamente, podes enviá-lo para outro lugar através de transferência blockchain ou usá-lo para transacionar outras criptomoedas.Passo 4: transaciona Sonic (S)Transaciona facilmente Sonic (S) no mercado à vista da HTX.Acede simplesmente à tua conta, seleciona o teu par de trading, executa as tuas transações e monitoriza em tempo real.Oferecemos uma experiência de fácil utilização tanto para principiantes como para traders experientes.

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