差点闯大祸
很多小伙伴现在经常使用腾讯的 ima 作为自己的知识库，有时候查一些资料，就会在知识库里直接进行搜索，保持专业性。
朋友前几天用腾讯 ima 准备给甲方的材料，差点就翻车了。
AI 给出的答案看起来特别专业，还贴心地附上了“引用来源”。
他差点就直接复制粘贴进文档。
结果——就在最后一秒，他的谨慎救了他一命，他点开了“来源网址”。
页面显示的却是：不存在的条款。
那一瞬间，他吓出一身冷汗。
要不是临门一脚的复核，这份“假资料”就可能直接流入客户手里。
想象一下：一份编造的法律文件送到甲方桌面，会是什么后果？
这不是小错误，这是差点酿成事故。
幻觉大爆发：不是你用错，而是 AI 本身不靠谱
更可怕的是，这并不是个别情况。
最近大模型的升级，几乎都在“翻车”：
⚠️ChatGPT-5：理解力倒退，答非所问，还带情绪化输出。 ⚠️Gemini：居然给出“自杀式”的负面回答。 ⚠️DeepSeek V3.1：中英文乱串，关键数据胡编，还爱甩一句“我不知道”。
更让企业用户崩溃的是：DeepSeek 会强制覆盖旧模型，不留回退选项。
这意味着你今天线上跑得好好的 API，明天可能突然全线崩盘。
而且，很多国内大厂的 AI 工具都是套壳 DeepSeek。比如腾讯元宝，而元宝又接入了腾讯系的多个业务（包括 ima 知识库）。
于是，当 DeepSeek 出问题，整个腾讯系的产品用户统统中招。
这就好比：你买了一辆车，厂家半夜偷偷把发动机换掉。你以为是“升级”，结果发现刹车失灵——而且你还没得选。
【真相】AI 幻觉是“训练出来”的
为什么 AI 会这么“不靠谱”？
因为现在的大模型厂商为了快速训练新模型，往往选择直接把半成品推给用户，让海量使用数据反哺模型优化。
换句话说：你以为自己在“享受最新模型”，实际上你是在“帮厂商免费打磨”。
问题是，这个过程中，用户的稳定性和安全感完全没被考虑。
尤其是涉及到法律、医疗、金融等专业场景，一旦出错，后果不是“写错一篇作文”，而是直接可能出事故。
【避坑指南】AI 只能当“助手”，不能当“裁判”
AI 给的答案，只能参考，绝不能照单全收。
怎么避免踩坑？三步走：
多模型交叉验证：同一个问题丢给不同大模型（如 DeepSeek、豆包、通义、文心一言），看看答案是否一致。 点开引用来源：凡是打不开、对不上的链接，坚决不用。 关键材料人工复核：特别是合同、法规、客户交付的内容，必须自己再确认。