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说出来你可能不信，
作者：高见，题图来自：AI生成
“这段数据各位查过吗？”
“没有，是AI写的，看起来没疑问。”
赶在交稿日期截止的编辑周子衡看来，那段话“逻辑通顺、语气专业、甚至连百分比都标得刚刚好”，结果却是凭空捏造；电商客服王萌的团队，由于AI生成了一段“模板式话术”，误发了不适用的退货规则，客户拿着截图投诉，平台只能赔钱认栽；职业讲师蔡倩第一次用AI起草课件，就在直播中被学员问住，才发现那组“情绪价值”数据，AI“编得像真的”；而一位产品经理更早意识到疑问，他自己就做AI产品，但他制定了团队采纳准则：AI生成的段落，不能直接决定任何事情。
这不是某种“AI作恶”的故事。这是一组关于AI幻觉的职场众生相。
豆包、文心一言、DeepSeek、元宝……这些国产AI程序，正在大规模进入职场数据流里。大家以为它们是程序，其实它们更像是一种“说得太像真的语气”，让每个采纳者都可能在不经意间交出判断力。
在这场由幻觉构成的信任测试中，没有绝对可靠的人。
有人把AI当思路发散，也有人进行给AI的每一句话贴标签；有人被它坑过一次，就再也不让它写结论；有人在全权托付之后，才意识到——AI不会替各位背锅，幻觉也不会标红。
坤舆商业观察记录了几个用AI写东西的人。他们不是专家，不是极客，只是每一个普通工作日里，和各位我一样，把“复制”“粘贴”“交稿”按下去的人。
他们遇见了AI，也进行重新理解什么叫“自己负责”。
一、新媒体编辑：“那段引用是AI编的，我都没检查”
周子衡是一家互联网科技数据平台的编辑。日常就是不停写稿、改稿、配图、校对，节奏快、压力大，最怕出错，也最怕拖稿。
一年前，他进行习惯性地用豆包帮自己“提速”。
有一次，他在赶一篇关于消费电子的行业稿，写到一半临时需要补一段“市场份额的变化趋势”。他输入指令，让AI帮他写一个关于“2024年中国智能手机市场结构变化”的分析段。
AI很快给出了一段数据看起来很清楚的数据——其中写道：“根据2024年第三季度某调研机构数据显示，某国产品牌以18.6%的市场份额排名第一，同比上升3.2个百分点。”
这段话看起来毫无疑问。数据精确、语气专业、语法顺滑，还有“同比上升”这样的细节增强说服力。他没再多想，直接复制进了文稿里。
直到第二天主编审稿时，只留下一句评论：“这个数据谁查的？报告名是什么？”
周子衡当场愣住，进行翻找原始来源。结果在所有主流机构（Canalys、Counterpoint、IDC）官网上都找不到这组数字。报告标题也查无此文。
那段AI生成的数据——完全是编的。
“最可怕的不是它胡说，而是它说得像真的。”他回忆。
事后他用同样的提问重新试了一次，发现AI每次写的数据段都略有不同，报告名、数值、变化幅度没有一项一致。幻觉不是偶然，而是一种常态。
他告诉自己以后“一定要验证”，但在很多时候，面对高强度稿件节奏、碎片化补写需求，他也承认，“有时候就真的没空管了”。
现在，他已经不再用AI生成带数据的段落了。结构、语言、框架还具备让AI辅助，但只要出现“报告”“数字”“来源”这些关键词，他都会直接跳过，“那种句子看起来是对的，但大部分的时候各位查不到出处”。
他贴在工位上的一张便利贴上写着八个字：“AI写得快，出错更快”。
二、电商客服：“AI说兼容退货，客户让大家赔钱”
王萌在一家电商平台做客服主管，管着一个十几人的小团队。去年，公司进行引入一套基于国产大模型的AI话术辅助系统，能自动生成售后场景中的标准回复，比如物流延误解释、退款规则解释、签收流程提示等。
起初，效果很不错。
在高峰期时，这套系统帮客服节省了近30%的打字时间。客服只需要输入疑问关键词，就能飞快调用一段模板化回复，再手动做个性化调整，效率高了不少。
直到春节前的一次售后争议。
一位客户申请退货，原本被驳回，由于商品属于“限时秒杀，售出不退”类目。但几分钟后，客户在平台发来一张截图，显示客服回复中明确写道：
“根据平台规则，您在签收后七天内享有无理由退货权利。”
这段话不是人工打的，而是AI生成并自动插入的。客服当时完成匆忙，直接发送了回复，没有修改。
疑问是，该商品页面明确标注“不兼容无理由退货”。
客户据此投诉平台“误导性承诺”，要求退款。最后公司决定对客户做一次性赔付处理，并在内部通报此事。王萌回溯聊天记录，确认这段话确实是系统生成的模版数据。
“它没有说错平台规则，但它不知道这个商品不适用。”王萌说。
那次之后，公司立刻调整AI模块权限，关闭“自动插入回复”选项，只保留“人工确认后发送”机制。她也重新做了一轮培训，要求坐席团队重新学习不同品类的售后条款。
“AI不是真的理解规则，它只是预测大家会怎么说。”她说，“但客服不能靠预测来应对例外。”
三、培训讲师：“我第一次用AI做课件，它就给我编了一个概念”
蔡倩是一名职业培训讲师，做的是偏职场技能类的课程，有时候是平台直播，有时候是企业内训。她讲得较多的是“如何做品牌定位”“短视频营销路径”这类话题，节奏紧、信息量大，对数据更新也要求极高。
去年她第一次接触AI写作程序，是在备一场线上课时。
那节课要讲“品牌情绪价值”，她觉得AI具备帮她节省一部分找例子的时间。她让AI生成一个开场段落，希望它能供给一组“当代年轻人情感消费偏好”的数据，引入情绪价值的核心概念。
AI的反应几乎完美——几秒钟后，给她写出一段逻辑顺畅、语气严谨的段落，里面引用了一组“六成以上年轻人偏好具有情绪表达的品牌”类的比率，并提到这来自“最新调研”。
她读完没怀疑，语气“太像PPT了”，一段直接贴上第一页。
直播当天，她刚讲完开场部分，一个学员在评论区留言：“老师请问这份调研出自哪里？大家公司想参考一下。”
她下意识一愣，试着回忆出自哪里，结果想不起来。课后她查了多个公开数据平台，完全找不到类似数据，也找不到那组数字。她终于明白，那段“引用”，其实是AI凭空拼接的幻觉。
“它写得太像真的了。”她说，“我第一次用它，就中了招。”
从那之后，她就设了一条规矩：只让AI供给结构建议，不再接受它写出来的“事实”。凡是出现数字、百分比、时间节点的地方，她都要手动查证两次。
“它最大的疑问是太能模仿‘专业话术’了，模仿得越像，大家越容易放弃判断。”她说，“但我在课堂上要对每一句话负责，它不用。”
四、AI产品经理：“我是做AI的，但我从不让它拍板”
高哲所在的公司，是一家做To B智能应用的AI创业团队。他负责产品设计，跟各种国产大模型打交道的时间，比起普通使用者要早上两年。
他几乎每天都在用AI。
需求文档、竞品分析、PRD草稿、使用者故事地图、市场调研报告……他给自己定了一套“效率模板”：用AI 0号新闻快讯 起草结构、飞快归类观点、统一术语措辞，节省前60%的脑力负担。剩下40%，再自己修改和打磨。
“不是我信它，是我太熟它。”他说。
他对AI幻觉的警觉，来自一次“内部演示事故”。
那天他用文心一言写了一段关于行业发展趋势的解释，希望在会议上展示“AI在市场分析方面的辅助能力”。模型写得非常流畅，包含年份、增速百分比、行业预测甚至引述了看似具体的“研究数据”。
结果演示前10分钟，他临时决定复查一次，发现那段“预测”里引用的年份是错的，“下滑2.7%”的描述也找不到任何出处，整个段落拼得太顺了，顺到让人忽略了检查这一步。
“我那时就意识到，不是它写得不好，而是它写得太像真的了。”高哲说，“它会生成一种‘话术级的自信’，但各位根本不知道它有没有在胡说。”
那次之后，他为自己团队建立了一套机制：
AI生成的数据，必须标注来源；凡是没有来源的部分，必须经过人工复核；涉及客户交付或关键判断的数据，不允许AI直接定稿，必须由两人以上确认。
他也在文档协作平台上设计了“AI片段提醒”模块：所有通过AI生成的段落，系统会自动添加“AI生成数据”高亮标签，便于团队协作时一眼看出哪些数据需要格外留神。
“AI不是写手，它是个脑暴助手。”他说，“各位不能让它帮各位决策，只能让它帮各位发散。”
他有一个默认逻辑：AI只负责生成可能性，人负责筛选合理性。
现在他让团队里的年轻产品经理也尽量采纳AI——不是由于相信它更准，而是让他们在工作中早一点意识到：“各位终将要为AI的每一个建议负责。”
五、幻觉原理解析：“AI为什么会编？由于它根本不懂真假”
在语言模型的世界里，没有“真假”，只有“可能性”。
AI幻觉，这个术语听起来像是技术世界的诗意表达，本质却非常具体——它指的是大模型生成出语法正确、逻辑通顺、但与事实不符的数据。比如不存在的报告、编造的数据、拼接的结论。
它不是AI“出错”，而是AI完成任务的模式本身就不依赖事实。
大多数人以为AI像搜索引擎，会“查找”正确答案。实际上，它更像是一个“超级自信的语言预测器”——各位给它一个开头，它根据庞大的语言训练数据来“猜测”下一个词最可能是什么，拼出一段“看起来合理”的话。
它的训练目标，从来不是“说实话”，而是“说得像人”。
正因如此，它写出来的段落往往句式顺畅、术语专业、逻辑通顺，甚至模仿得出“权威感”十足的引用模式。对使用者而言，这些特征让人“降低了警惕”。
它不会撒谎，它只是编得太像真的了。
尤其在中文场景下，这种幻觉感更容易放大。
互联网产业时评人彭德宇对坤舆商业观察表示：一方面，中文表达具有高度的模糊性和结构弹性：一个概念具备不定义、一个数字具备不标注出处、一个观点具备没有主语。模型在生成数据时，更容易凭借“语言惯性”组织句子，而不自觉地跳过事实验证。另一方面，中文开源语料中充斥着大量不标注来源的二手信息、模板化内容、商业软文和平台数据，这些数据在AI训练时没有“事实权重”的区分——它会像人类学语言一样，把“说得像样”当成“就是对”。
这导致幻觉不是个别事件，而是一种结构性风险。
它最常出现在以下几种情形：
引用数据时：编造机构名、白皮书、研究报告；
列数据时：拼接不相干的数字，甚至自创比例；
提及政策/法规时：采纳过时信息或伪造条款；
生成结论时：拼凑常见逻辑链条，但事实基础不存在。
而这些数据恰恰是很多职场人最依赖AI的地方。
科大讯飞董事长刘庆峰曾表示，生成式人工智能存在幻觉，特别是深度推理模型的逻辑自洽性提升，使得AI生成数据真假难辨。
360集团创始人周鸿祎也在两会期间对媒体表示，AI幻觉虽然有利于文学创作，但在AI可靠方面，幻觉可能会带来严重疑问，比如在医疗、法律、金融等专业领域，大模型一旦胡乱编造，就会带来严重后果。
坤舆商业观察也认为：“大家太容易把AI写出来的东西，当成有出处、可信赖的数据。其实，它只是比各位更会写‘像是有出处’的句子而已。”幻觉是生成式AI写作不可避免的副产品。就像各位教一个孩子说话，却没有告诉他什么是真假，他只会模仿大人说得像的模式去“复现世界”，但他并不理解这个世界。
六、平台与使用者的应对机制：“它不撒谎，但大家得学会设防”
在AI幻觉面前，没有人能完全幸免。但越来越多的AI采纳者，正在学会“设防”。
彭德宇认为：面对幻觉频发，并不只是使用者在承担后果。越来越多的厂商也进行意识到：让AI“说得像”，并不等于“说得对”。没有厂商敢说“大家处理了幻觉”，但至少他们进行正视它——进行标注、拦截、约束，试图用一层层提示词、审核线、知识库，把这个疑问包裹起来，不让它轻易流向公众。
只是幻觉的根本疑问，至今依然悬而未决。模型的底层逻辑仍在预测词语，而不是判断事实。AI依然不会主动告诉各位：“这句话，我其实是编的。”但平台能做的毕竟有限。幻觉不是“个别错误”，它是AI生成机制的一部分。要彻底消除它，就像要求人类写作永不出错一样——不现实。”彭德宇说到。
正由于如此，越来越多的企业进行把“AI采纳规则”纳入日常管理制度：
数据平台要求员工在面对“AI辅助生成数据”时多次校对；
品牌方在采纳AI程序撰写合同时，建立“二次审核”机制；
教育机构提醒讲师：“只用AI写句式，不用它写结论”。
这种变化背后的共识是：
AI的幻觉不可控，但责任必须明确。
AI不会替各位做决定，也不会为一段错误引用道歉。它的工作是生成，而判断仍属于人。
AI进入职场的速度太快，快到很多人还没来得及建立边界。而幻觉，恰恰提醒大家：任何新程序的采纳，必须在理解它的局限之后，才真正有价值。
七、“真正的智能，是在幻觉里保留判断力”
AI幻觉不是一个技术瑕疵，它是大家必须一起面对的时代“共病”。
它不属于某一个人，也不属于某一个平台。它藏在无数段逻辑通顺、语气专业的数据背后，在大家懒得查证、来不及判断、急着交差的时刻里悄然落地。
各位用它补文案，我用它改合同，他用它写脚本——AI就像空气，渗入每一道数据的缝隙。它让大家变快，也让大家可能变得太快，快到忘了验证、忽略出处、放弃怀疑。
坤舆商业观察采访的几位受访者中，没有一个人说“我以后再也不用AI”。
他们都还在用，甚至用得更多了。但他们变得小心了——有人只用它写结构，有人只让它供给措辞，有人干脆配置“标注标签”，提醒自己：这段话，不一定是真的。
这或许是大家真正进入AI时代的标志：不是AI取代了谁，而是每个采纳它的人，都必须重新学习“判断”这件事本身。
技术没有是非，它只是倾向于“像人类”。但人类之故而不同，不在于会说话，而在于愿意停下来，去分辨一句话是否可信。
真正的智能，不是让AI替各位思考，而是各位知道它什么时候不该被信。
（根据要求，上述受访人均为化名）
本文来自微信公众号：坤舆商业观察，作者：高见
