AI搜索“毒化”现实：模型崩溃隐忧，从神器到“垃圾输出”

科技媒体 theregister 报道称，以 Perplexity 为代表的 AI 搜索工具虽曾表现优于传统搜索引擎，但近期其搜索结果质量因“模型崩溃”现象而显著下降。主要原因包括错误累积、稀有数据丢失及反馈循环。为改善表现，行业引入检索增强生成（RAG）技术，但彭博社研究显示，即便采用 RAG，主流模型仍可能输出错误结果，并伴随隐私泄露与偏见内容风险。目前，AI 的“垃圾输入、垃圾输出”问题正加速显现，影响从学生作业到科研论文等多个领域，引发对 AI 可靠性的广泛担忧。
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