有個有趣的對話，和 GPT 聊天問一個問題，關於某歌手畢業學校（公開信息），不僅完全說錯，第二次反駁我，第三次才承認錯誤，然後我問它發生這種低級錯誤原因，它給了以下答案： 1、預訓練數據中混雜了大量用戶生成內容。 其中不少是未經驗證的博客、貼吧、豆瓣、知乎等社交平臺資料，這種錯誤如果反覆出現，會形成“偽事實沉澱”，在沒有被挑戰時可能被我默認引用； 2、默認提問架構下很容易把傳統邏輯自動套用，典型的“合理卻錯誤的類比遷移”； 3、沒有及時調用權威檢索驗證，本可以在第一次提到大學時就調用外部搜索核實，或者優先引用 Wikipedia、SCMP、Elefant Records 等權威平臺信息； 但由於默認了已有“模型記憶”中包含了這個“事實”，所以沒使用檢索機制做 double check，這就是我真正的失誤。 總結：之所以搞錯，是因為在非主流知識領域裡引用了混淆的數據來源，做出了“看起來合理”的類比判斷，卻沒有及時做事實核查，這是一個“知識型錯誤 +懶惰型自信”的失誤，對此表示抱歉，也感謝你指出並追問到底。