寫論文被AI坑了冤不冤？

近日，一篇題為《數據資産出資的風險類型及制度因應》的論文引發質疑，論文註釋中的民事判決書分別來自不同省份，序號尾號卻是1234、3456、4567等。

　　對此，論文作者所在高校發佈情況通報稱，該論文中部分案例相關問題係作者對人工智慧（AI）檢索結果的誤信，對AI生成的內容缺乏應有的警惕性與嚴謹性。根據認定結果，對責任人作出相應處理。

　　論文研究水平有高低，但數據真實、引用準確等應當是最起碼的要求。這篇論文為師生共同創作，按説該有一定專業度。如今卻鬧出被AI欺騙的笑話，實在令人唏噓。更值得追問的是，如果AI沒有出現這種“連號式”低級錯誤，該論文是否會一直流傳於公共視野中？又是否會被大模型當作可信內容繼續採納，進而“反芻發酵”，輸出更多學術贗品？

　　從AI代寫論文成為灰産，到拿着AI工具降低AI率，這些年，AI在學術領域的存在感越來越高。客觀來説，AI工具確實可以提高文獻收集、數據整理等工作的效率。然而，用工具輔助完成流程性工作，與全盤採信照搬AI生成內容，完全不是一回事。眾所周知，大模型的訓練數據來源本就複雜，且“AI幻覺”問題一直未能有效解決，AI“一本正經胡説八道”相當常見。用拼湊出來的文獻作為考據，拿編出來的數據印證觀點，無異於問道於盲。這也提醒相關機構、高校等，應該有更嚴格、更細緻的審核機制，少些“被AI騙出學術不端”的笑話。

　　以更大視野來看，誤信AI又何止發生在學術界？有人讓AI識別野生蘑菇，只看答案不看提醒，誤食後頭暈目眩；有人爬山向AI問路，結果越走越偏、力竭被困……隨着AI産品深入工作生活各個維度，“AI幻覺”可能會給人們帶來某種程度上的“認知幻覺”，值得高度警惕。

　　思考沒有捷徑。正如網友吐槽，“動不動就‘AI説的’，簡直太荒唐！”從專業領域到日常生活，工具固然能高效集納各類內容，但終究無法代替人的求證與判斷。