什么是AI“乱生成”文献？
当用户向AI模型（如DeepSeek）提问涉及学术文献、书籍或研究时，模型有时会生成看似合理但实际并不存在的参考文献。这种现象被称为“AI幻觉”（AI Hallucination），即模型基于训练数据中的模式“编造”信息以满足查询。
例如，AI可能虚构一篇由某知名学者发表在顶级期刊上的论文，包含标题、作者、年份甚至DOI号，但经过核查后发现该文献并不存在。
DeepSeek是否也会出现这种情况？
是的，尽管DeepSeek在中文理解和生成方面表现出色，但它作为大型语言模型，本质上是基于概率生成文本。在缺乏确切知识或面对模糊查询时，它可能生成看似合理但不准确的文献信息。
这并非DeepSeek独有的问题，而是当前所有主流AI模型（如GPT、Claude等）共有的局限性。其根本原因在于：模型的目标是生成“连贯且相关”的回答，而非保证“事实绝对准确”。
为什么会发生这种现象？
训练数据的局限性： 模型的知识截止于其训练数据的时间点，无法获取最新研究。
模式匹配而非事实检索： 模型通过学习大量文献的格式和语言模式来生成引用，而非实时查询数据库。
用户提示模糊： 当问题不明确时，模型可能“猜测”最可能的答案，包括虚构文献来增强说服力。
如何避免被AI生成的虚假文献误导？
重要提示：AI生成的文献引用必须经过人工核查才能用于学术写作。
建议采取以下措施：
1. 使用学术数据库（如Google Scholar、CNKI、PubMed）验证AI提供的文献信息。
2. 不要直接将AI生成的参考文献列表用于论文投稿。
3. 将AI视为“研究助手”而非“权威来源”，用于启发思路而非提供事实。
4. 明确告知AI：“请仅引用真实存在的文献”或“如果你不确定，请说明”。
结论
DeepSeek等AI模型在辅助研究方面潜力巨大，但其生成的文献信息存在“幻觉”风险。用户需保持批判性思维，对AI输出的内容进行核实。随着技术发展，未来模型可能集成实时检索功能以减少此类问题，但在现阶段，人工验证仍是确保学术诚信的关键。