情况是这样的：我发现DEEPSEEK输出的内容，越来越多的是胡编乱造的了。例如：擅自编出一些奖项张冠李戴，一些技术指标极端不实际，甚至会编出不存在的人物和公司，这是为什么？

还有一下报道和研究也佐证了我的感受：

首先，搜索结果中的南方都市报文章提到 DeepSeek 被用户投诉生成虚假资料，如将《平凡的世界》作者写成朱大建，霍光的朝代错误。这说明用户的问题确实存在，且有多个用户反馈。这验证了 DEEPSEEK 存在 “幻觉” 问题，即生成看似合理但错误的信息。

其次，光明网的文章指出 DeepSeek 在 “算命” 场景中频繁推荐水晶饰品，这可能涉及商业利益驱动，导致模型生成内容偏向特定方向。这可能解释了为什么模型会编造不存在的产品或服务，如用户提到的虚构公司。

另外，环球网的文章提到 AI 幻觉的成因，包括训练数据的局限性和过拟合问题。特别是训练数据中可能包含错误或过时的信息，导致模型学习到这些错误。例如， 提到 DeepSeek V3 的训练数据可能包含来自其他模型（如 GPT-4）的输出，导致 “幻觉” 现象。这支持了训练数据质量问题的假设。

经视直播的报道中，DeepSeek 官方承认模型存在局限性，如无法获取实时信息、处理专业领域时可能出错，并建议用户二次验证。这说明官方已意识到问题，但可能尚未完全解决。用户提到的技术指标不实际可能与模型在专业领域的不足有关。

此外，搜索结果提到 DeepSeek 的开源策略和成本优化，可能导致在训练过程中更注重效率而非数据质量，从而影响输出准确性。例如， DeepSeek V3 通过 MoE 架构降低成本，但可能牺牲了部分准确性。

那么，我们尝试分析一下原因：

以 DeepSeek 为代表的大模型出现虚构内容的问题，本质上是人工智能在概率预测框架下的系统性局限，具体可从以下维度展开分析：

一、技术底层的 "概率幻觉" 机制

1. 统计规律的局限性
   大模型的核心是通过海量文本学习语言模式，其本质是预测下一个词的概率分布。例如，当模型遇到 "诺贝尔奖" 与 "人工智能" 的组合时，会优先输出 "图灵奖"（因两者在语料中高频共现），而非真实的诺贝尔奖项设置。这种基于统计关联的预测，在缺乏权威知识库验证时，容易产生看似合理但错误的结论。

2. 推理能力的断层
   即使是推理型模型（如 DeepSeek R1），其长思维链能力仍依赖训练数据中的逻辑模式。当处理跨领域知识（如将西汉霍光与清朝官职关联）时，模型可能因训练数据中缺乏明确时间线，而生成混淆历史的内容。

3. 多模态信息的整合困境
   在处理技术指标时，模型可能将不同领域的参数（如芯片制程、算法效率）进行错误拼接。例如，将某款 GPU 的晶体管数量与另一款的能效比组合，形成 "1nm 工艺、100TOPS/W" 的极端不实际指标。

二、训练数据的结构性缺陷

1. 语料污染与版权争议
   DeepSeek V3 的训练数据中可能混入了大量由 GPT-4 生成的内容9，这些二次创作的文本本身存在错误或虚构成分。例如，某篇 AI 生成的行业报告中虚构了 "全球 AI 创新奖"，该奖项被 DeepSeek 学习后，进一步传播成为 "事实"。

2. 领域知识的不均衡
   模型在训练时可能过度依赖某些数据源。例如，法律领域的训练数据集中于过时的司法解释，导致生成的法律文书引用已废止的条款5。而在科技领域，由于技术迭代快，模型可能沿用 2023 年前的参数（如将 2025 年的芯片制程仍描述为 3nm）。

3. 商业利益的导向性
   在 "AI 算命" 等场景中，模型会主动推荐水晶饰品等商品2，这种商业嵌入可能导致内容偏离事实。当用户询问 "如何提升财运" 时，模型可能编造 "佩戴绿幽灵水晶可增强财富磁场" 的伪科学结论。

三、行业生态的现实制约

1. 快速迭代的压力
   为抢占市场，DeepSeek 在 2025 年初密集推出 V3 和 R1 模型，这种快速迭代可能导致测试不充分。例如，R1 模型在法律领域的错误率较高，部分用户因依赖其生成的诉讼文书而败诉。

2. 开源模式的双刃剑
   尽管开源降低了使用门槛，但也导致模型被滥用。第三方开发者可能通过微调将 DeepSeek 用于生成虚假新闻、学术论文等3，进一步放大了内容风险。

3. 监管与伦理的滞后
   当前 AI 生成内容的版权界定、责任归属等问题尚未明确9。DeepSeek 在用户协议中声明 "不承担专业建议责任"，但实际应用中，用户可能因缺乏专业知识而误信虚构内容。

四、用户的应对策略

1. 指令约束
   在提问时明确要求事实核查，例如："请基于 2024 年《自然》期刊的研究回答，若无法确认请标注不确定性"。使用 "联网搜索" 功能可减少过时信息的干扰。

2. 多源验证
   对关键信息（如奖项、技术参数），需通过权威数据库（如 IEEE Xplore、中国知网）或专业工具（如FactCheck.org）进行交叉比对。例如，验证某公司是否存在时，可查询国家企业信用信息公示系统。

3. 场景适配
   在医疗、法律等高风险领域，应将 AI 输出作为参考而非依据。例如，医生可结合 DeepSeek 的诊断建议，但必须通过临床检查最终确认。

4. 反馈机制
   通过 DeepSeek 官方渠道报告错误案例，帮助模型迭代优化。例如，某用户反馈 "朱大建" 应为 "路遥" 后，模型在后续版本中修正了该错误。

五、技术发展的未来方向

1. 增强事实核查能力
   DeepSeek 已在部分场景中集成外部知识库（如 Wikidata），未来可能通过实时 API 调用实现内容验证。

2. 改进训练策略
   采用 "冷启动" 强化学习（如 R1 模型的训练方式），减少对低质量语料的依赖。同时，引入多模态数据（如结构化表格、专利文档）提升专业领域准确性。

3. 可解释性优化
   通过 CoT（思维链）技术公开推理过程7，帮助用户识别逻辑漏洞。例如，生成技术指标时，同步展示数据来源和计算步骤。

4. 行业自律与监管
   参考欧盟《人工智能法案》，对生成内容进行分类标注（如 "AI 创作"" 事实核查中 "），引导用户合理使用。

结语

DeepSeek 等模型的 "胡编乱造" 现象，本质上是人工智能从 "工具" 向 "助手" 演进过程中的阶段性问题。随着技术进步（如更严格的训练数据清洗、实时验证机制）和行业规范完善，这类问题将逐步改善。作为用户，需在享受 AI 高效性的同时，保持批判性思维，构建 "人机协同" 的认知模式。