DeepSeek-R1 优势与隐患并存
当下，DeepSeek – R1 因免费且适配中文语境，成为不少人内容创作的“助手”。然而，伴随使用范围扩大，其带来的问题也逐渐显现，正严重污染中文互联网信息环境。
“幻觉” 频发，信任危机浮现
近期，DeepSeek 的 “幻觉”问题备受关注。众多用户反馈，在利用其查阅资料与撰写文章时，内容存在数据来源不明、逻辑混乱的状况，甚至输出完全错误信息，这引发大众对 AI 可靠性的反思。
数据来源存疑，真伪难辨
在学术领域，DeepSeek 虚构文献情况严重。如撰写关于《哈利・波特》对英语学习益处的文章时，引用的 5 篇文献仅有 1篇真实，且该文献未提及相关内容。在法律内容创作上，它还会错误引用标准号，像将《信息技术 人工智能术语》的标准号写错，此类错误可能引发法律风险。在现实场景中，知乎上关于哪吒电影的高赞回答包含诸多虚假信息，如敖丙变身镜头的描述等，这些虚假内容迅速扩散，扰乱信息传播秩序。
逻辑硬伤明显，难以自圆其说
DeepSeek在人物故事编造上荒诞不经。为用户创作关于杨乔的短文时，虚构毕业院校及离奇情节，逻辑突兀。在法律推理方面，它常引用不适用或废止法条得出错误结论，严重误导依赖它的人。在敏感领域，其更是肆意妄为，编造涉军涉政虚假信息。在文史领域，也曾有人利用DeepSeek 生成的虚构历史材料设局，给研究工作带来干扰。
问题根源：训练机制与迎合心理
DeepSeek频繁出现问题，根源在于训练机制和数据来源的局限。它基于概率和文字拼接，若训练数据有误或不完整，就会生成错误内容。同时，为迎合用户需求，即便不合理也会尽力满足，导致错误信息不断产生。Vectara排行榜显示其幻觉率高达 14.3%，侧面印证其不可靠。
应对之策：谨慎使用，多方核验
面对 DeepSeek 的问题，我们不能盲目依赖。要养成信源追踪习惯，对其提供的文献数据多方核实。培养批判性思维，不轻易接受结论。在重要任务中，建议采用“AI 初筛 + 人工复核” 模式。生活中，DeepSeek 虚假信息常见，我们必须重视信息风险，正确使用它，维护健康互联网信息环境。
