长三角MOMO
如果一篇论文错信了“AI幻觉”，会造成多米诺骨牌效应，引发一连串的数据错误复发，怎么破？用魔法打败魔法，还是要靠AI工具。
开头讲两个故事。
第一个故事，关于普遍性。
现在的学生和老师，都在普遍地使用AI。前几天去亲戚家串门，他正在教育他闺女不要用AI写作文了，一定要自己写。结果她闺女特别委屈地方告诉他：这是老师让的，老师说写完之后，要传给AI，让AI给出修改意见。
前段时间，我去参加了一个大学教授和我们这些民间自媒体从业者的论坛，我特意问了关于使用AI的问题，答案是老师们也在普遍用AI做课件。
第二个故事，关于准确性。
前段时间，良渚的自来水事件，闹得沸沸扬扬，但是突然有个信息冲了出来，说农夫山泉在良渚有工厂，一时间快速发酵，幸亏事件查的及时，发这个微博的博主很快删除了信息，并且道了歉，说是AI上查到的信息，搞错了。一句搞错，差点给企业酿成大祸。
很显然，AI在过去的两年中，已经证明了自己能够给出比传统搜索更优质答案的能力，人们也更愿意毫无底线地相信AI的答案，这种相信，在教授、媒体、教师、学术界、科学界、行政公务中都普遍存在，但是我们有没有想过一个问题，如果AI在这些严肃学科领域，犯了良渚农夫山泉那个错，带来的后果会是什么？
我觉得就是蝴蝶效应。
一个媒体报道，或者一篇论文，用错一个数据之后，会引发一连串的数据错误复发，最终彻底让AI陷入一种认知错误，误导后面所有的人，这是一个多米诺的关系。
百度文心，最近弄了一个“放心写”功能，大大提高了媒体和教育行业的AI使用确定性，我实话实说，之前为了确保数据不出错，我还是会对比几个AI一起交叉验证，然后再配合权威媒体的报道，确保自己不出错，现在有了这个功能，直接把写好的文章，传给文心，有什么问题直接就会给我标注出来，我在线就可以修改，二次再审。
这等于给每个写作者，加了一道风控，有没有数据错误，有没有政策解读错误，有没有论点论据错误，我在内部开玩笑，我们行业的校对可以彻底下岗了，的确，我们公司的校对下岗很久了。
为什么学术界、媒体界是AI最应该关注的对象？因为AI的很多数据来源要取自这里，如果这里出错，会交叉污染数据，所以百度文心现在用“放心写”，堵住这个交叉污染的可能性，是抵制AI幻觉的一个非常有效的手段。
我也试用了一下，拿“最近汽车行业监管政策解读”这个问题生成了一篇文章，具体细节和最终成果我就不展开说了，只说结论：质量很可用，以对话助手的方式，达到了我以前用某些大模型的智能体的水平。
这个检验过程有意思，提示未通过部分，我专门查了一下，为什么AI判定「欧盟《新电池法》要求2027年动力电池回收利用率达到95%」不通过？原来法案是针对不同材料的，确实不能一概而论，很严谨。
再次重写后通过，下载分享也很丝滑。
还有一点要提示，记住要把左下角的“事实校对”打开。
近期还看到一条讯息，LMArena大模型竞技场新发布了最新排名，文心新模型ERNIE-5.0-Preview-1203以1451分登上LMArena文本榜，排名中国第一，特别是在创意写作等方面表现突出。
值得点赞，不管从模型上还是应用上，文心在中文写作方面都很强劲，目前在文心APP最新版本可以体验最新的模型能力了。我了解到，放心写中文写作准确率已经超过了99%，幻觉率大大降低。
总之，我觉得未来如果要确保AI不产生过多幻觉，“放心写”还真是一条可行之路。
首先，数据库如何建立？
既然是一个帮助用户避免AI幻觉的写作工具，那就是要有一个属于自己的细分数据库，这个数据库不是开放式的，“放心写”采用的数据库都是权威可信机构媒体和政府官网，并没有从海量的互联网数据中去辨别，幻觉往往是因为错误信息权重大于正确信息之后，产生的结果。而且这种干扰，目前来看，是完全可实行的。
所以，用来二次辨别的工具，数据库一定不是开放式全网数据。
其次，在小细分领域循环。
现在，文心“放心写”对于公文、教育课件、行业报告、会议纪要等领域，已经有强大的复盘能力，但是这种能力有个特性，就是服务办公室工作比较多，并不是偏向娱乐和个人化需求，基本都是严肃话题，在这种特定场景中，数据就更容易保持干净，这种干净就可以传染给外面的大数据库。
第三，能够帮助新手快速上手工作。
其实，对于很多办公室新人，甚至新教师来说，如何规范自己的行文，规范自己的课件，是一件非常头疼的事，因为这些东西，往往都有固定的格式，其实不需要太多个性化的东西，但是这个格式需要经验，文心“放心写”除了可以检测错误之外，也可以帮你根据你提供的参考文档调整格式。
在过去的一年时间里，AI在很多公司，有了一个新名字，背锅侠。
以前，公司里的人们办公过程中出了错，会把锅甩给供应商，说是供应商的错，但是现在大家发现，AI也可以承接这种错误，这从侧面也说明了一个问题，AI幻觉的确普遍性存在，是一个现实问题。
无数的专家在担忧，我们社会未来的信息安全问题，人类在未来，到底还能不能真的分辨出哪些信息是真实的，哪些是AI杜撰出来的，今年良品铺子的花生酥，被AI做出了一张花生长在树上的图，成了闹剧，事实上，这种事情，以后这会越来越多。
百度这次做“放心写”，算是从反方向做了一次尝试，AI不仅仅可以是数据信息的提供者，也可以是数据信息的纠正者，幻觉可能是AI创造出来的，也可以是AI纠正的。
时间来到了2026年，AI的竞争很显然会陷入一种白热化，功能上的差异越来越小，那么下半场大家比什么？如果一个问题，所有AI给出的答案都大差不差，那么用谁都一样。那么如果一个问题，有一个AI能够给出不一样的答案，并且能够做到错误率很低，或者不出错，这就是胜算。
确保自己和物理世界的强关联，不出现幻觉，对自己的交付负责，这就是我心中AI后面的取胜法宝。
AI，在2026年，不能变成人们犯错的背锅侠，而应该是纠错侠。