45%人工智能查询会产生错误答案EBU牵头的跨国研究揭示，45%的AI新闻答复存在重大问题，31%有来源缺陷，20%含事实错误，印证了“垃圾进垃圾出”的铁律。AI本质是基于训练数据预测文本的系统，缺乏对信息真实性的天然判断力。
训练数据若掺杂过时信息、片面观点却未被过滤，输出便会自带偏差。如将卸任政客标为现任的错误，根源在于数据未及时更新且缺乏校验机制。更严峻的是，模型倾向于“合理续写”而非承认无知，使错误看似可信。
当AI成为主流信息门户，数据过滤与事实核查刻不容缓。唯有通过检索增强、来源校验等技术手段筑牢数据防线，才能让AI真正实现“事实进，事实出”，重建公众信任。
