比如下面的问题，我一直以为某些常用字是在《通用规范汉字表》的一级字表里面的，其实不在，还好我对bing里的baidu搜索结果和国内部分AI一直都不是很信任
deepseek 众所周知的幻觉严重，国内目前各方面最好的是千问 Qwen，是目前开源模型里面公认比较强的
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Qwen我也听过N次了，但还没有用过，大佬推荐那就试一下，发现果然没错，Qwen的答案是对的
你这个其实只说明了维基百科和百度百科的数据质量问题，而且对于这个问题你比较倾向于维基百科的数据，至于bing觉得百度百科权重高而chatgpt背后的搜索引擎优选维基百科，那是他们其它方面的问题了，说不定你用英文问一遍同样的问题结果又不一样。
用搜索引擎和ai大模型回答你的问题，你本身就需要有一定的鉴别能力，不能只靠它们投送，毕竟维基百科的数据也是良莠不齐。
如果你知道一个你特别信任的数据源，你最好直接指定ai去那获取数据，比如医疗相关的，你觉得默沙东比较靠谱，就直接让ai去那检索数据。
如果你都不知道，找些deep research工具，去帮你简化一些查证流程。
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没用的。 我叫ai帮我找点东西，都是直接编的。
这个问题应该确实是数据质量原因导致的，但我觉得ai应该有能力识别低质量数据，有验证数据真假的能力(通过逻辑推理判断等)。 还是说现在的AI并不具有这种能力， 只能依赖数据本身， 那这样AI就实际就还只是一个搜索引擎的升级版，实用价值较低。
现在的 reasoning model 也会模拟人的方式去做"推理"，一定程度上能够改善胡说八道的问题。
其实并没有取代。AI的信息不是最新，AI还是要通过web search来帮你搜索。它还是只是加快了检索的速度，帮你总结。但是无论Chatgpt还是claude什么的，都离不开搜索引擎。SEO还是SEO。但是有一个非常不好的地方，AI现在搜索，即使是所谓的deep research，也是很简陋的搜索，有时候一个问题，就一直重复在引用某一篇博客的内容。例如最近在研究怎样嵌入godot到ios里面，AI就一直反复的引用同一篇技术博客的内容，并有的无的添油加醋，一篇博客非要弄成几十页的markdown看都看晕了(还不如自己传统的阅读技巧直接去看原文 )。不过在大部分情况下，deep research还是很有用的，特别是对自己不熟悉的话题上做一些初步的研究。
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现在很少人生成高质量的内容了，AI只会让垃圾内容越来越多，搜索引擎哪怕是错误内容也有一定的可取价值的。
最近听了Can We Save The Web From AI? — With Cloudflare CEO Matthew Prince的播客，截取一些相关内容：
AI与搜索的根本区别在于：
* **搜索引擎**：提供10个蓝色链接，引导用户点击进入原始网站寻找答案。
* **AI模型**：直接整合信息，向用户提供一个最终的、合成的答案。
数据:
* **与Google的交易演变**：十年前，Google的模式是“每抓取2次页面，带来1次点击”。这是一个相对健康的交换。十年间，互联网用户从40亿增长到60亿，按理说获取流量应该更容易。但现实恰恰相反。
* **6个月前**：比例恶化到“每抓取6次，带来1次点击”。这是因为Google开始在搜索结果页面直接提供答案框，用户无需再点击链接。当时，约75%的查询已能在Google页面内直接得到解答。
* **现在**：随着Google推出“AI Overviews”，比例进一步恶化到“每抓取18次，带来1次点击”。内容创作者的回报率大幅降低。
* **AI爬虫的“零和游戏”**：与Google相比，新兴的AI爬虫表现出一种近乎“掠夺性”的模式。
* **OpenAI**：获取一次点击的代价是“抓取1500次页面”。
* **Anthropic**：情况更糟，这个数字高达“抓取60,000次页面，才换来1次点击”。
这种转变意味着用户不再需要访问原始信源。当用户不再访问网站时，上述所有的变现渠道——订阅、广告、甚至影响力——都会失效。
AI爬虫对内容创作者造成的伤害是双重的：
1. **直接的经济成本**：每次爬虫访问网站，都会消耗服务器资源（CPU、带宽）。网站所有者需要为此支付实际的费用。Wikipedia就是一个典型例子，其因AI爬虫的频繁访问而面临服务器成本飙升的问题。内容创作者实际上是**自掏腰包**为这些AI公司的模型训练和运营“买单”。
2. **知识产权与价值窃取**：AI公司通过抓取内容来训练其基础模型或进行实时信息检索（如通过RAG技术）。这些内容是AI公司产品的核心“燃料”。**如果没有这些内容，AI模型将变得“愚蠢”**。因此，AI公司从内容中获得了巨大价值，但内容创作者却未得到任何补偿。
旧的“Google交易”是“我们复制你的内容，我们给你流量”。现在，这个交易变成了“**我们复制你的内容，我们什么都不给你**”。
如果趋势不扭转，可以预见以后ai给的答案也会越来越傻
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这方面我感觉chatGPT是最好的, 有时问他一个问题, 会把用到的资料网页链接在后面列出十多个来, 虽然用户一般也不会点, 但也还是应该给出.
有时候让他写个脚本, 没讲明离线就会写成在线的形式, 即把需要获取的数据链接直接写进代码里, 代码运行时去链接中抓取数据, 结果那个链接还是打不开的(在国内)
但整个趋势依然是原创的内容越来越少，垃圾内容越来越多。
引用一段 @ActionAgain 的话
在这个AI时代的新纪元，洞见与观点越发弥足珍贵，重复的知识毫无半点价值。
AI不仅不会过滤错误信息，而且还会编造信息。
学术文献是个重灾区。所有AI都缺少专业学术文献的训练，一个个还都煞有其事地编造一些文献出来。配合一些相关专业领域搜索的MCP可以显著提高相关体验。
有没有一种可能, 在AI还没有流行起来以前, 学术文献这一邻域就已经是错误虚假信息泛滥成灾了的, 只是因为普通人缺少专业能力, 识别不出来而已。
比如本贴开头的问题, 如果没有AI, 我也就被骗过去了, 正是因为有AI, 普通人也可以识别出学术文献很多都是编造出来的。
不是这个问题。学术研究成果造假和编造根本不存在的学术成果是两个事情。