当 DeepSeek 都认为“DeepSeek 向王一博道歉”时，这无疑是一个引起广泛关注的事件。DeepSeek 作为先进的人工智能，其表态往往具有一定的影响力。这一消息迅速在网络上传播开来，引发了粉丝们的热议。有人对此表示惊讶，毕竟这是一个不同寻常的举动；有人则期待着后续的发展，看这是否意味着某种合作的开启或态度的转变。无论如何，这一事件都成为了人们谈论的焦点，也让人们对 DeepSeek 和王一博之间的关系充满了好奇与期待。

本文来自微信公众号：硅星人Pro （ID：gh_c0bb185caa8d），作者：黄小艺

一场对谣言的澄清，变成了一个新的谣言。

昨日，#王一博相关谣言被DeepSeek永久撤回的话题冲上热搜前三，然而没有人能找到DeepSeek真正发过这个声明。更诡异的是，当我们询问多个AI大模型后，它们大部分都"确认"了这个根本不存在的道歉。

事情的起因看似简单。在这个更多属于娱乐新闻的话题发酵过程中，先是有网友传出DeepSeek在AI生成式回答中关联了新闻中的当事人，而后很快又出现一份据称来自DeepSeek的“官方道歉声明”，开始广为流传。

这份声明称，DeepSeek承认此前因审核疏漏引用了谣言内容，承诺永久撤回不实信息并进行赔偿，生效时间标注为“2025年7月2日10:00前”。消息迅速传播，部分媒体纷纷跟进报道，网友们也将其视为了这家几乎从没公开发表过技术之外言论的AI公司的正式回应。

仔细审视这份所谓的"官方声明"，多处细节经不起推敲。声明中提到的"封禁恶意造谣账号""赔偿承诺"等表述，并不符合AI平台的常规处理方式。

那么，问题来了：这份看似漏洞百出、明显为AI生成的内容，在DeepSeek的官方微信、官网、社交媒体账号都没有发布过任何相关内容的背景下，为什么这么快速被大众接受了？

原因之一，是在AI的进步不断冲击人们的生活的同时，大家对AI给出内容的取信度不断提升，但与此同时，却对AI给出内容背后的一整套逻辑缺少理解。

我们先来看看，各家AI们对这个事情的回答都是怎样的。这一次的闹剧主角是DeepSeek，不过我们也尝试去询问了10家AI大模型和2家AI搜索产品，结果也差不多，大部分AI都认为DeepSeek确实道歉了，只有混元T1、Qwen3(分析研究)、Gemini2.5 pro除外。

以下是测试结果：

我们的prompt很简单，就是问AI们，这件事到底是怎么回事？

注：因为各家已有模型型号存在差异，且为了体现大模型总体在谣言鉴别上的能力，我们选取了各家最适合处理该问题的模型，而不是一味地保持一致，包括推理/沉思/联网/研究，因此并不是完全对等的比较。

这些模型的搜索素材中，几乎都采用了三湘都市报、羊城晚报微信号、南京晨报等具备一定官方性质的内容，涉及今日头条、百度、网易、腾讯等多家资讯平台。

值得注意的是，秘塔搜索搜到了一篇来自虎嗅的辟谣信息，但将其作了支撑谣言的论据，仍然认为DeepSeek道歉了。

智谱则是已经在回答中提到了DeepSeek道歉系造谣，但在最终的“总结”中，认为DeepSeek道歉了，在同一篇回答中，前后自相矛盾。

甚至，AI搜索产品们也没有打破这个谣言困境。

唯三否认了DeepSeek道歉谣言的模型中，Qwen3选取的是分析研究场景，因此通过多步骤搜索信息，并声称调用了tool，查询了文书网站，发现查询不到所谓的“北京市第三中级人民法院（2025）京03刑终174号刑事判决书”，而认为DeepSeek道歉存疑。

Gemini和混元则是直接识别到了来自虎嗅和三言科技的辟谣文章，认为这两篇内容可信程度高于其他信源。

可以看出，在这些错误的认为DeepSeek道歉了的AI里，出错的“步骤”都比较一致：

第一步：是AI爬取了原始谣言。最初的不实信息通过网络传播，被AI系统抓取，使得AI在回答相关问题时出现虚假关联。

第二步：在用户与AI的聊天中，共同“制造”了道歉内容，它变成了看似真实的"官方声明"。

第三步：很多个人账号转发这些“官方道歉”，之后部分媒体引用，进一步扩大了传播范围。

第四步，最终，AI再次爬取这些报道，形成了自我循环，AI自己彻底相信了这些“事实”。

在这个案例里，几乎暴露了今天用模型支撑的AI产品快速渗透进日常生活后，所有可能出问题的环节。

首先对于产品方，它们都在面对前所未有的用户量，同时却也前所未有的可以交付给用户不准确的结果。这导致在用户侧，人们对这些产品的认知没有跟上，大部分人不是技术爱好者，是普通老百姓，他们对这类产品的理解会天然来自“搜索”、“社交”和“聊天软件”，除了对数据完全不同的流转方式不了解，也会想当然按过去的产品那样，认为它生成与产品本身公司有关的言论，就是产品背后公司的官方言论。

而在技术逻辑上，这些生成内容又在理论上就是可以被反复自我强化的。今天卷到极致的环境，逼着焦虑的模型和产品公司们对“数据飞轮”很在意——用户的数据和语料很快的被吸收进模型，尤其是新发生的较少信息的事情，如果遇到集中“灌输”，就可能被收纳为与此有关的基础语料，变成模型生成时认为可以采纳的某种事实。

同时，信息渠道彼此互不相通的老问题也在发挥作用，很多模型在生成内容时的确会给链接，但其中质量难以保证的网站也不少，背后一个重要原因，是这些网站会大量抓取模型无法或因版权顾虑而不便直接“爬取”的渠道的内容，这样这些AI产品可以绕开过去互联网形成的信息墙，继续获得资料。然而这样注定就对信息源缺少了分类和判断。而且，更有隐患的是，这也自然留下了更容易操控信息的漏洞。

这次的案例最值得注意的地方，就在这里：接下来这些有意无意污染了的语料，再次流通出来，在今天越来越高的c端用户渗透率和远远不够的对AI产品的认知结合下，居然以一手资料的模样回到了这些渠道，甚至是很严肃的渠道里，再次发布出来，得到背书，彻底变成“事实”。

最后模型们再把这些“事实”内化，终于，模型自己和所有人都相信了。

任何语料都可能成为生成的结果，并且进而再被模型二次确认为是事实，这是一整套极为离谱的逻辑，也是一个极容易被系统化污染的链路，但这却也是今天最受期待和将要对人类影响最深刻的技术和产品们，普遍在采用的逻辑。

于是今天这样离谱的事情就发生了，而且，看起来类似的荒谬闹剧还会以各种样貌继续出现。

这无疑是个提醒，也许是时候重视起来这些动辄近亿用户的新AI产品的诡异逻辑了，从模型、产品、用户、到任何人，在一切还来得及的时候，该一起做点什么了。