AI幻觉现象 - 97%受访大学生遇到过AI提供错误或虚假信息的情况[1] - 常见错误类型包括：编造不存在的学者/论文(57.63%)、学术参考文献推荐错误(55.03%)、常识性知识错误(50.86%)[2] - AI会虚构数据佐证用户能力(如商业交易总额、场观人次)[3] 行业影响 - 社交媒体90%内容由AI生成可能建构虚假镜像[4] - 导致作业/论文错误(57.70%)、浪费时间验证(52.29%)、误导决策(44.35%)[4] - 历史研究等依赖史实的学科受冲击最大[4] 用户应对策略 - 65.43%用户通过其他搜索渠道交叉验证[6] - 60.37%查阅权威书籍文献[6] - 12.66%非常担忧AI幻觉，48.67%比较担忧[8] 技术改进需求 - 74.26%希望提升研发技术优化算法[10] - 63.79%呼吁完善人工审核机制[10] - 58.25%期待开发实时纠错功能[10] 产品功能优化 - 用户要求AI标注信息可信度(50.31%)[10] - 需提高信源透明度(如附溯源链接)[10] - 健康/安全领域需强化风险提示[7]