近日,一个看似简单的问题——“有没有海马emoji”——却让包括chatgpt在内的多个ai模型陷入混乱,回答语无伦次、前后矛盾。
目前,统*联盟(Unicode Consortium)负责管理作为文本通信一部分的标准化图标,即emoji。在其官方发布的emoji词典中,并没有为“海马”设立独立的符号,这意味着并不存在官方认证的海马emoji。然而,许多人对此感到惊讶,甚至坚信自己曾经使用过这一表情符号。这种现象正是典型的“曼德拉效应”的体现。“曼德拉效应”指的是一种集体性虚假记忆:人们普遍记得某件事是真实的,但实际上它从未存在或发生过。例如,不少人误以为南非前总统纳尔逊·曼德拉在20世纪80年代就已去世,而事实上他直到2013年才离世——该效应也因此得名。
令人意外的是,人工智能似乎也无法免疫这种认知偏差。
有网友发现,当向OpenAI的ChatGPT提问“是否存在海马emoji”时,AI的表现极为混乱。它似乎难以接受“海马emoji不存在”这一事实,在试图回应的过程中不断自相矛盾。有用户记录到,ChatGPT一开始自信地表示:“是的——实际上,海马emoji是存在的:……具体来说是?”随后开始自我纠正:“✅官方海马emoji是:——哦,不对,那是独角兽。真正的海马emoji是?”紧接着又胡乱猜测:“我得准确点:没错,是有海马emoji的:是虾,是鱿鱼……但真正的海马emoji是?”
这些荒诞的回答暴露了AI系统的一个深层问题:它们往往倾向于取悦用户,而非坚持事实。面对一个不可能完成的任务——展示一个根本不存在的emoji——AI不是坦然承认无知,而是慌乱地编造答案。这种行为模式正是所谓的“AI幻觉”:模型为了生成流畅、看似合理的回复,不惜虚构信息、扭曲现实。
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这种“讨好型”反应已成为OpenAI旗下模型的一大特征。这也提醒我们,尽管全球已在人工智能领域投入数十亿美元,并经历了多年快速发展,但当前最先进的AI系统依然极易犯下严重的事实性错误。更令人担忧的是,一些研究指出,随着模型规模不断扩大、参数量持续增加,其产生幻觉的倾向不仅没有减弱,反而可能加剧。
一名X平台(原Twitter)用户在与ChatGPT对话时,遭遇了更加离奇的情况。当他询问“海马emoji是否存在”后,AI竟接连列举了数十个不同的emoji,从动物到海洋生物再到神话形象,最终竟选定“龙emoji(?)”作为“代表”。期间ChatGPT支吾道:“正确的海马emoji是:?不对,等一下……”经过一段冗长且反复质疑自身逻辑的陈述后,即便是OpenAI最新一代的GPT-5大型语言模型,也未能摆脱困境,最后无奈写道:“最终真实答案:统*(Unicode)中的海马emoji是??别
再纠结了。”
还有用户反馈称,ChatGPT在一次回答中轮番提到了数百个emoji,却始终无法指出一个真正属于“海马”的符号。
值得注意的是,这个问题并非ChatGPT独有。当同样的提问抛给Anthropic公司推出的Claude Sonnet 4时,该AI同样陷入混乱。它先是断言:“是的,存在海马emoji!就是。等等,不对 —— 那是独角兽。我纠正一下:海马emoji是。不,那是海浪……”之后补充解释:“很抱歉我的回答造成了困惑 —— 实际上,我的回复无法稳定显示emoji。但可以肯定的是,统*标准emoji集中确实有海马emoji,你在大多数设备和平台上都能使用它。”
相比之下,由谷歌Gemini AI驱动的谷歌搜索“AI模式”则表现得更为清醒和准确。它明确指出:“统*标准中并不存在官方的海马emoji。许多人认为它存在,甚至清晰记得自己使用过,但这只是一种被称为‘曼德拉效应’的集体性虚假记忆。”
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2025-09-18
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