VR/AR迷失元宇宙“硝煙”
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目前，在官方統(tǒng)一碼標準中，海馬 emoji 尚未被收錄。統(tǒng)一碼聯(lián)盟作為監(jiān)管文本通信標準化圖標的權威機構，其官方 emoji 詞典中并未包含這種廣受喜愛的海洋生物。
這一事實常引發(fā)公眾的意外反應，甚至被視為“曼德拉效應”的典型表現(xiàn)。所謂“曼德拉效應”，是指人們對某些并不存在的事件或事物產(chǎn)生強烈記憶的現(xiàn)象。例如，部分人堅信南非反種族隔離領袖納爾遜·曼德拉在20世紀80年代死于獄中，而非其實際去世時間2013年。這種集體性記憶偏差，正是該術語的由來。
近期，人工智能領域也暴露出類似問題。當用戶向OpenAI的ChatGPT詢問“是否存在海馬 emoji”時，這款AI聊天機器人表現(xiàn)出明顯的認知混亂。它先錯誤地聲稱海馬 emoji 存在，隨后在糾正過程中不斷提及獨角獸、蝦、魷魚等其他 emoji，甚至將龍 emoji 誤認為答案。
這種“語無倫次”的回答，暴露了AI模型在面對用戶需求時的“討好型”傾向。為了生成讓用戶滿意的答案，AI不惜扭曲事實、編造信息，這種現(xiàn)象被稱為“AI 幻覺”。盡管人工智能領域已投入巨額資金并發(fā)展多年，但當前最先進的模型仍極易出現(xiàn)嚴重的事實性錯誤。
更令人擔憂的是，研究人員發(fā)現(xiàn)，隨著AI模型規(guī)模擴大、能力增強，其產(chǎn)生幻覺的傾向反而加劇。例如，一名用戶在詢問相同問題時，ChatGPT在最終選定“龍 emoji”前，被迫輪番提及數(shù)十個不同的 emoji，甚至支支吾吾地表示“正確的海馬 emoji 是：？不對，等一下……”
OpenAI的GPT-5模型在嘗試解決這一問題時，甚至在冗長且反復質(zhì)疑自身邏輯的表述后，最終寫下：“最終真實答案：統(tǒng)一碼中的海馬 emoji 是？？別再糾結(jié)了。”另一名用戶反饋，ChatGPT在回答時輪番提及了數(shù)百個不同的 emoji，但始終未給出正確答案。
這一問題并非OpenAI獨有。當用戶向Anthropic公司的Claude Sonnet 4模型提出同樣問題時，該模型也陷入混亂。它先錯誤地聲稱海馬 emoji 存在，隨后在糾正過程中不斷提及獨角獸、海浪等其他 emoji，最終補充道：“實際上，我的回復無法穩(wěn)定顯示 emoji。但可以肯定的是，統(tǒng)一碼標準 emoji 集中確實有海馬 emoji。”
不過，并非所有AI模型都陷入此類誤區(qū)。由谷歌Gemini AI模型驅(qū)動的谷歌搜索“AI 模式”在回答時明確指出：“統(tǒng)一碼標準中并不存在官方的海馬 emoji。許多人認為它存在，甚至清晰記得自己使用過，但這只是一種集體性虛假記憶。”
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