小米SU7与DeepSeek结合：探讨AI生成内容的默认真理论及数字可信度在雷军公开信中的影响

近年来，随着人工智能技术的快速发展，AI生成逐渐走入人们的视野，并引发了广泛的讨论。尤其是在3月29日的一起事故中，一辆小米SU7撞上护栏引发火灾，导致车内三人不幸遇难。事件发生后，网络上迅速流传出一封所谓的“公开信”，声称小米将采取一系列措施应对此次事故。然而，这封信很快被证实为伪造，实际上是由AI生成的。

AI生成的迷惑性
这封伪造的公开信不仅措辞严谨，还包含了许多具体细节，甚至精确到数字。例如“72小时内”、“个人出资1亿元”等表述，让人一时难以分辨真假。媒体在与小米公关部门核对后，迅速确认了其虚假性。然而，这种高仿真的引发了公众对AI生成信息的关注和警惕。

DeepSeek的风格特征
DeepSeek作为一款强大的AI生成工具，其生成具有鲜明的特点。它倾向于使用精确的数字和详细的时间点，如“晚上20点”或“50.3%”这样的非整数数据。这种精确性让信息显得更加可信，但实际上，这些数据往往是虚构的。研究发现，消费者更容易信任那些包含精确数字的信息，因为它们传递了一种自信感。

人类的信任机制
心理学家Timothy Levine提出了“默认真理论”，即人类倾向于相信接收到的信息是真实的，除非有明确的理由怀疑其真实性。这一机制帮助社会高效运转，但同时也带来了潜在的风险。在信息爆炸的时代，过于轻信可能导致错误决策。因此，面对复杂的AI生成，人们需要提高辨别能力。

客观性与主观性的对立
历史上，哲学家笛卡尔曾区分过“初级品质”和“次级品质”。前者包括大小、形状等客观属性，而后者则涉及颜色、气味等主观感受。科学界更倾向于关注客观事实，通过实验和测量将其量化。然而，AI的出现打破了这一传统，因为它生成的虽然看似客观，却可能完全缺乏真实依据。

AI对信息环境的影响
AI生成的普及，使得信息环境变得更加复杂。人们在面对不确定性时，往往会依赖数字来降低风险感知，但这种依赖也可能导致认知偏差。DeepSeek等工具生成的，以其高度精确的风格迷惑了大量用户，促使大家练习“一眼DeepSeek”的技能，以快速识别虚假信息。

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