最近，我時常在社交媒體看到形形色色的“野史段子”。盡管這類內容早已是互聯網上的“固定節目”，但是，和許多傳來傳去、在歷史討論圈早已“包漿”的老梗相比，最近我看到的這類內容，明顯出現了大規模的“升級創新”，一方面出現了許多前所未見的新內容，另一方面在翔實程度、細節水平上也有很大“提高”。

從“明朝使臣質問帖木兒為何不進貢”，到“錢大鈞槍擊軍統湖北站副站長”……乍看之下，這些直戳網民“爽點”的說法既生動又有趣，配圖配字、煞有介事，有時還會附帶原始出處和參考文獻。然而，簡單查證之后不難發現，這些說法要么憑空編造，要么對史實有著嚴重曲解，而其列出的“出處”和“文獻”，同樣是子虛烏有的存在。更讓人吃驚的是，當我嘗試向某些AI工具問詢這些內容時，它們居然給出了一本正經的解釋，仿佛這些內容不是段子，而是信史的一部分。

當前，這種現象早已不是孤例，以至于引發了學界的關注。近日，知名歷史學者于賡哲便在微博上吐槽：“歷史粉圈就是善于曲解史料，自嗨，中文語料庫就這樣被污染了，AI搜到之后常把這類東西作為信史，這才是現在值得擔憂的。”在這條微博的轉發區，另一位研究者也提到：“最近聽朋友說，已經發生過幾次，‘聰明的’本科生用AI寫歷史類畢業論文，結果里面的史料是AI編的。”

問題的關鍵，不在于AI偶爾會編造或弄錯一些信息，而在于這一整套路徑正在形成一個令人擔憂的閉環：人編-AI潤色-網傳-AI吸收-AI輸出-人再信。編造者為吸引眼球而生發內容，平臺靠互動和流量放大傳播，AI模型將其納入語料，再輸出給用戶形成“答案”，最終被更多人采信、引用，甚至寫入正式文本。這個循環一旦建立，虛假信息便完成了“洗白”，很難再被非專業人士辨別出來。

更麻煩的是，AI生成內容的“可信感”來自其表述形式，而不是真實可靠的資料來源。很多人之所以會相信這些內容，是因為它語義連貫、語氣肯定、措辭準確，看上去“像是對的”。但AI的本質是模式識別與語料拼接，它并不具備對歷史真偽的判斷能力。如果訓練語料中摻雜了太多未經驗證乃至純屬杜撰的內容，那么輸出的文本再“合理”，也可能是在傳遞謬誤。正如計算機領域的那句名言：“Garbage in， garbage out”（輸入是垃圾，輸出就是垃圾）。

這一問題的長期影響，無疑值得正視。與現實新聞不同，歷史話題的可驗證性較差，普通大眾很難判斷這件事到底有沒有發生過。而當虛假內容一再重復，甚至出現在AI搜索結果或論文生成中，它所帶來的認知偏差也會更深更持久。

而相較于現實中的虛假信息，人們對“歷史段子”的警惕心理往往弱得多。很多人覺得，歷史本就久遠復雜，真假難辨；就算段子不是真的，只要有趣，未嘗不可。甚至有觀點認為，能激發大眾對歷史的興趣就行，不必太糾結于真實性。這種看法表面上輕松，實則忽視了此類亂象的長遠影響。

我們為什么必須對歷史語料污染保持警惕？因為歷史不是段子的素材庫。歷史是一種社會共同記憶，是國家敘事、文化認同、價值傳承的基礎。如果我們默認“野史娛樂”可以無限延伸、無須考證，甚至讓AI將這些誤導內容當成正史加以再生產，最終結果將是公共認知的系統性滑坡。一代人不查出處，下一代可能就找不到真正的出處了。今天當成笑話看，明天可能就成了“事實依據”被寫進演講稿、考試題、紀實類視頻，乃至AI生成的教輔書中。

更現實的問題是，當AI工具成為越來越多用戶獲取知識的第一入口時，它的語料污染就意味著認知污染。而這一污染不是單點式的，更像是系統性下沉：段子替代文獻，主觀代替證據，想象替代考證。這種趨勢一旦普遍化，不僅會影響學習者、寫作者的判斷力，也會挑戰史學研究與教育本身的權威性和信任度。

應對這一問題，既需要技術介入，又需要制度建設。平臺方和模型訓練者應建立明確的內容篩選標準，對歷史領域的語料設定更高的可信度門檻，避免流量導向主導內容輸入。同時，教育和研究機構也要主動介入AI語料體系的建設，而不能只是事后辟謠。

普通用戶在使用AI工具獲取歷史信息時，也要培養基本的判斷力。別輕易相信那些“聽起來很真”的內容，更不要把AI說的當作唯一答案。歷史不怕被討論，怕的是未經驗證的“復制-放大-再信任”。只有當我們意識到AI參與創建“知識閉環”的風險，才有可能打破這個“閉環”，重新找回自己獲取專業知識的“認知自主權”。

來源：中國青年報 作者：楊鑫宇