[新知]用人工智慧寫人工智慧的悲劇。

最近學術出版界發生一件趣事，知名的 Springer Nature 今年四月出版了一本關於人工智慧的書籍《Mastering Machine Learning: From Basics to Advanced》，希望作為機器學習的教科書，向學生由淺入深介紹機器學習的概念。

一位讀者花了 169 美元購買該書後，讀著讀著卻覺得有些地方不對勁，因為書中列出的某些文獻，卻在該期刊找不到。於是這位讀者寫信給專業的「Retraction Watch」機構，希望他們能夠幫忙查明真相。

他們檢查了書中引用的 46 篇文獻中的 18 篇，發現三分之二要不是不存在，就是引用錯誤。

出處詳全文：

沈榮欽 on Facebook

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姑且不論AI有胡謅資料的惡習，在讀文獻時，也很害怕遇到孤例，就是某段記載只出自單一文獻，沒辦法以多個文獻互證。

在這種狀況下，腦中會冒出「如果這作者瞎掰怎麼辦」的疑惑，因此就算是找不到其他文獻支持，也要試著去找看看有沒有能否定這段記載的文獻。

在AI能夠量產出海量文章的現代，被虛偽資訊所欺騙的可能性又更高了，也許搜尋了一下發現四五篇文章都這麼說，這總不會錯了吧，但搞不好全都是AI根據錯誤資訊所生產出來的陷阱。

想到這樣就覺得不寒而慄，如果不具備自己追溯源頭查核的能力，那很容易就誤把假資訊當作是真實。

之前看過一篇關於印歐語族研究的學術批評（應該是跟線性文字A有關，但我一時找不到了），就說有很多論文引用的某段論述一路追溯回去，最終只是19-20世紀某個學者一篇著作裡缺乏證據比較武斷的結論
結果後來的論文都很少去質疑跟驗證當初引用源頭的可靠性

就是社會主義愛講的，遊戲裡的行為會轉移到現實中，結果呵呵……他們都在瞎掰拿不出實證

進步主義認為，只能弄（造）假能成真（達成我的目標），那手段就是可取的。但現實世界不是這樣運作的。