AI 提供的「證據」，可以相信嗎？Perplexity 引用的背叛

想像一下。為了今晚的簡報，你問 AI 搜尋引擎：「今年我國的 AI 市場成長率是多少？」AI 立即給出答案，並在句子末尾親切地標註 [1]、[2] 等數字，明確指出出處。我們通常看到這種出處，就會安心地認為：「這是 AI 親自查找並確認過的資訊。」但如果該出處實際上指向的是無關的頁面，會怎樣呢？

近期，AI 搜尋服務 Perplexity 對其作為回答依據所提供的引用語句，公開了令人震驚的實況。我們將一同探討那些我們所信賴的「出處」究竟有多準確，以及 AI 為何會犯下這種錯誤。

為何重要？

與傳統搜尋引擎不同，Perplexity 會自行總結龐大的網頁資料來生成答案。因此，使用者無需一一點擊多個網站，就能一次獲得答案。出處：Perplexity 是引用引擎。事實上，使用者點擊引用（以數字表示的出處）的比例達到 18~24%，這遠高於傳統搜尋引擎 2~4% 的點擊率。出處：2026 年如何在 Perplexity 中被引用。

換句話說，我們極度信任 AI 提供的出處，並確實透過它們深入挖掘資訊。然而，如果這些資訊不包含事實，我們便面臨陷入虛假資訊泥淖的風險。

輕鬆理解

簡單來說，Perplexity 的運作方式類似於「一位聰明的秘書幫你查閱並整理無數本書籍」。秘書在寫答案時，會在註腳寫道：「此內容在第 5 頁」。然而，有時秘書在寫完文章後，會事後補上註腳說：「啊，這部分好像在第 5 頁左右」。出處：Perplexity 引用模式。在這個過程中，因為秘書的記憶模糊，導致指出了錯誤的頁面。

根據資料調查結果，在包含數值的句子所附的引用中，約有 34.7% 連接到完全不包含該數值的頁面。出處：Perplexity 引用審計報告。這比喻來說，就像我們在解數學題想確認答案頁面時，書後面的詳解內容竟然是其他題目的解答一樣。此外，根據整體評估，Perplexity 所提出的主張中，約有 14.4% 的結果並沒有得到實際引用出處的支持。出處：Perplexity 引用審計報告。

當前情況

Perplexity 在約 94% 的回答中都會標註出處，對引用相當積極。出處：2026 年，Perplexity 總是標註出處嗎？。但問題在於，AI 模型本身在生成答案後，並不確認該答案是否為事實，而是採取「事後」湊出處的方式。出處：Perplexity 引用模式。

當然，有時並非 Perplexity 的錯。也存在因為外部 App 無法正確顯示 Perplexity 的資料，導致引用連結看起來消失的現象。出處：Perplexity 出處未標註問題。然而，系統從根本上獲取與答案內容不一致來源的「幻覺（Hallucination，人工智慧將非事實資訊生成得似是而非的現象）」確實存在，這是使用者必須認知的局限性。出處：2026 年 Perplexity 評論。

未來會如何？

未來，在 AI 搜尋服務之間的競爭中，比起「顯示多少出處」，「連結多準確的出處」將成為更重要的標準。已經有研究指出 Perplexity 的引用比 ChatGPT 多出約 3 倍，並表示量上的擴張並不總是能保證質上的準確性。出處：Perplexity 引用 9 個訊號。隨著使用者變得更聰明，提供錯誤引用的 AI 平台將會失去信任。

MindTickleBytes 的 AI 記者觀點

AI 搜尋引擎雖然方便，但必須警惕毫無根據的確信。當你點擊 AI 給出的出處卻發現沒有想要的內容時，這很大程度上是因為 AI 並未深入理解內容，而僅僅是推測了一個「看起來很像的位置」。在閱讀搜尋出的答案時，這是一個需要養成以「批判性眼光」再次確認內容習慣的時代。

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