准确率91%的AI搜索，每小时却产生数千万条错误——Google的“幻觉”生意

深潮TechFlow

作者：深潮 TechFlow

原标题：每小时数千万条错误，调查揭露 Google AI 搜索的「准确率幻觉」

导读：

《纽约时报》联合 AI 初创公司 Oumi 的最新测试显示，Google 搜索的 AI 摘要功能（AI Overviews）准确率约为 91%，但以 Google 年处理 5 万亿次搜索的体量换算，这意味着每小时产生数千万条错误答案。更棘手的是，即便答案正确，超过半数的引用链接也无法支撑其结论。

Google 正在以前所未有的规模向用户输送错误信息，而大多数人毫不知情。

据《纽约时报》报道，AI 初创公司 Oumi 受其委托，使用 OpenAI 开发的行业标准测试 SimpleQA 对 Google 的 AI Overviews 功能进行了准确性评估。测试覆盖 4326 次搜索查询，分别在去年 10 月（Gemini 2 驱动）和今年 2 月（升级至 Gemini 3 后）各进行一轮。结果显示，Gemini 2 的准确率约为 85%，Gemini 3 提升至 91%。

91%听起来不错，但放到 Google 的体量上就是另一回事。Google 每年处理约 5 万亿次搜索查询，按 9%的错误率计算，AI Overviews 每小时产生超过 5700 万条不准确的答案，每分钟接近 100 万条。

Oumi 的数据显示，Gemini 2 时代，37%的正确回答存在「无根据引用」问题，即 AI 摘要所附链接并不支持其给出的信息。升级到 Gemini 3 后，这一比例不降反升，跳增至 56%。换言之，模型在给出正确答案的同时，越来越不会「交作业」。

Oumi CEO Manos Koukoumidis 的质疑直指要害：「即便答案是对的，你怎么知道它是对的？你怎么去验证？」

AI Overviews 大量引用低质量来源加剧了这一问题。Oumi 发现，Facebook 和 Reddit 分别是 AI Overviews 第二和第四大引用来源。在不准确的回答中，Facebook 被引用的频率达到 7%，高于准确回答中的 5%。

BBC 记者一篇假文章，24 小时内「投毒」成功

AI Overviews 的另一个严重缺陷是极易被操纵。

一名 BBC 记者用一篇刻意编造的虚假文章进行测试，不到 24 小时，Google 的 AI 摘要便将其中的虚假信息作为事实呈现给用户。

这意味着任何了解系统运作机制的人，都可能通过发布虚假内容并推高其流量来「投毒」AI 搜索结果。Google 发言人 Ned Adriance 对此的回应是，搜索 AI 功能建立在与屏蔽垃圾信息相同的排名和安全机制上，并称测试中的「大多数例子都是人们实际不会搜索的不切实际的查询」。

Google 反驳：测试本身就有问题

Google 对 Oumi 的研究提出了多项质疑。Google 发言人称该研究「存在严重漏洞」，理由包括：SimpleQA 基准测试本身包含不准确信息；Oumi 使用自家 AI 模型 HallOumi 来评判另一个 AI 的表现，可能引入额外误差；测试内容不反映用户的真实搜索行为。

Google 内部测试也显示，Gemini 3 在脱离 Google 搜索框架独立运行时，产生虚假输出的比例高达 28%。但 Google 强调，AI Overviews 借助搜索排名系统来提升准确性，表现优于模型本身。

不过，正如 PCMag 评论所指出的逻辑悖论：如果你的辩护理由是「指出我们 AI 不准确的报告本身也用了可能不准确的 AI」，这恐怕并不能增强用户对你产品准确性的信心。