AI 生成网文的套路化与"AI 味"
AI 辅助生成的网文/小说文本可能存在明显的"AI 味"，表现为叙事套路化、句式重复、情绪表达模板化和人物语言趋同。该风险与学术写作中的幻觉引用、工作交付中的格式失真不同，是小说/网文创作领域特有的语言质量问题。
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AI 辅助生成的网文/小说文本可能存在明显的"AI 味"，表现为叙事套路化、句式重复、情绪表达模板化和人物语言趋同。该风险与学术写作中的幻觉引用、工作交付中的格式失真不同，是小说/网文创作领域特有的语言质量问题。
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角色漂移（Character Drift）指在多张 AI 生成图像中，同一人物的脸型、发型、服装或年龄等识别特征逐渐偏离最初设定，导致系列图里"同一人物"看起来像是不同的人。
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AI 长文在联网研究与知识库调用过程中，可能出现引用张冠李戴、数据张冠李戴或拼接式引用。即使整体结构完整，局部引用仍可能把不存在的来源、当作真实来源呈现。这类错误在长文中更难被发现，因为读者倾向于相信完整结构。
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用一次性 prompt 要求 AI 交付完整剧本时，常见失败模式包括：
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当 Agent 输出一篇结构完整、字数充足的"深度长文"时，读者与作者本人容易把"长"误判为"可信"。一旦知识库或联网资料质量不足，篇幅只是放大了空泛段落和重复论点，而不是补足信息密度。
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当写作知识库本身杂乱、过时或包含低质资料时，Agent 在"知识库约束生成"模式下会把这些缺陷一并带入长文。模板冲突、风格样本不一致、参考资料错误都会直接出现在成稿中，使长文看似完整但内部不一致。
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以下风险仅适用于 SRC-CONTENT-008 中 WorkBuddy 在 2026-05-26 的体验，不应外推到其他 AI 视频工具。
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把个人体检报告交给通用 AI 模型做通俗解释与趋势归纳时，存在三层互相叠加的风险：
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AI 在辅助理科（尤其是小学科学）备课时，输出的图像、文本、活动方案可能在表面上"看起来正确"，但存在科学要素标注错误、生活实例分类错误、活动步骤不清或超出本年龄段课标范围等问题。这种失真不会因生成物数量多或风格美观而自动消失。
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把外语 PDF 放入 GitHub 仓库并通过 GitHub Actions 调用第三方 LLM API 完成翻译，会同时引入文档隐私、商业成本与译文质量三方面的边界。SRC-WORK-001 的方案虽可在个人任务上跑通，但涉...
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为匹配岗位虚构经历与夸大业绩 风险描述 - 模型可以帮助整理本人真实项目与岗位要求的对应关系，但不能补写并未参与的项目、夸大职责、捏造业绩数字。 - 伪造对目标公司的“内部了解”是高风险行为：面试官追问背景、动作、结果和证据时...
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学生在使用 LLM 辅助写作 Research Report 时，模型可能捏造不存在的论文、作者、会议、年份或 DOI；可能给出看似合理的引用编号，但内容并未在原文中出现；可能把联网整理的题录与摘要当作正式书目，跳过原文核对。
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使用 AI 改写简历、求职信、作品集文案、整理项目案例或准备面试答案时，模型可能为了"句子完整"或"页面好看"主动补写未经核实的内容：
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把对话式生成式 AI 用于教师备课、出题、写评语、整理复习资料或做初步学情分析时，存在三组典型风险：
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通用对话模型对扫描版 PDF 的识别能力有限。在 SRC-LIFE-005 中，qlxsbridge 的 2022 年体检报告为扫描版，平台未能支持，实际有效分析范围从标题声称的"四年"缩为三年。这一失败点暴露了一个常被忽视的...
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AI 短剧在角色跨镜头一致性之上，还叠加了"剧情—角色—镜头"三轴一致的更高复杂度，因此 IP 与真人层面的授权风险比单条 AI 视频更突出。任何改编、模仿或真人素材的二次使用，都必须在合法授权与平台规则双重边界内进行。
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世界卫生组织在 2024-01-18 发布的中文指导文件中，明确指出多模态大模型（LMMs）在卫生领域同时存在潜力与系统性风险。这些风险不是任何特定模型的缺陷，而是整个技术类别在医疗场景中固有的治理与使用边界问题。
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把未脱敏的完整简历、身份证明、薪资单、推荐人联系方式、在职公司的内部资料、未公开项目名、客户名单、未发布作品、合同条款、代码仓库机密等直接交给通用 AI 服务（如 ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookL...
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模型在联网搜索后给出带链接的回答，会让用户产生"已经核实过"的错觉。实测显示，链接存在 ≠ 链接真实支持表述。原文实验中 3123 次引用中 45.37% 不能完整支持对应表述，"无中生有"出现 952 次，是最突出的错误。这...
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在用 AI 做公司研究、JD 对齐或简历准备时，可能把以下敏感信息上传到通用 AI 服务：
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