AI 剧本的通用情节、人物动机薄弱与对白同质化
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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任务描述、口语长句、创作者、工具和仓库名称都可以直接搜索。
按名称、标签、主题和内容相关性排列
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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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 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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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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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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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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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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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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用 AI 制作儿童绘本时，"主角来自真实儿童"叠加"参考图来自互联网"，会同时引入未成年人肖像与隐私、第三方素材版权、角色 IP 与在世艺术家风格模仿四条互相纠缠的风险。本页集中收纳这些问题与人工复核点，避免与 AI 海报的错...
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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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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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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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带 AI 识别与检索能力的网盘使用自动分类、OCR、语义匹配和全文检索来定位文件，但这些能力都可能漏检或误检。如果用户把搜索结果当作"文件是否存在的唯一依据"，可能在以下场景出现严重后果：丢失重要合同、保修凭证、证件、医疗记录...
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使用"脚本→分镜→文生图→图生视频→配音→配乐→剪辑"端到端链路制作 AI 视频成片的创作者。
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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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《人工智能生成合成内容标识办法》要求 AI 内容附带显式或隐式标识，但办法本身解决的是"AI 生成识别"问题，是最低透明度要求，并不构成对内容真实性、广告合法性或合规免责的证明。商家、内容创作者与传播者容易把"已加 AI 标识...
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把 AI 搜索与网页摘要当作政策理解主入口时，至少存在四类风险叠加：
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在用 AI 图像生成工具做视觉探索时，输出可能与既有视觉作品、品牌、商标在构图、色彩、字体或整体风格上构成相似性。将其放入个人求职作品集对外公开，存在被原权利人主张、招聘方怀疑独立创作能力，或被误认为品牌官方作品的风险。
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带 AI 识别与检索能力的网盘（以夸克网盘为例）会对照片做人脸聚类、场景分类，对图片做 OCR 文字识别，对文档做全文索引。家庭资料中包含儿童人脸、住址、证件、票据、学校资料、医疗记录等敏感信息，将这些资料上传到云端并交由 A...
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