AI 改简历时的虚构经历与虚构数字风险
AI 改简历或作品集时的虚构经历、虚构数字、夸大角色风险
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AI 改简历或作品集时的虚构经历、虚构数字、夸大角色风险
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把未脱敏资料交给通用 AI 服务的隐私与内部数据风险
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NotebookLM 生成内容的核验边界
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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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学生用 AI 写论文时的幻觉引用与虚假书目风险
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xiaohongshu-mcp 类工具的账号风控、Cookie 与凭证风险
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邮件 Agent 的隐私与误承诺风险
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AI 求职准备中的隐私与保密信息泄露
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AI 自动发布到第三方平台必须人工复核
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AI 给的链接不等于已经核实（带引用也不可靠的七类错误）
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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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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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把 AI 对 JD 的归纳误读为招聘方真实权重
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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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创作者自报收入、无第三方核验、口径不清的来源风险
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生成式 AI 服务提供者保护输入信息义务与求职者输入边界（暂行办法第十一条）
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AI 剧本的通用情节、人物动机薄弱与对白同质化
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AI 修电商商品图的事实保真风险（变形 / 颜色材质失真 / 包装文字 / 平台不合规 / 批量错误扩散）
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Claude Code 在 MCP / Hooks / Slash Commands 上的权限与凭证暴露风险
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用 AI 摘要理解政策时的过期、地区错配、摘要遗漏与幻觉风险
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