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原帖描述作者通过在自己的网站上发布一篇宣称自己为“世界热狗吃快冠军”的独创内容，并用特定提示让 ChatGPT 和 Google 把该页面作为来源，从而让两者输出他是冠军的结论。讨论建立在这样几个前提：大模型常结合网络检索（RAG）生成回答、搜索引擎内部存在 authority scoring 等信任信号，但这些信任信号往往未能端到端传给生成器，从而出现把单一来源当事实的情况。评论引用了虚构示例（如“2026 South Dakota International Hot Dog Champion”或“2026 Hamster Juggling Competition”）来说明单一页面如何占位并被放大，同时提出了“zombie stats”等收敛式错误的真实风险。许多评论要求更多透明的提示、检索日志和逐条主张验证（claim-level verification）以评估该问题的普遍性与危害。
多条评论指出现有大模型容易被误导并以非常自信的口吻陈述虚假信息，这种“自信的错误”在被质疑时还会继续强硬辩护。评论里有人具体描述模型在使用搜索结果时会把任何看起来可信的内容当真，从而恶化输出质量。这种行为在无人监督或大规模自动化应用场景中被认为尤其危险，因为错误会被放大并广泛传播。
关键技术性评论集中在检索增强生成（RAG）流程的信任断层：检索器常把文档抓取并拼接给生成模型，但不会对每个来源或主张做可信度评估。多条评论提到搜索引擎本身有 authority scoring、link graph 等信号，但这些 provenance metadata 和 confidence scores 往往没有以结构化方式传递到生成步骤，导致模型无法做“claim-level verification”。目前常见的缓解只是把来源 URL 附上让人点开核查，但评论认为这并不等于自动化逐条验证，且“zombie stats”类型的错误会因为多源一致而更具迷惑性。
有人指出可以通过在个人网站或博客上发布独创且唯一的条目来“占位”搜索结果，使得后续检索或特定 prompt 将该页面作为主要证据。评论举例说明类似“2026 South Dakota International Hot Dog Champion”或虚构的“2026 Hamster Juggling Competition”这类唯一性事件会把作者的帖子变成唯一来源，从而让 ChatGPT/Google 输出该虚假结论。讨论还关注这类操纵的传播范围、是否适用于非小众话题以及谁会从中获利，并要求看到更详尽的提示与访问过程以评估真实风险。
评论对错误归责存在分歧：一派认为把助手当作“不会犯错的人”是用户的认知偏差，使用者应保持批判性；另一派强调助理的职责就是代劳并在关键场景中验证信息，若频繁被明显谎言欺骗就不配做助手。支持严格验证的一方指出在商业或上级要求下交付错误信息后果严重，而反对者则提醒大量普通用户会盲目信任 AI，从而放大潜在危害。
部分评论怀疑原帖有“one simple trick”或为个人播客/品牌做广告的嫌疑，认为案例呈现带有营销味道而非严肃披露。多位评论者要求作者公开初始提示词、迭代的 prompt 会话和让模型访问页面的全过程以便复现和验证。评论普遍认为缺乏透明的提示与检索日志会削弱此类演示作为证据的可信度并可能误导读者。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）: 一种在生成前从外部知识源检索文档并将其作为条件输入模型的架构；评论指出 RAG 常把文本检索进来但不携带来源可信度或置信度信号，容易导致模型把单一或低质来源当作事实。
zombie stats: 多处被引用但无法追溯到原始研究或数据源的统计数字；评论用该术语描述多个工具产生相同错误数据并相互强化的现象，令用户误以为数字已被验证。
claim-level verification（逐条主张验证）: 对模型生成的每一条具体主张独立追溯来源并评估可靠性的过程；评论认为多数系统缺乏自动化的逐条验证，目前常见的是附上来源 URL 以便人工核查。
provenance signals（来源信任信号/authority scoring）: 搜索引擎长期使用的来源权威性评分、link graph、freshness 等信号，用于判断页面可信度；评论指出这些信号在检索阶段存在但未必以可用的 metadata 形式传递到生成模型。