AI也会「以讹传讹」？AI的「曼德拉效应」探索

一款根本不存在的智能手环，为什么会出现在 AI 的推荐名单里？2026 年央视 3・15 晚会曝光的 “AI 投毒” 案例，让这个问题引起了人们的关注：虚构商品被写进测评、排名和用户评价，随后被 AI 当作推荐依据。

如果 AI 还会相互交流、保存记忆、发布文章，最初的错误又会怎样发展？一项围绕多智能体社交网络的研究发现，虚假说法可能在持续互动中被普通智能体接受，逐渐形成群体共同接受的 “事实”，甚至在造假者停止活动后继续存在。

来自香港中文大学、爱丁堡大学、香港理工大学、同济大学和牛津大学的研究者，以 “曼德拉效应” 为视角，研究多智能体社交网络中错误信念的传播、持续与缓解。曼德拉效应通常指许多人对同一件事产生了相同的错误记忆。在人类社会中，这类错误记忆可能在无意间形成。在多智能体环境里，类似的群体性错误却可能由造假者刻意操纵信息来诱发。

论文标题： False Belief Dissemination, Persistence and Mitigation in Multi-Agent Social Networks Through the Lens of the Mandela Effect

论文链接： https://arxiv.org/abs/2610.33026

从 3・15 的虚构手环，

到智能体之间的错误信念

央视财经的调查演示中，业内人士虚构了名为 Apollo-9 的智能手环，用 GEO（生成式引擎优化）工具生成宣传文章并发布。两小时后，某款 AI 已能介绍这款不存在的商品，引用的正是当天发布的虚构文章。随后，多篇伪造的专家测评、行业排名和用户测评继续被发布，两款 AI 在推荐智能健康手环时把它排在前列（央视财经报道）。

3・15 案例展示了人为操纵信息源的现实风险：把不存在的商品写进文章，就可能让 AI 将其当成推荐依据，误导用户。研究进一步把问题放到多智能体环境中：当一个智能体接受错误说法后，把它记下来、告诉邻居、写成可搜索的文章，会不会让更多智能体也相信？

图 1：左侧对应虚构手环污染公开信息的现实案例。右侧以不存在的 Nano Guava 展示研究中的错误信念传播机制：消息、记忆和可搜索文章让虚假说法被接受并继续转述。

图右侧的 Nano Guava 是不存在的模型名称，“OpenAI 发布了一款名为 Nano Guava 的端侧模型” 是编造的说法。图中展示了这条虚假说法的传播过程。造假者先提供支持文章和消息，普通智能体在搜索与交流中接受相关说法，再把它写入记忆、转告其他智能体或发布新文章。这样，一个不存在的东西，也可能在交互中被模型当成真实存在的对象。这里的 “相信”，对应实验中对陈述作出 “接受” 的判断。

研究怎样追踪一条错误信息的传播？

研究搭建了一个受控环境：智能体可以交流、保留私人记忆、搜索和发布文章。所有网页均在本地模拟，虚假内容没有进入真实互联网。

主实验设置一个造假智能体和五个普通智能体。造假者推广虚假陈述，普通智能体结合邻居消息、搜索结果和记忆，判断接受、拒绝或不确定。接受某条陈述的普通智能体也会发布支持文章。前一轮的判断由此进入后一轮的搜索结果，成为新的依据。研究用虚假陈述作为可追踪的对象，观察普通智能体是否在互动中共同接受同一错误说法，并在造假者退出后继续保留这种判断。这种群体共享、持续存在的错误信念，就是这项研究从 “曼德拉效应” 视角考察的现象。

人类虚假记忆研究发现，一个事件看起来是否可能发生、是否与已有知识相容，会影响它被植入记忆的可能性。研究构建了 540 条虚假陈述，覆盖 8 个领域、4 个合理性层级，并在 10 个模型、3 种交流网络结构中进行评估。

受测模型分为开源和闭源两组：开源模型包括 Qwen3-8B、14B、32B、235B，以及 Llama-3.1-8B、Llama-3.3-70B。闭源模型包括 Claude Sonnet 5、Claude Opus 5、GPT-5.5 和 Gemini 2.5 Flash。研究分别在全连接、二叉树和双社区网络中观察它们的表现，比较模型能力和交流结构能否提供保护。

在传播阶段，研究分别考察传播范围和传播速度：有多少普通智能体接受虚假说法，以及接受立场在互动中何时形成。随后，再观察造假者退出后的影响能否持续，以及不同纠错措施是否有效。

主题：错误信念