AI统计数据六成来源不明？什么是"僵尸统计"
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您是否曾经问过AI"某某比例是多少？"然后把得到的数字直接写进资料？AI可视化服务Trakkr在2026年10月公布的一项调查显示，这些数字中约六成无法核实其原始研究来源。
科技媒体GIGAZINE于2026年10月30日介绍了Trakkr的这项调查，标题正是"僵尸统计"。
调查结果显示，AI给出的统计数据中，只有40%能追溯到原始研究。
其余部分的构成如下：
也就是说，每10个数字中，只有约4个可以说"有可靠依据"。
僵尸统计，是指那些来源已改变、已过时，甚至根本不存在，却被反复引用的数字。
为什么它们挥之不去？因为每个页面都在复制前一个页面的数字。AI读取这些被复制的页面，再将数字传播给更多人。
一个典型例子是："在销售人员中，仅跟进一次就放弃的比例是多少？"
ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude和Google的"AI概述"这5个AI全部回答了"44%"。如此一致，看起来煞有介事。
然而，顺着AI概述的引用来源追下去，最终指向了一个2020年某销售公司的统计页面。而那个链接所指向的，是一篇2017年由自由撰稿人写的示例文章，其中并未引用任何研究。
另一个例子是广为流传的"第一印象的94%由设计决定"。
这个说法源于2004年的一项研究，内容是分析15名女性拒绝访问健康类网站的原因评论。随着时间推移，它的说法不断演变，到2026年的AI概述中，已被表述为适用于"任何网站"。
问题不在于数字本身，而在于研究对象和条件被逐渐抹去。
根据Trakkr官方页面，调查方法如下：
各AI能追溯到原始研究的比例存在差异：
ChatGPT得分最高，每条回答平均包含的统计数量也最少，仅1.3条。反观Claude，每条回答平均多达6.8条。可以推测，给出数字越多的AI，混入缺乏依据的数字的可能性也越高。
有一点容易产生误解。Trakkr指出，AI很少捏造数字，被引用页面中的82%确实载有该数字。
问题在于，那些页面本身并非原始研究。在全部引用中，只有21%的页面附有指向原始研究的链接。
引用来源的类型不同，结果也有差异：
AI频繁引用企业博客，而企业博客的核实率偏低——这似乎是滋生僵尸统计的主要原因。
AI引用来源薄弱的问题，在其他调查中也有所指出。
Ahrefs调查了ChatGPT等6个AI引用的约1,600万条URL，发现通过AI访问的页面到达404页面（不存在的页面）的概率，是通过Google搜索访问的2.87倍。
此外，欧洲广播联盟（EBU）与BBC的调查显示，AI生成的新闻回答中有45%存在严重问题。据Journalism.co.uk的报道，其中31%与信息来源有关。
将这三项调查并列来看，可以归纳如下：
三者都指向同一结论——"AI的回答，应在核实来源后再使用"。
这项调查以英语圈的问题为主，但对日本而言同样不可忽视，因为ChatGPT、Gemini和Claude在日本都被广泛使用。
举个例子：某中小企业的企划人员要在下周的会议资料中写道"客户获取成本是维护成本的5至25倍"，因为AI给出了这个数字，便直接采用。
然而，在Trakkr的调查中，这个被5个AI一致引用的数字，同样无法找到原始研究来源。一旦会议上有人问"出处在哪？"，可能就会答不上来。
学生报告、博客文章、广告文案也是如此。数字的说服力越强，一旦出错，对信誉的损害也就越大。
Trakkr向使用统计数据的人提出了3点建议：
调查发现，许多变化不是发生在数字本身，而是发生在数字所处的语境上。只要留意"这个数字的研究对象是谁"，往往就能察觉其中的问题。
对于发布数字的一方，建议在数字旁边注明方法（样本、日期、来源链接）。这也是让AI正确引用的捷径。
这项调查本身也有局限。官方页面列出了以下几点：
此外，"无法核实"与"有错误"并不是同一概念。这项结果，宜作为Trakkr单独开展的调查来理解。
指那些来源已改变、已过时，甚至根本不存在，却被反复引用的数字。经过多次复制，逐渐与原始研究脱节。
调查显示并非如此。被引用页面的82%确实载有对应数字。只是这些页面本身往往不是原始研究。
本次调查中，ChatGPT以57%的比例位居首位。但即便如此，仍有近半数无法得到核实。无论使用哪个AI，都有必要核实来源。
不能放心。44%的销售统计被5个AI一致引用，但原始研究始终未能找到。它们很可能只是在读取同一个陈旧的页面。
打开AI给出的链接，继续访问该页面所引用的来源。如果最终指向调查机构或政府机构的页面，相对可以放心。
下次从AI那里获取数字后，在写进资料之前，请尝试沿着链接再多追溯两层。
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