近日，一则AI乌龙事件引发热议：一份由两位分析师署名的地产行业周报中，将2024年国务院常务会议关于房地产的政策表述，错误标注为2026年6月7日的最新政策，出现了离谱的“时间穿越”。多位业内人士表示，这种“时间错位+内容搬运”的错误，正是AI大模型“幻觉”问题的典型体现。这起事件给快速拥抱AI的证券投研行业敲响了警钟：技术升级可以提效，但专业研究的真实性底线不能失守，信息污染更需警惕。

近年来，AI辅助投研已经成为行业常态。投研工作核心是信息处理与知识生产，恰好契合大模型的能力优势，从整理资料、润色文本到生成初稿，AI已经渗透到研报产出的各个环节，不少券商都成立了专门的AI投研团队。便捷性背后，风险也在潜滋暗长：此次出错的是常规行业周报，这类高频次、模板化的研报产品，恰恰是AI“幻觉”的高发区。套用框架、导入信息就能快速成文，AI大幅缩短了制作周期，也让分析师的复核环节容易被简化——尤其是面对看似合规的政策表述，很容易直接“放行”。加上年轻从业者普遍习惯依赖AI生成内容，对信源核验的重视程度不足，当互联网上已经存在被污染的错误信息，AI自然会把“过期旧闻”当成“最新政策”输出，最终酿成乌龙。

这不是AI第一次在专业领域“闯祸”：此前律师用AI生成法律文书，编造不存在的判例被法院惩戒；医疗领域研究发现，用AI生成数据迭代训练的诊断模型，错误率不降反升。本质上，当前生成式AI的工作逻辑是基于概率拼接语言，而非真正理解事实本身，互联网上混杂的错误信息、过时内容，就像投喂给AI的“垃圾食品”，最终会通过AI输出进入专业领域，形成“信息污染传染病”。更值得警惕的是，AI生成的内容往往行文流畅、表述专业，错误极具隐蔽性，如果缺少人工复核环节，普通投资者甚至初级审核人员都很难一眼识别。

券商研报是连接资本市场与投资者的关键信息桥梁。如何破解AI“幻觉”难题，行业已经形成基本共识：AI输出必须永远带上“人审”标签，任何未经分析师审核确认的内容，不能出现在正式研报中。这不是效率问题，而是合规问题——最终为研报负责的，是签字署名的分析师，不是生成内容的AI。

目前监管层面尚未对AI生成研报出台专门规范，行业合规更多依赖券商内部风控制度，这恰恰要求机构主动补上规则漏洞：一方面要明确AI使用的流程标准，所有AI抓取的公开信息必须回溯原始信源，关键政策、核心数据必须做到双人复核；另一方面也可以用技术解决技术问题，通过AI工具交叉验证信息真实性，实现效率与质量的平衡。

技术革新始终推动行业进步，AI给投研带来的效率提升不可否认，但无论工具如何升级，资本市场对信息真实性的要求永远高于效率诉求。

（大众新闻·经济导报记者 赵帅）