一份关于 AI 的报告，反被 AI “坑”了：毕马威因引用造假紧急撤稿

• 仅有 5 条引用（约 11%）是准确且可验证的。
• 28 条引用包含完全捏造的内容，或标题经过篡改，找不到任何真实的来源。
• 12 条引用过于模糊或存在严重错误，无法判断其原始出处是否存在。
• 在这 45 条引用所支撑的论断中，大约有一半看起来是虚假的，或者张冠李戴。

一个典型的例子是，报告声称“东日本旅客铁路公司（East Japan Railway）使用代理式 AI 进行客户支持”，并指向了一篇 2019 年的新闻稿。然而，“代理式 AI”这个概念是在数年后才被广泛认知，这个时间差本身就是个巨大的漏洞 。另一处引用则声称 55% 的 CEO 将 AI 列为首要投资重点，但该数据与毕马威自己公开的 CEO 调查报告自相矛盾 。

被点名的机构纷纷“打脸”

当《金融时报》独立核实毕马威报告中的说法时，多家知名机构否认或驳斥了自己被描绘的 AI 应用图景。据多方报道，遭到公开否认的机构包括 ：

• 瑞银 (UBS)：报告描绘这家瑞士银行在投资咨询、风险管理和合规监控等领域全面部署了 AI 代理。瑞银断然否认，斥之为“事实错误” 。
• 英国国家医疗服务体系 (NHS)：报告将某些 NHS 机构与重要的代理式 AI 部署联系起来，但在外部核实时遭到了否认 。
• 瑞士联邦铁路 (SBB)：报告称 SBB 已成为一个由 AI 代理驱动的“整体移动出行协调者”。SBB 确认这一描述“并不准确” 。
• 伦敦交通局 (TfL)：同样是被点名的、案例存在争议的公共交通机构之一 。

面对众多当事人的直接否认，毕马威最终选择在调查期间撤回该报告，其专业性因此遭受重创 。

“感觉式引用”：AI 如何帮毕马威“完成”作业

GPTZero 并未将这些错误轻描淡写为编辑疏忽，而是直接归咎于生成式 AI 的“幻觉”问题——即 AI 模型生成了看似合理实则完全虚构的内容 。

GPTZero 还为此创造了一个新词来形容报告撰写背后的可能情况：“感觉式引用（Vibe Citing）”。意思是，当 AI 工具被要求为某个观点寻找论据时，它会生成一些“感觉上是对的”的引用，而不是去找真实存在的来源 。在毕马威的案例里，这就导致了一连串听起来既有学术味又具新闻可信度的参考文献，但一查到底，全是虚无。

GPTZero 的调查认为，这份报告的“组装”方式，高度符合在人类监管严重缺失的情况下，重度依赖 AI 辅助的特征。虚假的脚注、张冠李戴的数据、不存在的案例研究，所有这些都勾勒出一个研究流程：AI 生成的内容几乎未经核查就被直接发布了 。

不是孤案：一个月前，安永刚刚“翻车”

毕马威的这次事件并非孤立案例。就在短短几周前的 2026 年 5 月，同样位列“四大”的安永加拿大（EY Canada）撤下了一份题为《攻击点：揭示忠诚度系统中的网络威胁与欺诈》的网络安全研究报告，原因同样是 GPTZero 指出了其中的大规模 AI 幻觉 。

安永的这份报告被发现，在总计 27 条参考文献中，有 16 条是完全捏造的——大约占了 60%。最离谱的是，它引用了一份根本不存在的麦肯锡公司文档，名为《忠诚度经济报告》。GPTZero 同时预估，该报告 72% 的内容是由 AI 生成的 。事后，安永加拿大虽撤下了报告并表示会审查发布流程，但造成的声誉损失已很难挽回 。

短时间内，两大会计师事务所接连在“AI 驱动”的研究报告上“栽了跟头”，这暴露了专业服务业在追逐 AI 技术潮流时所面临的一个巨大结构性漏洞：企业急于发布关于 AI 的见解，却过度依赖它们所歌颂的工具本身，而在最关键的人类审查环节失守了 。

当“可信赖的顾问”自己都不再可信

对于像毕马威、安永这样的专业服务公司，信誉就是一切。多年来，它们在给客户的建议书中不断强调“负责任地拥抱 AI”。而如今，当这些公司自己被发现在发布由 AI 幻觉堆砌的研究报告时——而且恰恰是关于 AI 的研究——其作为可信赖顾问的权威性受到前所未有的打击。

这并非一份内部草稿或无关紧要的博客，而是一年一度展现公司专业洞察的全球旗舰报告 。这两起事件清晰地揭示了一种日益严重的不对称性：生成式 AI 可以在几分钟内产出一份辞藻华丽、引用翔实的报告，但验证其中的每一条说法、追查每一个脚注的真实性，依然需要专业的人员，耗费数小时的辛苦工作。GPTZero 的做法——逐条核对引用来源——恰恰展示了，正是在这个“验证缺口”中，灾难性的谬误得以顺利溜过关卡 。

对于任何希望在 2026 年乃至未来发布高可信度研究的组织而言，毕马威和安永的教训是明确而刺耳的：AI 可以加速内容的起草，但它永远无法取代严谨的审核。因发布引用虚假文献的报道而招致的声誉重创，远比节省那点核查时间所付出的代价高昂得多。