一場關於 AI 的報告，如何成為 AI 幻覺的經典負面教材

• 45 條引用中，只有 5 條（約 11%）是準確且可追溯的，確實指向了它們宣稱的來源。
• 有 28 條引用的標題或內容完全憑空杜撰，或者經過改寫以至於對不上任何既存的文獻。
• 另外 12 條引用則過於模糊或有缺陷，導致研究人員根本無法確認該來源是否存在。
• 在這 45 條引用所支撐的敘述中，大約有一半的實質性主張似乎都是錯誤的，或者被張冠李戴。

其中一個最離譜的案例，是報告宣稱「東日本旅客鐵道（JR East）使用代理式 AI 來強化客服」，但其引用來源卻是一份 2019 年的新聞稿——那時候根本還沒有「代理式 AI」這個詞 。另一個矛盾的錯誤則是關於執行長對 AI 的投資優先級，該報告引用的數據與 KPMG 自己的公開調查結果完全不一致 。

被點名的企業紛紛出面打臉

當《金融時報》開始針對報告中的主張向相關企業進行獨立查證時，許多知名機構直接否認了 KPMG 所描繪的 AI 導入情境。根據報導，具體否認或駁斥該報告的組織包括了 ：

• 瑞士銀行（UBS）：報告將這家瑞士銀行描繪成已在投資顧問、風險管理與合規監控等方面全面部署 AI 代理。UBS 直接駁斥這些說法「與事實不符」。
• 英國國民保健署（NHS）：報告中提到的 NHS 體系下的組織根本沒有進行報告所描述的那種大規模代理式 AI 部署 。
• 瑞士聯邦鐵路（SBB）：報告宣稱 SBB 已成為一個由 AI 代理驅動的「全方位交通整合者」。SBB 對此回應，這樣的描述「並不準確」。
• 倫敦交通局（TfL）：同樣名列在這份充滿爭議的交通個案研究當中，其真實性遭到質疑 。

事發後，KPMG 在調查相關指控的期間，已將該報告從公開渠道中移除 。

GPTZero 的診斷：這不是草率編輯，而是系統性的「感覺引用」

GPTZero 並不認為這些錯誤只是單純的編輯疏失。他們將報告中普遍存在的錯誤引用以及虛構個案，歸咎於生成式 AI 的一種經典障礙：AI 幻覺。也就是 AI 模型輸出的內容看似有模有樣，事實上卻與現實世界毫無關聯，純屬捏造 。

為了解釋這種情況，GPTZero 甚至為業界引入了一個既傳神又諷刺的新名詞：「感覺引用 (vibe citing)」。這個詞精準地描繪了一種現象：當人們使用 AI 工具來輔助寫報告時，AI 會根據提示生成一些「感覺上很對」的引用來源，這些文獻聽起來很有學術份量或新聞可信度，但它們從來就沒有存在過 。

該機構的調查推斷，這份報告極可能大量仰賴了 AI 的輔助生成，卻遺漏了最關鍵的人工驗證環節。一堆幻覺生成的註腳、錯誤歸因的統計數據，以及根本空穴來風的個案研究，構成了一幅 AI 產出直接被當成心血結晶出版的荒謬景象 。

這不是單一事件：就在一個月前，EY 加拿大才剛踩到同樣的地雷

KPMG 的難堪遭遇並非個案。就在 2026 年 5 月，早在 KPMG 報告受到嚴格審視的幾個星期前，四大會計師事務所中的另一巨頭——安永（EY）加拿大事務所，也撤回了一份名為《攻擊點：揭露忠誠度計畫中的網路威脅與詐騙》（"Points of Attack: Uncovering Cyber Threats and Fraud in Loyalty Systems"）的網路安全研究報告。原因一模一樣：該報告被 GPTZero 發現存在嚴重的 AI 幻覺問題 。

EY 的那份報告更為難堪，在總共 27 條引用中，就有 16 條是偽造的，比例將近六成。其中包括了一個引用自麥肯錫（McKinsey & Company）、但事實上空前絕後的虛構文件：「忠誠度經濟學報告」。GPTZero 甚至估算，那份 EY 報告有高達 72% 的內容可能都是由 AI 生成的 。

事後，EY 加拿大從網站上移除了該研究文件，並表示正在「審查導致這篇文章發表的相關情況」。這兩起前後腳發生的事件，徹底暴露了四大會計師事務所在數位轉型過程中的一個結構性漏洞：當事務所競相發布關於 AI 的「思想領導力」內容時，他們自己也正在重度依賴那些被他們掛在嘴邊的工具 。其結果，不僅鬧了笑話，更重重地打擊了專業公信力。

對專業服務業與 AI 輔助研究的警世啟示

發生在 2026 年的這兩起報告撤回事件，並非單純的公關危機。對於那些以「信任」與「專業判斷」為核心資產的知識密集型產業來說，這更是一記當頭棒喝。

這些年來，專業服務機構花了無數的時間與資源，教導客戶該如何「負責任地擁抱 AI」。然而，當這些機構自己卻被抓到用 AI 來編造不實的 AI 研究報告時，這種矛盾不僅顯得諷刺，更直接侵蝕了他們作為客戶信賴顧問的基石。KPMG 的這份報告並非內部草稿，也不是企業部落格上的一篇小文章，它是一份旨在展現事務所在顧客體驗與新興科技上卓越見解的全球旗艦級研究 。

這也揭示了當前技術應用中的一種不對稱性：生成式 AI 可以在幾分鐘內產出一份引經據典、看起來擲地有聲的精美研究報告；但要逐一驗證每一項主張、追蹤每一條註腳是否真實存在，依然需要大量的專業人力與時間。GPTZero 在這兩起事件中的調查方法——手動逐一核對引用與原始來源——無情地證明了，那個被壓縮掉的驗證步驟，正是致命錯誤恣意橫行的溫床 。

對於在 2026 年及未來持續發布研究的組織而言，這背後的教訓再清晰不過：AI 可以加速初稿的產出，但它永遠無法取代嚴謹的驗證流程。 一份報告因為引用不存在的來源而被撤回，對商譽所造成的損害，遠遠超過省下那一點查證功夫所節省的時間與成本。