AI与科技第 125 期 ·

四大会计师事务所，三家栽在假脚注上

27个脚注中有16个是假的。

安光涉（Oswarld）· OZ Talking 作者与编辑

四大会计师事务所，三家栽在假脚注上

开篇

订阅者朋友，上个月安永（EY）删除了自家的一份报告。因为27个脚注中有16个是假的。而这周，毕马威（KPMG）也遭遇了同样的事情。这次更严重。45个脚注中只有5个是真的。再算上德勤，四大1​中已经有三家栽在AI编造的假脚注上了。

一家名为GPTZero的AI检测初创公司给这种现象起了个名字，叫**“氛围引用（vibe citing）”**2​，指的是不加验证、直接照搬AI编造的假出处的行为。

先说结论：这不是某家企业的个别失误。问题的本质不在于技术，而在于“让人跳过验证环节的组织结构”。

GPTZero研究团队逐行追查了安永加拿大和毕马威的报告——《Points of Attack: Uncovering Cyber Threats and Fraud in Loyalty Systems》《Total Experience: Redefining Excellence in the Age of Agentic AI》，结果相当震惊。

🔍 安永报告中实际发现的问题

首先，安永的报告讨论的是忠诚度计划（积分、里程）的网络安全漏洞问题。报告作者中有2名安永合伙人和1名高级经理，该报告被用作加拿大分公司网络安全咨询业务的销售资料。

按时间顺序，第一起事件是这样的：2025年末，安永加拿大发布了一份关于忠诚度计划网络安全的报告，GPTZero对其逐行追查。

  • 27条参考文献中有16条（约60%）是幻觉内容：URL返回404，或者相关文档本身根本不存在
  • 麦肯锡报告系捏造：报告引用了一份名为《Loyalty Economics Report（2022）》的麦肯锡报告，但麦肯锡根本没有这份报告。分析认为，这是AI从低质量博客中吸收了已经存在的幻觉信息、再次生产出来的“二手幻觉（secondhand hallucination）”
  • 数据自相矛盾：忠诚度市场规模与未使用积分规模被同时标注为2,000亿美元
  • AI生成概率72%：报告文本中有72%被判定为AI生成。 安永加拿大立即删除了该报告，并表示“正在审查发布过程”。同时也撇清关系称，“该报告与任何客户项目无关”。换句话说，这份报告是他们自己撰写、自己发布的，可他们却说不清楚是怎么发布出去的，说与客户无关，也说不清数据出处到底在哪儿。😂

毕马威：一份关于AI的报告，被AI的幻觉填满

安永事件曝光还不到一个月，这周毕马威又爆出了更大的事件。

问题出在毕马威国际（KPMG International）于2025年10月发布的一份名为《Total Experience: Redefining Excellence in the Age of Agentic AI》的报告上。这份报告讨论的是代理型AI3​在企业中的应用案例，但据GPTZero分析，45个脚注中与出处完全一致的只有5个。剩下的40个，要么标题被篡改，要么无法确定出处，要么完全是捏造的。

问题不止出在脚注上。报告中出现的**事实描述中，约有一半是虚假的，或者出处被张冠李戴。**报告中具体描述了瑞银（UBS）、英国国家医疗服务体系（NHS）、瑞士联邦铁路以及伦敦交通局采用AI的案例，但这些机构都向英国《金融时报》（FT）确认“没有这回事”。报告中还称阿联酋航空的AI聊天机器人“Sara”可以变更航班，这也是假的。Sara根本不是聊天机器人，而是一个机器人导览员，也没有变更航班的功能。

更讽刺的是自相矛盾之处。报告中写道：“55%的CEO将AI列为最优先投资对象”，但同一个月毕马威自己发布的CEO Outlook报告中，这一数字却是71%。连自家的报告都没能正确引用。

毕马威已从网站上撤下该报告，并表示“正在调查发布过程”。（这套说辞怎么这么眼熟？）

📋 这不只是咨询行业的问题

在安永、毕马威之前，德勤已经栽了两次跟头。在2025年澳大利亚政府福利报告（部分费用被退还）和加拿大医疗人力报告（160万加元）中，都发现了假的学术引用，还有真实存在的研究者被错误地列为共同作者，而他们从未参与过相关研究。

法律行业也不例外。2026年4月，华尔街名门律所苏利文与克伦威尔（Sullivan & Cromwell）向纽约联邦破产法院提交了道歉信。事情起因是该所在一份紧急申请文件中错误引用了美国破产法条文，并援引了根本不存在的判例。合伙人Andrew Dietderich承认，“公司内部的AI使用政策没有得到遵守”。

学术界也不例外。GPTZero分析了全球顶级AI学术会议NeurIPS 2025的4,000篇获录用论文，发现至少53篇论文中存在100多处幻觉引用。由巴黎HEC商学院的Damien Charlotin运营的AI幻觉判例数据库显示，截至2026年初已记录超过1,450起案例，其中2025年一年就发生了全部案例的约90%。

🧩 结构性问题：为何这种事一再发生

到这里，很容易得出“AI是问题所在”这样的结论。但我关注的是另一个角度。

第一，“thought leadership报告”的生产结构变了。

无论是安永的忠诚度报告，还是毕马威的代理型AI报告，都不是交付给客户的成果物，而是用于宣传咨询业务的营销资产。四大每年都会发布数百篇这类报告，向市场传递“我们是这个领域的专家”的信号。随着生产压力增大，其验证流程并没有像交付给客户的成果物那样严格。就毕马威的案例而言，一份讨论AI应用案例的报告，居然被AI的幻觉内容填满，这已经不只是讽刺，而是信任结构本身出现了缺陷。

第二，“到底有没有用AI”这一点根本没有被纳入验证范围。

德勤澳大利亚的案例极具代表性。最初的报告中根本没有提及使用了AI这件事，直到问题曝光后，德勤才承认“使用了Azure OpenAI”。苏利文与克伦威尔也是一样，一边声称“公司有全面的AI使用政策和培训要求”，一边又不得不承认“这项政策没有被遵守”。“有政策”和“政策真的在起作用”，完全是两回事。

第三，出现了一种叫“二手幻觉”的新型污染路径。

GPTZero这次特别关注的是二手幻觉（secondhand hallucination）4​。安永报告中虚假的麦肯锡出处，很可能就是AI把某个低质量博客上已经存在的幻觉信息当作“真实信息”学习后，再次生产出来的结果。用GPTZero研究团队的话说，把这类报告发布到网上，本身就等同于“向互联网这口知识之井投毒”。尤其是像安永这样权威机构网站上发布的信息，很可能被其他AI模型当作训练数据吸收进去，从而形成幻觉催生幻觉的恶性循环。特别是，由于AI在引用时更偏好权威媒体，这一问题会变得更加严重。

Oswarld视角

我并不认为这起事件的核心问题是“AI幻觉”这种技术性缺陷。

在制定GTM战略的过程中，我见过无数次这样的模式：每当出现新工具，企业一边把它卖给客户，一边自己内部也在用。要让这种双重身份成立，就必须证明“我们有能力管理这个工具带来的风险”，而现在，四大中有三家同时在这项证明上失败了。安永一边炫耀AI业务收入增长30%，一边却连脚注都验证不了；毕马威一边强调AI治理，一边却原封不动地采纳了AI捏造的案例。

在我看来，真正危险的不是幻觉本身。用AI生成一条脚注只需要3秒，而验证一条脚注需要3分钟。27条脚注就是81分钟。“抓出幻觉所需的成本，可能比用AI节省下来的时间更高”——大多数组织到现在都还没有意识到这一点。

结语

这起事件中，有三点值得我们记住。

  1. 四大中有三家中招，这说明这不是某家公司的文化问题，而是行业结构性问题。剩下的那一家（普华永道，PwC）也未必就是安全的。

  2. 问题反复发生的原因不在于技术，而在于组织内部的验证流程。仅仅“有一套AI使用政策”是不够的，还需要有确认这套政策是否真正在运作的机制。

  3. 在这个靠出售“信任”为生的行业里，出处的准确性本身就是产品。一旦一个假脚注被曝光，受到质疑的就不只是报告的结论，而是整个机构的判断力。

下次读咨询报告或研究资料时，不妨亲自点开脚注里的URL看一看。这个小小的动作，就是“这个出处是真的吗？”这一追问的起点。

参考资料与延伸阅读

核心来源

背景知识

作者安光涉是世宗大学经营学教授，也是 OBF（Oswarld Boutique Consulting Firm）首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程，同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询，设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构（HEMA）的学术论文，并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA，著有《把思考交出去的人：Homo Brainless》。

注释

  1. 四大（Big Four）：指全球四大会计咨询企业——德勤（Deloitte）、普华永道（PwC）、安永（EY，Ernst & Young）、毕马威（KPMG）。它们是负责全球大型企业和政府机构会计审计、战略咨询、税务顾问等业务的行业最大企业。 ↩

  2. 氛围引用（vibe citing）：指不加验证、直接照搬AI生成的假出处或引用的行为，是一个新造词。意为“凭氛围（vibe）来引用”，由GPTZero在2025年初创造。 ↩

  3. 代理型AI（Agentic AI）：指超越以往只会被动等待用户指令的生成式AI，能够自主设定目标、制定计划，并调用所需数据和工具，自主执行复杂多步骤任务的人工智能系统。 ↩

  4. 二手幻觉（secondhand hallucination）：指AI将其他地方已经出现的幻觉（捏造）信息当作真实信息学习，然后再次生产出来的现象。其结构类似于假信息在互联网上流转过程中被“洗白出处”。 ↩

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