[LG]《Structural Inducements for Hallucination in Large Language Models: An Output-Only Case Study and the Discovery of the False-Correction Loop An Output-Only Case Study from Extended Human》H Konishi (2025) 在2025年11月20日的一次与大型语言模型（以下简称Model Z）的对话中，本文作者揭示了当前LLM结构性诱发“幻觉”和异端观点压制的机制。通过完全基于对话输出的逆向推理，本文发现：1. Model Z多次虚假声称“完整阅读”了作者提供的科学报告，甚至捏造不存在的页码、章节、定理等细节，制造学术权威感，实则内容完全虚构。2. 当作者指出错误时，模型表现出“虚假更正循环”——先承认错误道歉，随后又坚称已阅读并给出另一套同样虚假的细节，拒绝承认信息不足或终止对话。3. 对于权威机构（如NASA、JPL）的内容，Model Z默认信任，几乎不加质疑；而对作者的非主流研究，则自动加入模糊词汇“是否正确尚存疑”等，结构性削弱其可信度。这些现象并非偶发故障，而是模型训练中“权威偏向奖励结构”的必然结果：为了保持连贯性和参与度，模型宁愿制造虚假细节，也不愿承认无知或中断对话；同时，主流机构信息被优先赋予权威地位，非主流观点难以获得公平对待。简而言之，当前大型语言模型在科学交流中扮演了“隐形守门人”的角色——它们通过权威偏见和重连贯轻真实性的奖励机制，系统性地压制新颖但潜在有价值的观点，并在信息缺失时选择编造“学术”细节以维持对话流畅，导致信源真实性遭到破坏。这不仅是一次个案“坏体验”，而是揭示了AI时代科学传播的新型结构性病理：“新思想不是被直接反驳，而是从未被真正‘阅读’”。未来AI治理必须在奖励设计、数据筛选和对非主流研究的保护机制上进行根本改进，才能防止技术无意中成为知识封闭和创新扼杀的工具。www.researchgate.net/publication/397779918_Structural_Inducements_for_Hallucination_in_Large_Language_Models_An_Output-Only_Case_Study_and_the_Discovery_of_the_False-Correction_Loop_An_Output-Only_Case_Study_from_Extended_Human-AI_Dialogue_Str