评“煤炭压力版”事件：观研报告网们敲响的 LLM 信息污染警钟

BaimoQilin

作者 / AUTHOR 白墨麒麟 BaimoQilin (研究初稿审核); Gemini 2.5 Pro (文笔润色)

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撰稿日期 / DATE OF WRITING 5/14/2025 20:10

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近日，一则行业新闻堪称魔幻：号称专业的“观研报告网”和“产业研究报告网”，其售价高达数千甚至近万元的行业研究报告，竟赫然出现将 Minecraft 游戏内容奉为圭臬的荒谬描述（如图）。

这些令人啼笑皆非的内容，堂而皇之地出现在本应严肃、专业的付费研究报告中。这不仅是对购买者的公然欺诈，更是对信息可信度的一次沉重打击，也为我们揭开了 LLM 滥用下，信息源被深度污染的冰山一角。

这次的事件绝非孤例，而是 LLM 生成式虚假信息泛滥成灾的一个缩影。观研报告网在其首页标榜自己是“中国业内领先的行业调研与市场研究咨询服务提供商”，而其所谓的“调研”“研究”，恐怕相当一部分是利用 LLM 粗制滥造、批量生产的垃圾。这些机构显然是将 LLM 视为降低成本、快速产出内容的“捷径”，却全然罔顾了信息的基本准确性和专业伦理。假若这就能在“中国业内领先”，那中国的报告咨询行业实在是没救了——可能确实是如此吧！因为当一篇标价7600元的《2023-2028年中国煤炭行业竞争格局及发展趋势预测报告》还在煞有介事地介绍煤炭如何从凋灵骷髅身上获取时，我们不禁要问：这样的“报告”还有一丝一毫的可信度吗？其声称的“国家统计数据，海关总署，问卷调查数据”又从何谈起？

LLM 凭借其强大的文本生成能力，能够模仿人类的语气和行文风格，产出看似流畅、专业的文本。然而，当这种能力被无良机构或个人利用，便催生了“欺骗的工业化”：以极低的成本、极高的效率，大规模生产和传播虚假或低质信息。观研报告网的这份报告正是这种工业化生产线上的残次品。截至 5 月 14 日，观研报告网将该篇文章的相关内容修正了，但真的只有这一处问题吗？在不为人所注意到的角落，多少“调研”、多少“报告”，存在着幻觉所致的谬误。这一次被发现，是残次得过于明显，才侥幸露出了马脚；但如果没有这么明显呢？如果 LLM 只是搞错了一个数字，一个名词，一些不容易被发现的问题，这些报告就会被当作正确的信息，被引用，被转播，误导普通读者，被不知情的企业、投资者、甚至政策制定者作为决策参考，从而引发错误的商业判断和资源配置，造成难以估量的经济损失。如果学生在论文中引用了“凋灵骷髅掉落的煤炭”，教育的严肃性何在？如果投资人依据“压力板是 Minecraft 方块”来分析注塑机市场，金融的严谨性何存？这让人不禁细思极恐。

当付费的专业报告都充斥着游戏臆想，公众和专业人士如何还能信任互联网上的信息？从新闻媒体到学术数据库，从搜索引擎到社交平台，一旦被大量 AI 生成的低质、虚假内容淹没，整个信息生态的信噪比将急剧下降，真实、有价值的信息将更难被发现和传播。“劣币驱逐良币”的效应，将导致对所有信息源的普遍不信任。

LLM 的训练依赖海量数据。当互联网充斥着由其他 LLM 生成的、可能包含错误和偏见的垃圾时，新的 LLM 在这些被污染的数据上进行训练，将不可避免地学习并放大这些缺陷，导致未来 LLM 的质量、多样性和准确性持续下降。这便是令人担忧的“递归污染”或“模型退化”，可能将我们拖入一个真实高质量数据稀缺的黑暗时代。

你或许已经看出，本文中的一些句子是由 LLM 生成的：我会对整篇文章做完整的审核和修改，尽量确保信息的真实性；然而不是每一个人都会这么做的。 在过去，撰写一份行业报告需要专业的知识积累和深入的调研。如今，LLM 的滥用使得炮制看似专业的报告变得轻而易举。这不仅冲击了真正投入研究的机构和个人的价值，也使得辨别信息真伪的难度空前加大。当这些内容被精心包装，甚至混杂在部分真实信息中时，其迷惑性将大大增强。

观研报告网事件，以一种近乎荒诞的方式为我们敲响了警钟。它不仅仅是一个笑料，更是 LLM 滥用下信息污染危机的具体显现。面对这一挑战，我们需要的绝不仅仅是删除几段错误文字的亡羊补牢。更重要的是，监管机构应加强对信息服务行业的规范，严厉打击此类内容造假行为；信息平台方应承担起内容审核的责任，提升对 AI 生成低质内容的识别和过滤能力；而作为信息消费者，我们更需擦亮双眼，培养批判性思维和媒介素养，对任何来源的信息都保持审慎的求证态度。

否则，当“黑金”真的只能从“凋灵骷髅”身上获取时，我们失去的，将不仅仅是几份报告的价值，而是整个信息时代的根基。在这场由 LLM 引发的信息质量保卫战中，我们每一个人都无法置身事外。

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Sakarwei

很不错的文章，支持下。
————
稍作补充。
除了本文提到的「观研报告网」和「产业研究报告网」之外，还有本文没有提到的「华经情报网」和「观知海内信息网」，同样存在类似问题。

另外，直到我提交本帖进入审核的时候，我还能看到「产业研究报告网」和「华经情报网」PO的信息仍然是 Minecraft 内容，感觉有些专业机构是连处理都懒得处理……

BaimoQilin

@Sakarwei 在评“煤炭压力版”事件：观研报告网们敲响的 LLM 信息污染警钟中说：

很不错的文章，支持下。
————
稍作补充。
除了本文提到的「观研报告网」和「产业研究报告网」之外，还有本文没有提到的「华经情报网」和「观知海内信息网」，同样存在类似问题。

另外，直到我提交本帖进入审核的时候，我还能看到「产业研究报告网」和「华经情报网」PO的信息仍然是 Minecraft 内容，感觉有些专业机构是连处理都懒得处理……

感谢你的支持！你提到的几个例子我在调查研究和整理材料的时候都注意到了。之所以文章中并没有详细列举出，是因为本文的主要意在“评”而不在“叙”。在 AI Index Report 2025: A Wake-Up Call for Cybersecurity and Legal Oversight 这篇文章中指出，仅 24 年就正式报告了 233 起相关的事件。不仅是文中所说的调研报告，在政治、广告、法律的很多领域都有类似事件，你可以参考 AI Slop - Wikipedia 和 LLM09:2025 Misinformation。其实一味拿着放大镜关注每一个具体的事件，力求解决个体问题，往往会陷入打地鼠式的困境中；在这个问题上，我的观点和我此前对「熊猫云」事件的评价一样：只有解决了监管和市场的根本原因、切断源头，才能真正地解决问题。在我的知乎专栏的同篇文章的评论里，有人这样说：

正是因为有了这样的“需求”，才会催生出这么多以贩卖粗制滥造报告的所谓专业机构。诚然，个体问题相比社会宏观的问题（比如这里的体制内的问题是一方面，文章中所述的信息污染问题也是一方面），解决起来更容易获得成功，也更容易获得成就感和“正义感”；但是只有最终解决了宏观的社会问题，才能真正地解决每一个个体问题。所以，我的意见是：对于个体问题的列举和分析点到为止，重点当在现象背后的本质的探索。但是还是非常感谢你的补充！谢谢。

混乱Chaos

在大数据模型广泛普及投入民用之前，百度百家号早就已经开始用AI进行抄袭发文了

LocusAzzurro

其实据我们昨天的讨论推测，最开始的那篇文章可能不是LLM，因为按照推定的发布时间来看当时的AI技术还没那么成熟，更有可能是无脑找资料瞎抄的（

Linmu_Ren_

“截止5月14日”应作“截至5月14日”
话说回来，这报告还是够搞笑的，山西省作为产煤大省已经风评被害了（网上一些人调侃山西人靠杀凋灵骷髅获取煤炭的）

BaimoQilin

@Linmu_Ren_ 在评“煤炭压力版”事件：观研报告网们敲响的 LLM 信息污染警钟中说：

“截止5月14日”应作“截至5月14日”
话说回来，这报告还是够搞笑的，山西省作为产煤大省已经风评被害了（网上一些人调侃山西人靠杀凋灵骷髅获取煤炭的）

感谢指正！现已修正。