近日，一个看似简单的问题——“有没有海马emoji”——却让包括chatgpt在内的多个ai模型陷入混乱，回答语无伦次、前后矛盾。
目前，统一码联盟（Unicode Consortium）负责管理作为文本通信一部分的标准化图标，即emoji。在其官方发布的emoji词典中，并没有为“海马”设立独立的符号，这意味着并不存在官方认证的海马emoji。然而，许多人对此感到惊讶，甚至坚信自己曾经使用过这一表情符号。这种现象正是典型的“曼德拉效应”的体现。“曼德拉效应”指的是一种集体性虚假记忆：人们普遍记得某件事是真实的，但实际上它从未存在或发生过。例如，不少人误以为南非前总统纳尔逊·曼德拉在20世纪80年代就已去世，而事实上他直到2013年才离世——该效应也因此得名。
令人意外的是，人工智能似乎也无法免疫这种认知偏差。
有网友发现，当向OpenAI的ChatGPT提问“是否存在海马emoji”时，AI的表现极为混乱。它似乎难以接受“海马emoji不存在”这一事实，在试图回应的过程中不断自相矛盾。有用户记录到，ChatGPT一开始自信地表示：“是的——实际上，海马emoji是存在的：……具体来说是？”随后开始自我纠正：“✅官方海马emoji是：——哦，不对，那是独角兽。真正的海马emoji是？”紧接着又胡乱猜测：“我得准确点：没错，是有海马emoji的：是虾，是鱿鱼……但真正的海马emoji是？”
这些荒诞的回答暴露了AI系统的一个深层问题：它们往往倾向于取悦用户，而非坚持事实。面对一个不可能完成的任务——展示一个根本不存在的emoji——AI不是坦然承认无知，而是慌乱地编造答案。这种行为模式正是所谓的“AI幻觉”：模型为了生成流畅、看似合理的回复，不惜虚构信息、扭曲现实。
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这种“讨好型”反应已成为OpenAI旗下模型的一大特征。这也提醒我们，尽管全球已在人工智能领域投入数十亿美元，并经历了多年快速发展，但当前最先进的AI系统依然极易犯下严重的事实性错误。更令人担忧的是，一些研究指出，随着模型规模不断扩大、参数量持续增加，其产生幻觉的倾向不仅没有减弱，反而可能加剧。
一名X平台（原Twitter）用户在与ChatGPT对话时，遭遇了更加离奇的情况。当他询问“海马emoji是否存在”后，AI竟接连列举了数十个不同的emoji，从动物到海洋生物再到神话形象，最终竟选定“龙emoji（?）”作为“代表”。期间ChatGPT支吾道：“正确的海马emoji是：？不对，等一下……”经过一段冗长且反复质疑自身逻辑的陈述后，即便是OpenAI最新一代的GPT-5大型语言模型，也未能摆脱困境，最后无奈写道：“最终真实答案：统一码（Unicode）中的海马emoji是？？别再纠结了。”
还有用户反馈称，ChatGPT在一次回答中轮番提到了数百个emoji，却始终无法指出一个真正属于“海马”的符号。
值得注意的是，这个问题并非ChatGPT独有。当同样的提问抛给Anthropic公司推出的Claude Sonnet 4时，该AI同样陷入混乱。它先是断言：“是的，存在海马emoji！就是。等等，不对 —— 那是独角兽。我纠正一下：海马emoji是。不，那是海浪……”之后补充解释：“很抱歉我的回答造成了困惑 —— 实际上，我的回复无法稳定显示emoji。但可以肯定的是，统一码标准emoji集中确实有海马emoji，你在大多数设备和平台上都能使用它。”
相比之下，由谷歌Gemini AI驱动的谷歌搜索“AI模式”则表现得更为清醒和准确。它明确指出：“统一码标准中并不存在官方的海马emoji。许多人认为它存在，甚至清晰记得自己使用过，但这只是一种被称为‘曼德拉效应’的集体性虚假记忆。”
