最近，股民圈的一桩“惨案”冲上了热搜：一位股民在某大模型的“指引”下，带着20万冲进股市，结果短短一周时间，账户缩水5万。

该股民愤怒投诉称：“AI给出的业绩信息全是虚假的，误导我重仓买入。”

作为一名AI产品经理，在看完这件事的来龙去脉后，我感到的不仅是遗憾，更多的是一种职业上的警惕。当AI大模型从“实验室的玩具”变成“股民的军师”，我们是否低估了其背后的技术幻觉与产品边界？

一、事件复盘：AI给出的“虚假业绩”是如何产生的？

在这宗案例中，核心矛盾点在于AI大模型给出了一份关于某上市公司的“虚假业绩预告”。从技术视角看，这并非大模型在主观上“恶意骗人”，而是典型的“幻觉（Hallucination）”问题在特定高压场景下的破坏性体现。

作为产品经理，我们需要拆解出背后的三个致命技术细节：

1. 时效性的断裂与RAG的失效： 尽管现在的模型通过RAG（检索增强生成）技术可以实时联网，但在财报季，信息更新以分钟计。如果抓取源的数据存在偏差（例如某些自媒体抢跑的假消息），或者模型在处理“未经审计”与“正式公告”时产生了混淆，输出的结果就会南辕北辙。
2. 语义理解的“张冠李戴”： 股市术语极其复杂，“增长100%”是指营收还是净利？是同比还是环比？大模型在压缩长文本时，极易将去年的增长数据错置到今年，或者将A公司的业绩套在B公司头上。
3. 计算逻辑的“硬伤”： 大模型本质是基于概率的Token预测，而非逻辑严密的符号计算引擎。对于财报中复杂的勾稽关系，它往往在“一本正经地胡说八道”，这种概率性的输出在金融领域就是一颗随时会爆的炸弹。

二、深度思考：为什么AI成了股民的“虚假预言家”？

1. 认知盈余与“神化”效应

在很多普通用户心中，AI被神化为了一种“全知全能”的超算。这种用户心理预期与产品实际能力的不对称，是所有悲剧的开端。当用户在对话框输入“帮我分析一下这支股票”时，他们期待的不是参考建议，而是“标准答案”。

2. 投资中的“确认偏误”

股市是一个充满了焦虑和不确定性的地方。当一个股民心中已经有了买入倾向，再去询问AI时，他会下意识地寻找AI回复中支持自己的观点。而AI温顺、笃定的语调，恰恰强化了股民的决策偏误。

3. 数据来源的“回声室效应”

目前大模型联网检索的内容，很多源于财经自媒体。这些自媒体为了流量，本身就会夸大其词甚至制造谣言。当AI把这些“二传手”的信息当作底层素材喂给用户时，它就成了谣言的放大器。

三、产品经理的防御性思维：如何设计“带保险栓”的金融AI？

作为AI产品经理，我们不能只追求“Wow Moment”，更要为用户的决策安全负责。在设计这类产品时，必须引入“防御性设计（Defensive Design）”：

1. 建立“强约束”的信源金字塔

不能简单地将搜索结果全盘推给LLM。

策略： 建立数据分级。个股分析应强制优先调用官方接口（如交易所公告数据）。

技术手段： 引入“事实核查器（Fact Checker）”模块。在AI生成回复后，利用程序化的规则（Regex或小型逻辑模型）对关键财务指标进行二次校对。如果AI说“净利润增长50%”，而数据库显示是“下降20%”，产品应触发熔断，禁止显示并提示用户：“当前信息存在多方争议，请以官方公告为准”。

2. 拒绝“黑盒决策”，回归“可解释性”

目前的AI对话往往直接给出结论，这极其危险。

策略： 好的金融AI应该是“透明的助攻”而非“暗箱的指挥官”。

产品方案： 每一条关键数据必须附带引用锚点。用户点击数字，应直接跳转并高亮显示原始公告原文。我们要做的不是帮用户做决策，而是帮用户缩短阅读原始资料的时间，把“信AI”变成“信证据”。

3. 风险提示的“场景化嵌入”

传统的免责声明躲在底部的小字里，形同虚设。

策略： 将风险提示转化为交互的一部分。

产品方案： 引入“风险置信度”标签。当数据来源于非官方渠道或模型计算时，显著标识“置信度：低”。在用户询问买入建议时，强制弹出冷静期交互：“股市有风险，AI提供的信息可能存在幻觉，请确认您已核实过官方信息。”

四、行业反思：当“虚假预言”成为常态，我们该往何处去？

这次事件不仅仅是一个股民的亏损，更是对整个AI应用行业的警示。

1. 告别“全能幻象”，回归“专业垂直”

通用大模型在金融这种高容错率极低的领域，表现往往不如“小模型+专业库”。未来的趋势一定是垂直领域的深度定制。产品经理应当思考：你的产品是想做一个什么都能聊的“酒馆伙计”，还是一个只看数据的“精算师”？

2. 重新定义AI时代的“用户教育”

过去我们教用户如何用App，现在我们要教用户如何“怀疑AI”。作为产品经理，我们有责任在产品设计中引导用户建立正确的技术心智——AI是副驾驶（Copilot），而非机长。

3. 技术伦理：算法没有心脏，但产品经理有

在追求DAU和留存率的同时，我们是否考虑过产品的负面社会效应？当AI辅助决策变得廉价，割韭菜的门槛也被技术降低了。我们需要在算法中注入“人文关怀”，这种关怀不是煽情，而是对数据准确性的极端偏执。

五、结语：敬畏市场，更要敬畏算法的边界

股市不相信眼泪，AI也不是救世主。

“20万入市一周亏5万”的悲剧，表面上是AI信源出错，内核其实是人们对于新技术的过度信任与技术底层缺陷之间的结构性矛盾。

大模型不应该是割韭菜的“虚假预言家”，它应该是一把手术刀，帮用户剔除信息的噪音。而用户也需要明白：在资本市场这个修罗场里，最终能对你钱包负责的，永远只有你自己的独立思考。

毕竟，算法没有心脏，它不会为你的一夜白头感到愧疚；但作为产品经理，我们要有底线，不让技术成为“收割”的帮凶。