营销中的人工智能幻觉是模型自信地呈现但发明的陈述：统计数据、产品声明、报价、价格或政策。你可以通过将人工智能副本中的每一个事实句子都视为未经验证，直到它追溯到你掌握的来源，然后运行一个固定的预发布清单，并在任何东西发货之前由指定的人签字来捕获它们。
核心要点
- 幻觉是一种流畅、自信的谎言，营销文案充满了模型最有可能出错的具体事实。
- 英国和新加坡的监管机构明确表示，广告商而不是工具对广告中的每项主张负责。
- 修复是一个过程：按风险分层复制，验证针对您持有的来源的每项声明，并记录人工签核。
- 将 AI 扎根于您自己认可的来源，并让它说“未知”，可以在 QA 看到之前消除大多数幻觉。
什么是营销文案中的人工智能幻觉？
人工智能幻觉是一种似是而非的陈述，与模型所写的其他内容一样充满信心。 OpenAI 9 月份的2025 研究 将其描述为一个自信地生成不正确答案的模型，并认为标准训练和评估会奖励猜测而不是承认不确定性。
同一篇论文解释了为什么任意的低频事实对于模型来说是最难正确的：它们无法从模式中预测。营销文案正是根据这些事实构建的，例如价格、发布日期、奖项名称、调查数据以及条款和条件。
在营销文案中，幻觉通常分为六种类型：
- 发明的数字：市场统计数据、增长率或“10客户中的9”行，背后没有任何研究。
- 捏造的来源：不存在的报告、作者或 URL，或为其从未包含的数字引用的真实报告。
- 错误的产品事实：过时的价格、从竞争对手借用的功能、去年型号的规格。
- 不受支持的说法：“经过临床验证”、“最快”或“新加坡第一”，因为听起来像广告而写。
- 编造的声音：来自从未说过这些话的人的推荐、评论或专家引言。
- 政策错误：促销日期、资格规则或退款条款与现行条款不同。
当AI文案出现索赔错误时，谁该负责？
发布它的品牌。广告监管机构对待人工智能文案就像对待任何其他文案一样：无论广告是如何制作的，有关误导性声明的规则都适用。
在英国，ASA 6 月 2025 针对使用 AI 的营销人员的指南表示，营销人员最终对其广告负责，并且必须能够证实他们的主张。其 6 月 2026 关于 AI 和 Deepfakes 的说明更进一步：在 Stripe & Stare 裁决中，使用自动化工具制作的广告仍然是广告商的主要责任，广告商被告知必须始终对输出进行感知检查。
新加坡也表达了同样的观点。新加坡竞争和消费者委员会的质量相关声明指南（10月2025）制定了五项原则：声明应真实准确、清晰、有意义、附有重要信息并有可信证据支持。消费者可以向发布《新加坡广告实践守则》的新加坡广告标准局举报误导性广告。
法庭也对幻觉的客户信息做出了裁决。在 莫法特诉加拿大航空公司 （2 月 2024）中，不列颠哥伦比亚省法庭认定该航空公司对一个聊天机器人错误描述其丧亲票价政策负责，并驳回了该机器人对其自己的言论负责的论点。你说，人工智能在你的频道上说什么。
为什么营销团队在2026中的曝光度更高？
因为数量已经超过了审查。团队通过更多渠道发布更多人工智能辅助的文案，而检查并没有随之扩大。
SOMIN 自己的工作空间数据显示营销人员也有这种感觉。在 SOMIN 的受众研究工作区中，对 220 帖子（9 月 2026）进行了 30 天的空白研究，提出了紧张主题“穿越人工智能营销迷宫”，样本量为 91。其摘要指出，人工智能生成的内容需要大量人工修改，并且过度依赖人工智能工具而缺乏足够的监督，导致预算分配不当。
广告优化工作区在付费方面也是如此。其 9 月份 2026 对 156 帖子的空白研究包括主题“应对人工智能和营销有效性的挑战”（样本 23），该主题将在没有适当人工监督的情况下肤浅地采用人工智能工具与内容质量下降联系起来。在社交聆听工作区 10 月份 2026 对 411 帖子的研究中，最大的主题（样本 99）涵盖了营销和社交媒体中的人工智能，包括对人工智能生成的内容侵蚀消费者信任的担忧。
到达提要的幻觉恰恰花费了这些团队所担心的信任。
发货前如何检查 AI 副本？
通过相同的检查表检查每个部分，并根据其风险进行调整。下表是我们为人工智能辅助营销文案推荐的发布前清单；右边的栏算作通过。
| 检验 | 寻找什么 | 通过时 |
|---|---|---|
| 1。数字和统计数据 | 任何数字、百分比、排名或日期 | 每个图都链接到团队中某人打开的来源，并且该来源表示 |
| 2。产品和价格事实 | 价格、规格、供货情况、成分、优惠 | 它匹配当前的产品主数据或价格表，而不是模型的内存 |
| 3。性能和优越性声明 | “最佳”、“No.1”、“经过验证”、“快 x%” | 证据在发布前已存档，发布后找不到 |
| 4。竞争对手比较 | 指定或暗示的竞争对手 | 比较是同类比较、最新且公平的 |
| 5。报价、评论和推荐 | 任何指定的人或客户的声音 | 它是真实的、可归因的和已获得许可的，没有任何内容被解释为引用 |
| 6。引文和链接 | 报告标题、URL、作者 | 链接解析，页面显示副本声明的内容 |
| 7。条款、政策和促销 | 日期、资格、退款、条款和条件 | 它与重要的实时术语逐字匹配 |
| 8。局部细节 | 假期、监管机构、货币、拼写 | 已对其运行的市场进行了检查 |
| 9。 AI图像和视频 | 产品结果、人员、认可 | 没有夸大产品的作用或暗示未给予的认可 |
| 10。搁笔 | 谁批准的 | 记录姓名、日期和版本 |
按风险对副本进行分层
并非每个标题都需要十次检查。第一级是带有价格、性能声明、健康、财务或环境声明或指定竞争对手的任何内容：完整列表和第二位审核者。第二层是包含事实的日常副本：支票 1、2、6 和 10。第三层是纯音，例如标题变体：语音朗读和结束。
阅读是为了自信，而不是为了流畅
最流畅的句子中隐藏着幻觉。突出显示每一个断言可检查的句子，并询问每个句子：这是从哪里来的？如果答案是“模型”，则在来源替换它之前它不会发货。
如何在 QA 看到幻觉之前停止幻觉？
将模型建立在您控制的来源中，并允许其不知道。当模型根据提供的事实而不是记忆进行写入时，大多数幻觉就会消失。
- 给它一个经过批准的声明库。经过证实的声明、当前价格和证据点，并指示不得使用其他内容进行事实陈述。
- 询问每个主张的来源。草稿中的每个事实句子都标有其来源，因此审稿人会检查列表而不是寻找。
- 允许“未知”。OpenAI 的研究指出，模型在不确定时可以放弃，因此奖励标记为 [CHECK] 的差距，而不是有信心的猜测。
- 检索，不要回忆。在编写之前读取您自己的文档或实时类别数据的工具会发明更少的细节。
- 在重要的地方保留一扇门。任何花费、发送或发布的东西都应该等待一个人。
这就是 SOMIN 的 AI 代理 的构建方式。每条推荐都可以追溯到产生它的广告和参与信号，因此审核者可以打开证据而不是相信它。 SOMIN 在受众研究工作区中的命题记录清楚地表明了这一点：概念标签可追溯到证明它们的特定帖子，并且每个人工智能结论都可以与其背后的帖子进行检查。在执行方面，付费媒体代理推送暂停构建的广告，直到有人批准支出，而CRM代理在发送电子邮件之前需要两次人工批准。
谁应该拥有 AI 复制 QA？
每个频道有一名指定人员，有权停止帖子。共享所有权通常意味着没有人检查第三段中的统计数据。
从 QA 工程的角度来看，人工智能副本应该具有与软件相同的习惯：测试计划（检查表）、捕获的每个幻觉的缺陷日志以及每当提示或模型发生变化时的回归检查。一个月后，缺陷日志会显示哪些提示、产品和索赔类型产生错误，因此您可以收紧索赔库，而不是添加审阅者。
FAQ
你能完全阻止人工智能产生幻觉吗？
不会。将模型建立在经过批准的来源中并让其放弃可以大大减少幻觉，但 OpenAI 自己的研究表明准确性永远不会达到 100%。对事实主张的人工审查仍然是必要的。
品牌是否应对人工智能生成的广告中的虚假声明承担责任？
是的。英国 ASA 表示，营销人员最终要对广告的制作负责，而新加坡 CCS 则希望广告内容属实，并有可靠证据支持。加拿大法庭还要求加拿大航空对其聊天机器人告诉客户的信息负责。
如何快速对人工智能编写的营销内容进行事实核查？
突出显示每一个断言可检查的句子，根据您掌握的来源确认每一个句子，并修复或删除任何没有的内容。索赔库将其视为列表检查而不是研究。
我是否必须将广告标记为人工智能生成的广告？
在英国，没有一揽子要求：ASA 的测试是在不披露的情况下观众是否会被误导，并且标签不能修复误导性声明。检查您所在的每个市场的平台规则和当地监管机构。
从本周开始做两件事：为您的前五种产品编写索赔库，并将十点清单放在按发布的人面前。然后记录一个月内你发现的每一个幻觉。该日志将告诉您是否需要更好的提示、更好的来源或更牢固的大门。
