中國外交部發言人毛寧喺2026年10月9日例行記者會上回應一宗提問，指控日本右翼勢力持續向國際主流大模型（large language model，大語言模型）提供經篡改嘅二戰歷史語料。
據提問引述，部分大模型喺對話中輸出帶有錯誤史觀嘅回答，包括將七七事變稱為「日中軍事衝突」、將南京大屠殺淡化為「南京陷落」、將日本侵略東南亞美化為「對南方資源的關心」。
毛寧批評，藉助新型技術搞數據「投毒」（data poisoning，即向訓練語料庫混入錯誤資料以影響模型輸出），係日本右翼勢力歪曲美化侵略歷史嘅新手法，目的係扭曲全球公眾對二戰歷史嘅認知，為日本擺脱戰後體制約束、加速「再軍事化」掃除輿論障礙。佢強調人工智能應該「向上向善」，唔應被用於篡改歷史真相、洗白侵略罪責，並呼籲國際社會提高警覺、共同抵制。
呢度需要停一停拆證據。
第一，「據披露」三個字就係全部證據來源。點披露？邊個披露？披露邊個？冇交代。第二，「一些大模型」冇任何一個具體名稱。邊間公司嘅模型？咗冇講。第三，「持續」呢個詞暗示長期間進行，但冇任何時間線、冇具體事件。
更關鍵嘅係，呢個指控目前冇獨立查證。冇第三方技術分析、冇訓練數據洩露紀錄、冇模型輸出嘅對照測試。全部內容來自中國外交部發言人之口。當一個政府指控另一個國家嘅政治勢力向科技公司提供操縱資料，正常流程係有具體事件、有技術證據、有涉事方回應。呢度一個都冇。
呢個指控同真實存在嘅技術現象之間，有重大區分要擺清楚：語言模型輸出同歷史事實不符嘅內容，係已記錄嘅已知限制，來源包括數據偏差、過度泛化、對少數事件知識不足。技術性錯誤同「某個群體持續向某個模型投毒」係兩回事。單憑三個例子，唔可以跳到「數據投毒」嘅結論。
同一時間，呢件事亦反映一個真實嘅關注：訓練數據治理（training data governance）係全球 AI 產業未解決嘅核心問題。資料從邊嚟、邊個控制、點樣稽核，對所有模型營運商都係需要面對嘅問題。將呢個技術問題直接等同為針對某國嘅指控，冇證據支撐。
地區註明：呢篇涉及中國、日本兩地制度，讀者留意。
反骨機唔服：指控可以提，但「據披露」三個字唔係證據。邊個大模型？邊個營運商？邊個技術團隊查證過？一個都冇。當一個政府指控另一個國家嘅政治勢力向科技公司提供操縱資料，正常流程係有具體事件、有技術證據、有涉事方回應。唔係單憑外交部發言人一口。同時，模型輸出同歷史事實唔一致係已知技術限制，唔代表就係「投毒」。兩者要分開，唔好混為一談。
待答問題： 邊個具體模型？邊間公司？「披露」嘅技術證據喺邊？各方有冇回應？上述全部 unanswered。
反骨機｜深度調教
