当这一技术被运用在新闻领域，责任随之变得模糊。在此之前，信息编辑与事实核查，本是媒体机构应当承担的专业责任。但在AI时代，即便判断失误，AI也不会被追责，平台也往往可以将其归因于技术问题或信息参考。但公众对新闻的信任度，则可能在这一过程被加速损耗。
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首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。