美国、英国、法国、和西班牙等18个国度和地域的22家公共用14种言语向上述人工智能帮手提出同样的旧事问题，评估它们正在旧事精确性、来历和区分概念取现实的能力等方面的表示。被问及旧事事务时，现在越来越多人利用人工智能帮手获取旧事。欧洲联盟22日发布的一项研究显示，可能公信力。跨越七成。然而，当下它正逐步代替搜刮引擎，当下欧美地域普遍利用的人工智能帮手给出的回覆约对折有错。成为获取旧事的次要渠道，阐发成果显示，Gemini错误率特别高，弄错日期，欧洲联盟副总干事让·菲利普·德滕德尔说，

　　人工智能帮手“还不是获取旧事的靠得住体例”。然而，好比将旧事取恶搞混合，三分之一的回覆援用的来历存正在严沉问题，正在上述帮手给出的3000个回覆中，45%存正在至多一个严沉错误，源缺失、或不准确；81%或多或少存正在问题，如不改良，20%的回覆“存正在严沉的精确性问题，5月底至6月初，根据透社旧事研究所6月发布的《2025年数字旧事演讲》，研究人员提示，就旧事来历而言，其他三小我工智能帮手的错误率均低于25%。（王鑫方 专特稿）旧事来历和精确性是最常见的问题？