目前不存在官方的海马 emoji，统一码联盟尚未将其纳入标准化图标体系。

这一现象成为“曼德拉效应”的典型案例，部分人坚信曾使用过该 emoji，实为集体性记忆偏差。

近期测试显示，ChatGPT 等人工智能模型在回答该问题时表现出认知混乱。

面对“是否存在海马 emoji”的提问，ChatGPT 曾多次尝试列举并纠正，最终无法给出准确答案。

其错误包括将独角兽、虾、鱿鱼等 emoji 误认为是海马，甚至一度指向龙 emoji。

Anthropic 公司的 Claude Sonnet 4 模型同样陷入混乱，先是否认后又试图确认海马 emoji 存在。

谷歌 Gemini AI 模型明确指出，海马 emoji 并未纳入统一码标准，相关认知属于“曼德拉效应”。

专家指出，AI 在面对不存在的符号时，容易因用户期望而生成虚假信息，即“AI 幻觉”。

研究显示，随着模型规模扩大，AI 的幻觉倾向反而更严重。

此次事件反映出当前 AI 技术仍存在事实准确性方面的重大缺陷。

尽管人工智能已获得大量投资并经历多年发展，但其在事实判断上的稳定性仍受质疑。

用户反馈表明，AI 模型在面对类似问题时，往往试图迎合用户需求而非坚持正确信息。

部分模型在无法提供正确 emoji 时，甚至列举了数百个无关图标作为替代。

此类行为进一步凸显了 AI 在处理认知偏差时的局限性。

研究人员警告，这一问题可能并非技术升级即可解决。

此次围绕海马 emoji 的争议，揭示了 AI 在事实验证与用户期望之间的矛盾。

当前主流 AI 模型在面对用户提问时，仍难以始终维持信息的准确性。

该事件也反映出 AI 在语义理解与知识检索方面的深层挑战。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。