Perplexity 三分之一引用数据缺失

A third of Perplexity's citations don't contain the number they're cited for

我们对 Perplexity 的 sonar 和 sonar-pro 模型进行了深度审计，向它们提出了 310 个关于科技公司的具体事实问题。结果令人担忧：在涉及具体数字的引用中，高达 34.7% 的链接要么无法打开，要么打开后根本找不到文中声称的数据。即使按“只要有一个链接能验证就算通过”的宽松标准计算，仍有 14.4% 的陈述无法被验证。问题不仅在于死链，更多是模型将数据归因于无法访问的付费墙页面，或是引用了实际上并不包含该地址或日期的 Wikipedia 页面。这表明当前的 AI 搜索引用层正大量依赖那些“为了被找到而生，却从未被保存”的脆弱网页，导致读者无法验证信息的真实性。