KPMG被揭發在全球AI報告中大篇幅引用「幻覺」案例，牽扯UBS、TfL等機構，迫急下架報告。繼EY被爆報告造假後，「四大」在AI時代的專業與信任正遭空前質疑，企業導入生成式AI的風險治理問題全面浮上檯面。

在生成式AI狂潮席捲全球企業之際，號稱最重視「數字與事實」的四大會計師事務所之一 KPMG，卻成了最新翻船案例。英國《Financial Times》報導，KPMG 去年10月發布的全球報告《Redefining excellence in the age of agentic AI》，被研究團隊指出多段內容疑似由AI「亂編」，涉及多家大型機構的應用案例不但不準確，甚至完全與事實不符，迫使 KPMG 緊急將報告自官網下架，啟動內部檢討。

事件的導火線來自新創研究團隊 GPTZero。該團隊利用自家工具掃描這份KPMG報告，發現部分段落出現典型的生成式AI「幻覺」特徵，於是對外提出質疑。《FT》進一步向被點名機構一一求證，結果發現，KPMG 所描述的多個「成功AI導入案例」，不是誇大其詞，就是與對方實際做法完全搭不上線。GPTZero 執行長 Edward Tian 更直言，當四大這種具高度公信力的機構都發布錯誤百出的報告時，等於是在「污染資訊水源」，對整體知識環境造成長遠傷害。

最先被點名的是瑞士銀行巨頭 UBS。KPMG 在報告中宣稱，UBS 已在投資諮詢、風險管理與法遵監控等多個環節，整合所謂「AI agents」，並且在與 Microsoft(MSFT) 共同打造的「可組合平台」上運作，為客戶提供個人化且合規的財富旅程。然而 UBS 對此明確否認，重申KPMG的描述「事實上不正確」，顯示報告中所謂的平台架構與部署情境，很可能是AI或撰稿團隊自行拼湊出的想像，而非來自實際合作或公開資訊。

類似情況也出現在公共運輸與醫療案例。KPMG 在同一份報告中表示，瑞士國鐵 Swiss Federal Railways 已透過AI代理協助旅客規劃行程、預訂車票並優化旅程，甚至可依偏好、即時路況與碳排放影響，扮演「整體移動服務編排者」。但公司對《FT》回應，這樣的說法「不準確」。倫敦運輸局 Transport for London(TfL) 也被寫成部署AI代理，用來預測并管理壅塞、個人化通勤通知、協調多模式運輸；TfL事後則批評這樣的陳述「具誤導性」，暗示KPMG根本無法以具體事實支撐報告中的華麗敘事。

在醫療領域，KPMG 指出 NHS Greater Manchester 使用AI代理預測再入院率、進行分級檢傷與自動化轉診流程，看似是一套先進且已落地的智慧醫療系統。不過，當地發言人表示，這與先前公開新聞稿所揭露的實際AI應用「並不相符」，顯示KPMG可能是將零碎資訊與一般對醫療AI的想像拼裝成完整故事，卻未經當事機構確認就付諸出版。

面對連串質疑，KPMG 國際發言人強調，集團「非常重視已發布內容的正確性與完整性」，並宣布已將相關報告自各地網站下架，展開製作流程的內部檢視。但在外界看來，這已不再只是單一文件的瑕疵，而是牽涉到四大在AI時代如何使用新工具撰寫研究報告、內控與查證流程是否失守的系統性問題。尤其報告主題本身就是探討「代理型AI時代的卓越標準」，如今卻被抓包內容失真，象徵意義更顯諷刺。

更具警示意味的是，KPMG並非孤例。報導指出，另一家四大成員 EY 上個月也被迫撤下關於忠誠度計畫網路風險的研究報告，原因同樣是外部研究者指控其中包含虛構數據與引用來源，疑似來自生成式AI捏造。兩樁事件連續發生，讓市場開始質疑：四大是否過度依賴AI撰寫產業洞察與白皮書，卻未同步強化人為查核機制，導致「專業背書」與「AI幻覺」交織成難以分辨的資訊迷霧。

從企業觀點來看，這起風波凸顯導入生成式AI到知識工作流程時，不能只追求效率與產量。報告寫得快、案例包裝得華麗，若缺乏嚴謹查證程序，一旦遭拆穿，損失的不只是單次商譽，更會動搖顧客對整體專業服務的信任。對金融機構、公共運輸、醫療體系而言，被錯誤引用成「AI模範生」，不但無法帶來品牌加分，反而可能引發監管單位與內部治理的額外壓力。

同時，這也折射出另一層矛盾：越是被期望在AI轉型上領航的顧問與會計師事務所，本身越容易在商業競爭中被迫「講得比做得多」。市場期待它們提出前瞻視角與大膽案例，但實際上，許多客戶導入AI的步伐仍相對謹慎。當「故事需求」遠大於「落地現況」，就為使用生成式AI填補內容缺口埋下誘因。如果缺乏堅實的倫理規範與內部獨立審核，AI生成的「幻覺」就可能順勢被包裝成看似權威的產業真相。

在AI成為主流顧問工具的當下，KPMG與EY遭遇的信任危機或許只是開端。未來，市場與監管機構很可能要求專業服務業者在AI生成內容上採取更高標準，包括明確揭露AI參與程度、對具體案例取得書面授權與確認，以及建立獨立審閱機制，避免AI輸出未經驗證就被冠上「四大」標章。對企業讀者與投資人而言，這起事件也提醒大家：即便是出自國際大所的AI報告，也不應被視為絕對真理，交叉比對來源與回到原始數據，將成為AI時代辨識資訊真偽的必要功課。

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