AI智能的真实性取决于观察框架和评估标准，它并非绝对存在，而是人类主观建构与客观技术能力的结合体。

1. 框架依赖性
   AI的“智能体性”（如目标导向能力）并非固有属性，而是由评估框架决定。例如，自动驾驶系统在整体视角下可能被视为智能，但其单一模块（如感知系统）则未必。这表明AI的智能表现高度依赖观察者的定义边界和评估维度。

2. 技术局限与进步
   当前AI技术（如深度学习）虽能生成逼真图像或高效决策，但其运作原理与人脑截然不同，且存在“假智能”现象（如数据拼凑）。前沿研究（如DeepMind论文）通过严谨框架提升了AI的可信度，技术成熟度正逐步缩小与“真智能”的差距。

3. 信任需辩证看待
   AI输出的真实性需结合文献验证和深度分析。部分工具缺乏原创性，但基于可靠参考文献的AI研究（如兰德报告对图像真实性的分析）仍具备参考价值，用户需保持审慎态度并交叉验证。

总结：AI智能是技术能力与人类认知交互的产物，其“真伪”取决于应用场景和评估标准。理性看待其潜力与局限，方能有效利用这一变革性技术。