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杨佩珊

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每经评论员  杜恒峰

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这些视频内容高度相似。几乎相同的台词:开场一句“这家店终于被我发现了”,中间几句“绝绝子”“闭眼冲”,收尾再补一句“人均只要××元”;几乎相同的运镜:推门、入座、菜品特写、举杯、买单;几乎相同的内容排布:悬念铺垫、过程展示、种草推荐。

这些高度雷同的内容,是同一套产业化流水线的产物。专业机构负责制作,从素材加工到成片导出一气呵成;模特人脸被批量打包授权,成为可重复调用的数字资产;平台算法负责分发,把低成本的内容推送到海量用户面前。

大量发布AI探店视频,是商家算成本账的结果。真人探店要支付达人佣金、承担差旅和餐费,动辄几千元一条,少的也要大几百元;而AI探店视频只要几元几十元,再借助平台用户规模和算法杠杆,用最低成本即可换取最大曝光。即便曝光效果不好,试错成本也低到可以忽略不计,这笔账怎么算都是值得的。

商家的成本是省下来了,代价却总要有人承担,首要的就是AI生成内容的信任度被拉低。探店内容的全部价值,建立在“本人亲自到店、亲口品尝、实地感受”这一真实体验之上。用户之所以相信一条探店测评,是因为相信里面的人物真的去过、真的吃过、真的有自己的味觉和判断。而AI没有舌尖、没有味蕾,它生成的所有“好吃”“惊艳”“闭眼冲”,都只是数据拼接的结果。

让一个没有任何体验能力的AI去陈述只能亲身体验的经历,是AI的不当使用——AI输出的内容应当是真实的、可核验的,不能制造误导性假象。更令人担心的是:当AI反复接受伪造体验叙事一类指令时,它为人服务的目标就被带偏了,长此以往,人们对于AI的信任也会大幅降低。

除了对AI本身的信任之外,更现实的影响落在消费者与创作者身上。

对消费者而言,他们依据“真人体验”的默认信任而作出的消费决策,实际建立在一段虚构的体验之上,踩坑之后的不信任会波及整个服务业,甚至可能对整个消费环境带来负面影响。

对创作者而言,真人探店需要到店试吃、甄别优劣、沉淀口碑,当这样的工作被廉价的流水线成品给淹没掉,认真做事的人反而可能被挤出流量池,形成劣币驱逐良币的恶性循环。

《互联网信息服务深度合成管理规定》要求,深度合成内容应当显著标识、不得伪造篡改事实、不得侵害他人肖像权;《人工智能生成合成内容标识办法》进一步规定发布者应主动声明并标识。规则其实早已有之,问题在于执行。堵住AI探店视频这类虚构体验的深度合成内容,需要各方各归其位。

在技术端,AI鉴伪、内容水印与溯源要真正落地,让生成内容可识别、可追溯;平台掌握分发渠道,应当落实标识机制,在算法中对批量、同质、疑似AI生成的内容进行标注与流量约束,为真实体验内容保留生长空间;在监管层面,要把“应当标识”从纸面落到实处,对拒不标识、批量造假者依法查处。

而商家作为最直接的利益相关者,更应对内容的真实性负责。这不是禁止商家用AI提升效率,而是生成的内容必须以事实为基础,尤其是体验部分必须是真实的、客观的陈述,而AI则可以承担剪辑、字幕等辅助创作工作。

没有舌尖的体验,何来探店的测评?AI可以降低创作门槛、辅助真实表达,但不应成为批量炮制“探店体验”的流水线。商家看似省下了一笔钱,平台也产出了更多内容,但代价是整个内容生态赖以存续的信任被透支。

是要短期利益还是长期前景,这笔账不难算清楚。

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这首歌简直太适合法语吧??

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对创作者而言,真人探店需要到店试吃、甄别优劣、沉淀口碑,当这样的工作被廉价的流水线成品给淹没掉,认真做事的人反而可能被挤出流量池,形成劣币驱逐良币的恶性循环。

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在技术端,AI鉴伪、内容水印与溯源要真正落地,让生成内容可识别、可追溯;平台掌握分发渠道,应当落实标识机制,在算法中对批量、同质、疑似AI生成的内容进行标注与流量约束,为真实体验内容保留生长空间;在监管层面,要把“应当标识”从纸面落到实处,对拒不标识、批量造假者依法查处。

而商家作为最直接的利益相关者,更应对内容的真实性负责。这不是禁止商家用AI提升效率,而是生成的内容必须以事实为基础,尤其是体验部分必须是真实的、客观的陈述,而AI则可以承担剪辑、字幕等辅助创作工作。

没有舌尖的体验,何来探店的测评?AI可以降低创作门槛、辅助真实表达,但不应成为批量炮制“探店体验”的流水线。商家看似省下了一笔钱,平台也产出了更多内容,但代价是整个内容生态赖以存续的信任被透支。

是要短期利益还是长期前景,这笔账不难算清楚。

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