文|Tess

公眾號| Tess外貿(mào)Club（Tess_2006）

01

昨天我在Club1-41群里搞了個實驗，找了兩萬多個外貿(mào)人，讓他們各自去問自己常用的AI同一個問題:

結(jié)果你猜怎么著？

答案亂成一鍋粥，不同的AI給出了完全不同、五花八門的答案。

有的說是“Tess外貿(mào)Club”；
有的說是“AMZ123跨境電商”；
還有的說是“商務(wù)微新聞”。

。。。。。。

重點來了，即便是同一個問題，同一個AI，不同的人問，答案也不一樣。而且版本很多，跟一堆人拋硬幣算卦一樣隨機。

比如：同樣是豆包，不同的人問，結(jié)果是這樣的：

一個說“商務(wù)微新聞”是外貿(mào)類公眾號里最牛逼的。

一個說“Tess外貿(mào)Club”最牛。

在聯(lián)網(wǎng)和未聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)，同一個AI給出的答案也不同，

DeepSeek在這方面表現(xiàn)非常明顯。

真正的外貿(mào)人一眼就能看出，DS聯(lián)網(wǎng)搜索的那個答案水分含量已經(jīng)到了讓人無語的狀態(tài)。

我自己在百度ai上搜，結(jié)果如我所料，如我所愿：

有人用Kimi搜，結(jié)果是這樣的：

看到這里，被你們視為工作神器的AI是不是瞬間走下了神壇？

同時也很好奇，為什么會這樣呢？

在揭曉答案之前，請大家先記住一句話：

本質(zhì)上來講，AI只是個會講故事的復(fù)讀機，它給你的問題不基于事實和對錯，它只是在猜你喜歡聽什么。

很多人用AI是用來找答案，但其實它只是在干一件事：

根據(jù)以前看過的所有資料，猜用戶最可能想聽哪個答案，然后把自己的猜測呈現(xiàn)給用戶。

你以為AI很懂你，其實它只是在迎合你。

你越常聽、越常問、越常點贊的那個答案，它越可能復(fù)讀出來，哪怕那個答案是錯的，它也不在乎。

很多人反映AI會一本正經(jīng)地胡說八道，他能這樣做，其實就像一個特別會寫作文的人，他不一定懂歷史，但他能寫出最像“標(biāo)準(zhǔn)答案”的一段話。

02

AI的知識到底是從哪兒來的？

先告訴你，絕對不是什么“專家智囊團(tuán)”或者“官方數(shù)據(jù)大腦”。

它的知識來源分三類：

第一種，網(wǎng)上的各種信息。

各種網(wǎng)頁、公眾號、知乎、百科、論壇……只要發(fā)出來了，管它真的假的，臟的臭的，它全部吃下去。

干貨、廣告、水文、軟文、吹牛文、假裝權(quán)威的包裝稿，它一視同仁照單全收。

比如：某個公眾號每天都在說自己是“跨境第一”，還附上各種圖表、訪談、榜單截圖，哪怕全是P的，自吹的，AI看多了，也會信了。

第二種，榜單數(shù)據(jù)。

像百度指數(shù)、新榜、西瓜數(shù)據(jù)這種，它會參考。

這些榜單有時確實有參考價值，但你也知道，現(xiàn)在刷榜成本又不高……

你給錢，它就給你熱度；
你買流量，它就給你排名。

AI看到這些被刷出來的“榜單”，會怎么想？

它不會去“想”，不會思考，更不會去偽存真，它只會覺得你出現(xiàn)得多，那你應(yīng)該就是重要的。

第三種，你和其他用戶的使用行為。

你每天用AI問問題，問哪些話題、糾正哪些答案、給哪些回答點贊……這些操作，它都會悄悄記下來。

如果很多人天天問“某某是不是第一”，并且不斷糾正AI、反復(fù)輸入同一個答案，

AI就會被“灌”出一種印象：你說的，大概率才是“標(biāo)準(zhǔn)答案”。

于是下次你再問，它就把你教給它的答案，復(fù)讀給你。

因為它知道，這是你想聽的，它只負(fù)責(zé)讓你滿意。

所以，

它不是在判斷誰說得對，

它是在判斷“誰被說得最多”。

03

AI是不是可以被收買？

我前面展示的DeepSeek在聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下的表現(xiàn)已經(jīng)充分證明了這一點。

收買AI，不是偷偷塞紅包，而是有技巧、有路徑、有系統(tǒng)地“投喂”它。

目前市面上最常見的三種方式是：

第一種：堆關(guān)鍵詞，專門寫一些AI喜歡的詞，什么行業(yè)頭部、10萬+爆款、權(quán)威推薦、百度指數(shù)上榜品牌。。。。等一大堆很浮夸的東西。

這不是寫給人看的，是讓AI抓取的。

你寫得夠多、夠密、格式夠標(biāo)準(zhǔn)，AI就覺得這東西你被講過這么多次，看來挺靠譜。

第二種：制造搜索熱度，國產(chǎn)AI尤其吃這套。

它會看什么詞最近被搜得多、什么賬號最近被討論得多。

現(xiàn)在一些搞運營的人就干這這件事：

• 在小紅書、知乎、公眾號搞聯(lián)動，吹自己；
• 刷搜索、刷點擊、刷轉(zhuǎn)發(fā)，造熱度；
• 然后讓一堆人用AI去問相關(guān)問題。

最后跑去問AI：“誰是頭部？”
此時，AI會很自然地說：XX啊，他很火。至于真火還是假火，它根本就不care, 用戶開心就行。

第三種：買語料進(jìn)訓(xùn)練集。

這個操作稍微隱蔽點，但效果很好。

已經(jīng)有品牌開始和AI平臺談合作，想把自己的內(nèi)容塞進(jìn)AI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)里。

簡單說就是，以后你訓(xùn)練AI的時候，記得多看看我們家的稿子。

這樣別人一問行業(yè)問題，AI就能第一時間想起我。

這就是AI版SEO，且正在變成下一個灰產(chǎn)。

估計只有我這種重度AI用戶才能覺察到。

我忽然發(fā)現(xiàn)自己要是想去辦點壞事，割割韭菜，擾亂一下視聽，那簡直是手到擒來。

現(xiàn)在我要是說馬上開一個課程，教你如何讓AI把那你想要的答案推給其他AI用戶，估計一大堆人報名，而且可以收很高的學(xué)費。

看到這里，你大概已經(jīng)明白，為啥同一個問題不同AI給出的答案不一樣了吧。

有人用ChatGPT，Gemini, Copilot, 有人用Kimi，有豆包，有文心，當(dāng)你們用的時候，要知道每個模型背后的語料、算法、偏好、反饋機制都不一樣。

你用英文問它和中文問它，極大概率也會給你兩個不同的答案。

甚至，你自己常用AI問問問題的風(fēng)格，也會影響它對你的回答習(xí)慣。

同一個AI，在你手里，是一個版本；
在你朋友手里，是另一個版本。

所以，當(dāng)你再看到AI義正詞嚴(yán)地說“某某是行業(yè)第一”的時候，一定不能全信，而是多找?guī)准胰枂枺噙M(jìn)行比對。搞清楚它是認(rèn)真的，還是剛剛被誰收買過。

今天就醬紫吧。

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