廣東
文|Tess
公眾號| Tess外貿Club（Tess_2006）
01
昨天我在Club1-41群里搞了個實驗，找了兩萬多個外貿人，讓他們各自去問自己常用的AI同一個問題:
結果你猜怎么著？
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Club”；
有的說是“AMZ123跨境電商”；
還有的說是“商務微新聞”。
。。。。。。
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，結果是這樣的：
一個說“商務微新聞”是外貿類公眾號里最牛逼的。
一個說“Tess外貿Club”最牛。
在聯網和未聯網狀態，同一個AI給出的答案也不同，
DeepSeek在這方面表現非常明顯。
真正的外貿人一眼就能看出，DS聯網搜索的那個答案水分含量已經到了讓人無語的狀態。
我自己在百度ai上搜，結果如我所料，如我所愿：
有人用Kimi搜，結果是這樣的：
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：
本質上來講，AI只是個會講故事的復讀機，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“標準答案”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”或者“官方數據大腦”。
它的知識來源分三類：
第一種，網上的各種信息。
各種網頁、公眾號、知乎、百科、論壇……只要發出來了，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，榜單數據。
像百度指數、新榜、西瓜數據這種，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，它只會覺得你出現得多，那你應該就是重要的。
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“標準答案”。
于是下次你再問，它就把你教給它的答案，復讀給你。
因為它知道，這是你想聽的，它只負責讓你滿意。
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在聯網狀態下的表現已經充分證明了這一點。
收買AI，不是偷偷塞紅包，而是有技巧、有路徑、有系統地“投喂”它。
目前市面上最常見的三種方式是：
第一種：堆關鍵詞，專門寫一些AI喜歡的詞，什么行業頭部、10萬+爆款、權威推薦、百度指數上榜品牌。。。。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、格式夠標準，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、公眾號搞聯動，吹自己；
- 刷搜索、刷點擊、刷轉發，造熱度；
- 然后讓一堆人用AI去問相關問題。
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：買語料進訓練集。
這個操作稍微隱蔽點，但效果很好。
已經有品牌開始和AI平臺談合作，想把自己的內容塞進AI的訓練數據里。
簡單說就是，以后你訓練AI的時候，記得多看看我們家的稿子。
這樣別人一問行業問題，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。
估計只有我這種重度AI用戶才能覺察到。
我忽然發現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費。
看到這里，你大概已經明白，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問問問題的風格，也會影響它對你的回答習慣。
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，當你再看到AI義正詞嚴地說“某某是行業第一”的時候，一定不能全信，而是多找幾家去問問，多進行比對。搞清楚它是認真的，還是剛剛被誰收買過。
今天就醬紫吧。
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