大众点评痛揍AI
看两条评论:A:路过被香味拽进来的,没想到居然没踩雷,强烈推荐招牌烧鹅,招牌烧鹅外酥里嫩,酸梅汁层次拉满,干炒牛河锅气十足,碳水爱好者闭眼冲。
B:垃圾玩意,害我吃胖了五六斤
你猜哪条是AI写的,哪一条是真人写的吗?
互联网新晋韭菜们或许会觉得A从头到尾都透着一股子生活家的精致感。
但被各种好评返现坑过八百回,你就知道A充满了玻尿酸成精的伪人感,B才是碳基生物的标杆。
AI评论的泛滥,不是天灾,是人祸。
商家需要精美的谎言吊胃口,用户需要华丽的废话换优惠。
大家都不想动脑子,又想来一些漂亮话。
于是,AI评论应运而生。
商家有了引流手段,消费者拿到了免费甜品,大家都有美好的未来。
不不不,用户要被耍成陀螺了。
过去是现实世界信息不足,恨不得有人把种草视频喂你嘴里。
而现在的问题是,产能溢出信息过剩,AI还踩死了油门。
消费者做决策都不用想对不对,因为从获取信息那一步就已经在被人当狗耍。
这就导致你在AI评论里看到的,跟你真实到店里看到的,差距堪比方便面包装和实物。
图片上是牛肉跟你say嗨嗨,实物里是脱水蔬菜跟你说拜拜。
哪怕你当场掀桌走人,但你浪费的时间、油费和心情,没人给你退。
如果信息不能保真,决策就是在撞大运。
大众点评最近发了份报告,首次披露了AIGC治理的数据。
他们意识到如果放任AI泛滥,最后只会大家一起完蛋。
虽然大模型已经进化到能让你变身奥特曼,但批量生产的AI文本,依然呈现着一股子工业流水线的非人特性。
那些量贩式AI评价,翻来覆去就那么几个句式。
最典型的是不是……而是……首先……其次……最后……这种句式结构,外加一堆乱七八糟的排比,刻板得像个复读机。
因为AI是统计学的产物,它天生就擅长对比、论证、列点。
又因为AI是抓取过去的语料库,所以会高频出现老友般的服务、以火功精湛著称、舌尖上的华尔兹这种尴尬到脚趾抠地的翻译腔。
笨拙像第一天入职,生怕老板看不出自己在努力的社畜牛马。
水军是追求效率的,不会像做鬼畜视频一样死磕提示词,更不会上手去改,有那个心态就不干这行了,基本都是直接批量复制粘贴,标点符号都懒得改。
这就形成了一种统计学层面的AI指纹。
所以,大众点评的做法也很简单,直接对AI回答的具体句式、语法、用词,甚至是字的出现频率进行技术总结,直接就能筛掉一大批复制粘贴的低级货。
AI会在模仿中进化,句式会更丰富,语气会更自然。
而人,有时候也会越来越像AI。
毕竟,AI的语料库,本来就是从人写的玩意儿里扒出来的。
那为什么你写的就是真人,它就是AI?
一个月发一篇点评和一天发三十篇点评,拿阑尾思考都知道谁是代码在蹦迪,毕竟牛魔王耕地都没这生产力。
光看文本不够,还要看行为。正常人的轨迹是混乱的,是充满烟火气的。
你吃完不一定写,因为懒;写了不一定配图,因为会忘;
IP长期在一个地方偶尔切换到外地,因为要旅游出差;
活跃时间集中在假期和周末,因为平时没空。
轨迹一拼凑,可以拼出一个怨气冲天的打工人。
但水军账号的生命轨迹,是一条直线。同一个IP地址几十个几百个账号,注册时间整齐划一,24小时恒定输出,句式结构完美得像个语文老师。
这些轨迹一拼凑,你都以为三体人提前降临地球是专门为了帮隔壁猪脚饭刷好评。
当一个账号的生产力高得让老黄牛都想辞职时,它的背后不是八百个探店主播拼好号,就是一串代码。
将这些特征组合在一起,就是一道清晰的防火墙。
大众点评可以通过大模型去对撞这些行为特征,然后打击相关操作。
AI背后也有人,这些人也不蠢。
资深灰产专业会用分布式IP地址,会错开时间发布,甚至会专门在文本里加入错别字的方法来模拟真人感。
你打击力度不够等于没用,你饱和式打击会误伤真人。
有些人就是真实消费,但懒得写评论,去问AI要了评论发布,文字是假的,人是真的,那这到底是假还是真?
AI不会消费,它要是真消费了,那它评价写得再浮夸,你也得认。
而大众点评不只看账号IP和行为,也能通过门店信息和核销记录作为支撑和核验。
举个例子,如果一家店今天老板有喜休息一天,但它的主页上又新增了一个今天打卡,皮酥肉嫩、入口即化的评论,那这个评论是怎么来的呢?
是鬼魂在自嗨,还是AI在作怪?
再比如,你一家主打正宗粤菜的店,正常评价都是好吃、虾饺好评、老火汤浓郁入味,中间跳出来一个战斧牛排外焦里嫩,汁水四溢这个评论又是怎么回事,你系统里甚至都有没这道菜?是WIFI串了台,还是代码在胡来?
当你掌握这个信息后,你就能以此为原点,通过这个异常账号,反溯到这一批账号,再顺藤摸瓜延伸到这些账号留言的店铺,账号的信息,把背后的IP、团伙一锅端。
这个逻辑链条最关键的一环,就是知道这家店今天开没开、有没有这道菜、有没有停车场这个物理信息。
大多数平台只有线上数据,他们能看到账号、文本、行为轨迹,但他们看不到物理世界发生了什么。
没有物理数据的算法,就像没有承重墙的大厦,再华丽的装修也掩盖不住豆腐渣的本质。
这就是为什么只有大众点评能做到,因为大众点评手里有到店数据、有交易核验、有真实的物理轨迹。
线上线下一核对,所有AI都跟裸奔一样。
要做到这一点,必然很难。
首先要保证物理世界信息保证准确及时,这耗费了巨大的人力和物力,也需要生态内有骑手提报、商家核销记录这样的数据资源闭环,然后还要提炼数据,要训练模型,要结果校对,要人工核验。
但不难,凭什么是你?过去一年,大众点评处置AIGC违规评价共1161万条,并将借助平台丰富的真实世界信息,继续提高AI评价的识别率。
很多公司其实早就知道平台上的评论是有问题的,只是不想管罢了。
在他们看来,评论多了,热度上来了,日活高了,这是好事啊。
对外有数据,对上有业绩。
但这种想法本身,就是在慢性自杀。
因为他们消耗的,是商业场上最珍贵的资源,信任。
任何一个交易背后,都藏着人对生活的【盼头】。
这种盼头的价值,不是什么日活或ROI可以计算的。
当你在一周辛苦后,吃到了心心念念的美食,打卡了一家记挂已久的餐厅,跟朋友度过了一个完美的周末,这种情绪对品牌的影响,是任何ROI都难以相比的。
反过来说,当你被这种吹得天花乱坠的评价忽悠瘸了,在一个难得的周末,带着家人、对象、朋友,开了一个小时车跑到店铺里,准备度过一个完美的周末,结果损失了几百块钱,浪费了一大段时间,换来了一段生命中最离谱的体验。
虚假评论泛滥到,很多消费者开始不看好评,专看差评。
因为大家天然觉得好评都是刷的,差评才是真实。
商家又是另一个视角了,他们觉得好评才是真的,差评是隔壁家在抹黑——既然你不客气,就别怪我出手,咱们来魔法对轰,刷token。
雇人刷评价的黑灰产,就是这么来的。
如果到处都是虚假评价,以至于真的也被认为是假的,大家吃饭都不上平台搜了,倒退三十年去问街坊邻居,那大众点评存在的价值是什么?
所以大众点评有强烈的主观意愿去做这件事。
因为真实的评价是他们生存的基础,也只有他们拥有丰富的物理世界信息。
你可以用AI辅助创作,但不可以纯AI复制粘贴。
你去吃了但不会写,可以让AI帮你,但需要声明。
你没去、老板没这个菜、没提供这个服务,这个信息从一开始就不该出现。
真的就是真的,假的就是假的。
虚假的繁荣,不过是裹着糖霜的奥利给。
在信息过剩的时代,那些充满辞藻华丽、逻辑满分、构图精准的点评,都是电子垃圾。
而那些带着错别字、嫌弃摆盘丑、拍照光线烂,甚至只是毫无章法的情绪宣泄汇聚而成的古法手搓点评,反而成了奢侈品。
因为在那堆杂乱无章的文字里,藏着这个时代最稀缺的东西,真实的情绪。
大众点评死磕AIGC治理,本质上就是在保卫人类这种不完美的真实,是企图在这个被AI包围的荒诞未来,构建起一道名为【真实】的护城河。
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