当你在对话/搜索框敲下问题，AI 秒回你，有 10% 的概率是在瞎编。这个数据来自纽约时报和 Oumi 最新发布的报告。Gemini 3 事实准确率 91%。听着还行？但实际上 Google 一年 5 万亿次搜索，这意味着每天数千万条错误答案在信息流里裸奔。比如问鲍勃马利故居博物馆哪年建的？维基百科上有两个矛盾的年份，AI 没有犹豫，果断选了错的那个。 AI 就算说对了，引用的来源却可能更离谱。 Gemini 2 有 37% 的概率引用错误来源，Gemini 3 不降反升，飙到 56%。哪怕结论正确，但你看到的消息来源可能是 Facebook 某个大叔五年前的酒后胡延，或者 Reddit 上一条匿名帖的脑洞。 BBC 记者做了个更狠的实验。他故意发了一篇误导性文章，就想看看 AI 会不会吃。24 小时。只用了 24 小时，这条谎言就被 Google AI Overview 消化吸收，包装成「常识」，端给下一个搜索的人。 AI 吃进垃圾，吐出「事实」，下一轮 AI 再把这个「事实」吃进去。信息污染的永动机，转起来了。 Google 在界面把 AI Overview 顶在搜索结果第一位，蓝色加粗，排版精美，无不在暗示用户：这就是答案，别往下翻了。然而用户协议的犄角旮旯里，藏着一行小字：「我们不保证准确性。」一地鸡毛之后，真正可怕的事情已经发生了：我们习惯了不再查证。搜索从「寻找答案」退化成「接受投喂」，那个会质疑、会打开第二个标签页交叉验证的自己，早就不知不觉地躺平了。所以，你今天深信不疑的那条回答，到底是第几手的 AI 信息残渣？ 对话大疆汪滔：求真理、得自由、活成故事 技术教科书：顶级开发团队设计的Harness工程项目源码什么样 具身季报 26Q1：宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手丨晚点播客 上海交大130岁：半个创投圈沸腾了 这几年，我听过特别多商家讨论一件事：我的东西明明很好，是真好，不是吹的那种好。用料好、工艺细、品控严。但一上电商平台，消费者左看看右看看，最后觉得这有啥区别？然后选了隔壁便宜的。很多人把这归因叫“产品同质化”，但我觉得不太准。有时候我甚至觉得，这世上从没有什么同质化，只有“尚未被看见的独特性”。传统电商确实有千般好，但它有一个很大的问题：它把竞争“折叠”了，折叠到了几乎只剩“价格”这一个维度。想想看，你去水果店买橙子，你会捏一捏，掂一掂分量，凑近闻一闻有没有果香。老板还会切一个给你尝："甜不甜？这批是赣南的，早上刚运来，皮薄汁多。" 你一尝，确实甜。虽然隔壁摊位便宜一毛钱，但你就在这家买了。这个过程中发生了什么？你用触觉、嗅觉、味觉、甚至老板的那句解说，感知到了这个橙子的"好"。这个好是立体的、丰富的、有说服力的。但是，同样的橙子放到电商上呢？变成了一张精修图、一段写着"香甜多汁、产地直发"的文案、和一堆你也不知道真假的五星好评。我把这叫做"电商三件套"：图片、文案、评论——三个维度，把你所有的好压缩成了一张扁平的纸。那该怎么办？其实思路也很简单：把你产品的好，说给在乎品质的人听。昨天下午，小红书发布了一份“rise100“电商年度榜单百大商家。我从里面就看到了特别多鲜活的例子。有人把手剥大虾和冷冻大虾的区别一点点展示。有人把牛仔裤做出几十个规格，找到适合的人。还有人把单价近万元的床垫有多好说到明明白白。他们都做对了一件事：逃离内卷，拿回“价值的解释权”。所以，下次当你觉得"市场太卷了"的时候，别急着降价。先问自己一个问题：我的好，到底被折叠在了哪里？然后把它一点一点展开给消费者看。这就是电商的下半场，我们要卷“把好货说明白”。整套逻辑，昨天我们专门写了一篇文章，如果你感兴趣，欢迎去看看《我们正在跑步进入电商下半场》 美国年轻人，开始退学当电工？ 十岁的淘宝直播，做了一个艰难的决定 对话港大黄超、任旭滨：龙虾热潮、nanobot、CLI与AI开源方法论｜甲子光年 狂揽4万星！换掉OpenClaw太爽了，5美元就能养个AI打工人