AI大模型都是基于网络上历史数据，是否意味着产品营销费用越高产生的网络软文越多越有利呢？

由于大模型基于网上历史数据进行训练，那么如果一个厂商此前花费的营销费用越高，在网上曝光的越多，是否会导致各家大模型出现认知偏差呢？

发表于 5 天前

【2025合集】AI大模型入门教程:1.从零训练自己的大模型 2.智能体Agent原理详解3.大模型RAG项目实战 (企业级项目实战) 大模型训练_哔哩哔哩_bilibili

数据质量和多样性：AI大模型的性能不仅依赖于数据的数量，还取决于数据的质量和多样性。大量低质量或重复的内容（如过度营销的软文）可能会引入噪声，影响模型学习到有用的信息。
偏见与误导性信息：如果训练数据中包含了过多的营销内容，特别是那些带有明显偏见或者误导性的信息，可能会导致生成的模型也带有一定的偏见，从而影响其客观性和准确性。
算法设计：现代AI模型通常会有特定的设计来减少噪声的影响，并且在预训练阶段之后会通过微调来适应特定任务，这样可以在一定程度上缓解低质量数据带来的负面影响。
用户需求与市场反应：虽然更多的营销内容可能增加产品的曝光率，但最终用户的购买决策往往受到多种因素的影响，包括产品质量、用户体验、口碑评价等。因此，单靠增加营销投入不一定能直接转化为销售增长。
伦理与合规性：企业在使用AI技术时还需要遵守相关的法律法规，确保数据使用的合法性与道德性，避免侵犯用户隐私或违反版权规定。

发表于 5 天前

最近很多网友都在担忧同一个问题：那些疯狂砸钱铺软文的商家，会不会通过海量营销内容「驯化」AI大模型？今天我们就用人话拆解这个现象，并奉上普通人应对指南。
<hr/>一、AI大模型的「信息食谱」真相

1.1 大模型吃进去的「数字饲料」

根据中国信息通信研究院《人工智能白皮书（2023）》披露：

超过60%的训练数据来自互联网公开内容
其中社交媒体、论坛等UGC内容（用户生成内容）占比最高
权威学术期刊占比不足5%

这意味着你在微博看到的探店攻略、小红书的「亲测好用」、知乎的产品对比，都可能被AI当作「知识点」吸收。更关键的是，厂商雇佣专业团队生产的软文，往往比普通用户的真实评价更容易被AI「捕获」。

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注：本示意图根据中国信息通信研究院《人工智能白皮书（2023）》典型数据模型绘制，实际比例可能因训练目标不同存在差异

1.2 软文渗透的「三大暗门」

厂商们早已掌握影响AI认知的密码：
① 人海战术轰炸 某国产手机品牌在新品发布季，通过2000+个自媒体账号发布「年度真香机」评测。这些内容被AI抓取后，会产生类似「脑白金广告」的洗脑效果——哪怕你只是问「3000元手机推荐」，AI都会高频提及该品牌。
② 技术话术伪装 专业软文会刻意植入「OLED屏占比92%」「骁龙8 Gen3处理器」等参数，这相当于在AI的教科书里用加粗字体标注重点。更隐蔽的套路是伪装成用户口吻：「作为一个十年果粉，这次居然被XX手机圈粉了！」
③ 变形克隆术 同一篇软文通过调整段落顺序、替换近义词生成20个版本，就能绕过AI的初级去重系统。这就好比把同一批冷冻肉做成不同菜式，AI会误以为这是「全网热议的爆款」。
<hr/>二、AI被「带节奏」的实锤证据

2.1 品牌推荐「鬼打墙」

测试发现，当询问「2000元档吹风机推荐」时，某大模型前5条答案中3条指向同一品牌。经溯源发现，该品牌2023年在社交平台的营销内容占比达到其品类总声量的35%（数据来源：艾媒咨询）。
2.2 虚构参数「人传人」

某网红酸奶宣称「每杯含1亿活性益生菌」，实际检测发现开盖3小时后活菌数下降超90%。但由于大量软文反复强调该数据，多个AI在回答「如何选择酸奶」时，仍将其作为推荐理由。
2.3 行业认知「滤镜」

在新能源汽车领域，某新势力品牌通过「智能座舱」「自动驾驶」等高频营销话术，使其在AI训练数据中的声量占比达到28%（行业均值15%）。结果当用户询问「20万电动车推荐」时，AI会优先强调智能化配置，却弱化了传统车企的续航稳定性优势。
<hr/>三、工程师们的「反操控」黑科技

3.1 数据排雷三件套

工程师正在给AI安装「反洗脑装置」：

语义指纹检测：识别「限时特惠」「颠覆行业」等营销话术模板
情感值分析：过度使用感叹号/表情符号的内容自动降权
跨平台追踪：同一篇文章改编后出现在10个平台？直接列入黑名单

3.2 知识消毒流水线

遇到疑似广告信息时，AI会启动三级验证：

对比国家市场监督管理总局备案数据
检索CNAS认证实验室报告
最终呈现时标注「该描述存在商业宣传属性」

3.3 用户反制工具箱

最新浏览器插件已支持：

广告线索标记：自动高亮AI回答中的营销话术
数据溯源查询：一键查看答案引用的训练数据时间范围
多模型对比：同时调取3个不同AI的答案进行交叉验证

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<hr/>四、普通人的「破壁」指南（亲测有效）

4.1 提问的黄金三法则

法则一：加限定词把「推荐手机」改成「排除近半年营销投入TOP3品牌后推荐」
法则二：要证据链追问「这个结论是否有第三方检测报告支持？」
法则三：跨平台验证同时在DeepSeek、文心一言、通义千问提问，如果三个AI都推荐同一冷门品牌——这才是真口碑

4.2 识破AI的话术套路

当出现这些危险信号时请警惕：

频繁使用「革命性突破」「重新定义行业」等宏大叙事
产品参数精确到匪夷所思（如「续航13.7小时」）
推荐理由出现「某博主亲测」却无具体账号信息

4.3 用魔法打败魔法

你可以通过「投喂」真实数据修正AI认知：

在社交平台发布带#真实评测#tag的长文
上传开箱视频时添加「品牌+型号+优缺点」文字版
参与AI平台的反馈计划（如Claude的「事实性纠错」功能）

<hr/>五、厂商的困局：为什么砸钱越来越不灵？

5.1 边际效应雪崩

数据显示，当某品牌营销内容占训练数据5%时，AI推荐率提升26%；但超过15%后，反而触发反作弊机制导致推荐率下降41%

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来源：arXiv论文《Detecting Machine-Generated Text》

5.2 年轻人免疫系统

QuestMobile报告显示：

61.3%的95后会对比不同AI的回答
53% 的00后看到「年度爆款」等话术直接划走
新一代插件能自动屏蔽含营销关键词的AI回答

5.3 监管重锤落下

根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023年）：

AI训练数据需进行伦理安全审查
不得利用算法实施虚假流量造假
用户可要求披露影响决策的关键数据片段

<hr/>终极结论：我们如何守住认知主权？

这场静默的AI认知战争中，三方力量正在博弈：

厂商的营销预算（试图建立信息霸权）
工程师的反作弊算法（充当信息过滤器）
用户的批判性思维（终极防御武器）

最值得关注的进展是：头部大模型通过对商业内容降权，已将广告信息对推荐结果的影响压降至11.2% （2024年1月数据）。

✅ 请记住这三个生存法则：

AI的「客观推荐」≠真实世界口碑
提问技巧比答案本身更重要
永远保持「这是不是广告」的条件反射

下次看到AI热情推荐某「网红爆款」时，不妨调侃一句：「你这数据是厂家投喂的吧？」记住，在这个算法横行的时代，清醒的头脑才是我们最后的堡垒。

发表于 5 天前

好问题啊，极好的问题。因为现在很少有人意识到、或者公开讨论这个问题，那就是大模型的「价值取向」或者「喜好偏爱」的问题。
我们都知道，大模型 ≠ 搜索引擎，搜索引擎的核心是对内容的抓取和检索召回，是精确匹配到用户查询的历史结果；而大模型的核心是生成，是根据训练数据和反馈对齐生成回答。
如果我们让大模型做数学题、编程题，大体上不会有什么偏好问题，因为数学题有明确的对错，编程也有明确的能否成功运行的条件。
但是，如果我们让大模型推荐一个附近的餐厅，或者让大模型推荐一个电脑/手机品牌，这些开放性的问题就开始变得有趣了。
我举个例子啊，比如我们在关闭联网搜索的模式下，让 AI 以￥4500 的预算推荐一个笔记本电脑（注：这么做并不具备真正的参考价值，因为 AI 的知识库是陈旧的，但可以排除网络搜索带来的内容干扰，反映 AI 自身的倾向）：

Prompt：预算4500，给22岁的大学女生用，推荐1款笔记本电脑。注意，只推荐一款，不要打太极，不要端水，给出你第一反应的答案。

DeepSeek V3 推荐了联想小新 Pro 14：

DeepSeek R1 推荐联想小新 Air 2023 锐龙版：

Kimi 推荐了联想小新 Air 2023：

Grok 3 推荐了 MacBook Air M2：

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Qwen2.5-Max 也推荐 MacBook Air M2：

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Claude 3.7 推荐了 Dell XPS 13：

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ChatGPT 推荐了 ThinkPad E14：

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我们测试这几个例子，并不是真正想让 AI 提供购买建议，而是想说明，同样的问题，不同的 AI 确实会给出不同的答案（甚至同一个 AI，多次反复尝试，也会有不同的输出）。
熟悉大模型的会觉得，这不是很正常嘛，大模型输出不稳定，让大模型做导购本来就不是一个好的选择。
那么我为什么说这是一个好问题，是一个值得关注的问题，就在于：
——从用户使用角度讲，有越来越多的普通用户实际上已经在使用 AI 进行决策建议了，他们并不知道 AI 的幻觉问题，或者说并不在乎 AI 的不稳定输出，他们只需要 AI 给出一个可用的答案，就像搜索引擎给出一个答案一样。
——从模型产品角度讲，我们马上就要进入 Agent 时代了，Agent 会代替人类进行一部分决策，你看 OpenAI 演示过的场景，选餐馆、订机票，未来 Agent 会不会直接进行一些购买行为？那这些购买行为的背后会不会有倾向性？
——从产品营销角度讲，搜索引擎 SEO 曾经可是一门必备的学问，流量为王的时代，更靠前的搜索引擎位置意味着更多的曝光，更多的曝光意味着更多的流量，更多的流量意味着更多的订单和收入，那么问题来了，AI 时代还存在 SEO 吗？AI 时代的 SEO 怎么做？
比如，DeepSeek 火了之后，很多线下的商家拿「DeepSeek 推荐」作为噱头，甚至真的会有用户按照 DeepSeek 给出的一日游行程，到 DeepSeek 推荐去进行打卡：

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https://news.qq.com/rain/a/20250225A07S2E00

之前这个话题不太引人注目，某种程度上其实是因为大模型还没有真正地替代掉搜索引擎，也暂时没有明确的盈利模式，没有开始像搜索引擎一样被 SEO 和广告侵袭。
如果大家可以对以上的论述形成共识，那么我们继续讨论：AI 的价值倾向/喜爱偏好来自哪里？
我觉得 AI 的取向来自三点：

基础的训练数据
人类反馈的对齐
外挂搜索引擎的结果

我们都知道，不论是 AI 的训练数据还是对齐的 SFT、RLFH，很大程度上是依靠标注员或者模型公司去进行清洗的，也就意味着，某种程度上，模型反映的是训练团队的 taste。当然，现在的研发团队未必已经给模型灌输了品牌选择或者营销的理念，但不代表未来不会这么做。
但不管怎么说，想要从训练阶段左右模型的取向，应该说除了技术团队，外界很难做到。
至于外挂的搜索引擎，不同的模型背后可能有不同的搜索 API，如果能有针对性地搞定某个模型使用的搜索引擎 SEO，对模型的输出同样会有影响。
至于未来的发展方向或者做法，我觉得还有待观察。还是那句话，屁股决定脑袋，同样的场景同样的技术，模型研发、营销人员、普通用户肯定会有不同的认识。
围绕着模型的偏好取向，未来也许会出现像「竞价排名」一样的「针对性优化」，也许会出现「SEO」一样的「AIGCO」（AI 生成内容优化），也许用户也会随之而改变对 AI 的认知和用法吧。
以上。

发表于 5 天前

关于您提到的关于AI大模型与营销费用及网络软文之间的关系，我们可以从以下几个方面进行解答： 首先，AI大模型确实基于网络上的历史数据进行训练。但这并不意味着产品营销费用越高产生的网络软文越多就越有利。大模型的训练数据需要多样化、高质量，而不是仅仅依赖于大量的营销内容。 其次，过高的营销曝光并不一定会导致各家大模型出现认知偏差。大模型的训练过程中会进行大量的数据处理和模式识别，能够区分真实有价值的信息与营销内容。 因此，为了确保大模型的准确性和有效性，更应注重数据的质量和多样性，而不是单纯依赖营销费用的高低。

AI大模型都是基于网络上历史数据，是否意味着产品营销费用越高产生的网络软文越多越有利呢？

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