现在不管是买东西、选餐厅，还是订住宿，很多人都习惯先让AI帮忙列个推荐榜单。AI生成的榜单看着像权威的全网口碑汇总，可记者顺着它给的名单往回查，却发现那些被推荐的东西要么是山寨网站，要么根本不靠谱。你有没有想过，这些榜单之所以存在88%不是由官方发布的，原因其实很简单——它们本身就是用劣质内容喂养出来的垃圾。 当你以为AI是通过海量数据算出结果时，它可能只是在利用统计学上的交叉验证和高频词汇提取来做文章。它不知道怎么判断一家店好不好吃，也分不清一件衣服好不好看，这就像是一个没读过书的小朋友在玩接龙游戏，只是在重复别人说过的话。 如果网站上充斥着乱七八糟的野鸡榜单，这些榜单反过来又被AI当成数据吃掉，这就形成了一个恶性循环。就好比是往泔水桶里倒垃圾，垃圾越积越多，你怎么捞都捞不完。只要我们稍微动动手脚，把那些不好的榜单降权处理一下，或许AI生成的结果能好一点，但这也仅仅是治标不治本。 蒋璟璟指出，AI的强大算力虽然厉害，但在审美和经验直觉方面却像个幼儿园孩子一样无知。很多所谓的AI思考其实只是对他人思维的简单拼凑，很容易被带偏。要想打破这种循环的泥沼，关键还是得从源头抓起，提升“初始榜单”的质量和语料库的品质。