第一批被AI坑的游客,哭着回来了
AI给我们规划的行程看上去漂亮，但等真的踩在那条路上，才发现脚下全是补丁。
02
为什么AI做攻略，总在这些地方掉链子？
这个问题我琢磨过很久，感觉源头在于大模型本身的知识结构。
我们今天用的所有大模型，知识都有一个截止日期，训练它的时候，工程师把过去几年互联网上的内容塞给它读，读完之后，这个模型就停在那个时间点了。
之后世界发生的所有变化，餐厅倒闭、地铁通车、景点改造、票价调整，它一概不知道。
这也是为什么阿宁的Gemini会笃定地告诉她，明洞那家参鸡汤店还在那儿，在它读到的那批数据里，这家店真的开着，照片、菜单、评分一应俱全。
AI没说错，只是停在了过去。
老周遇到的事情更微妙一点，AI能上网搜，可它搜到的网页本身就是旧的，一个景区两年前发的宣传稿，模型分辨不出今天还作不作数，会挑出来包装成一份当下攻略推给你。
可所有静态的描述，时间一久全会失效，这才是AI做旅游攻略屡屡翻车的核心原因。
但其实即便实时数据全都准确，AI还有一个更深的短板。
今年2月，国内社交平台上有人随手出了一道题：洗车店距离我家50米，应该开车去还是走路去？
DeepSeek、千问、豆包、ChatGPT、Claude、Grok全军覆没，集体认真分析了一通，得出的结论高度一致，走路去，节约资源、低碳环保。
人类看一眼就懂的事，这个常识AI没补上。
在AI的坐标系里，50米和走路这两个词之间的关联强度，远大于洗车和必须开车之间的物理约束。
AI做的事情，更像扫描你提问里的关键词，在自己的语料库里找哪两个词最常一起出现，然后把那个最高频的组合输出给你。
所以它推荐用户去广藏市场吃完早餐顺路逛通仁市场，因为或许在它读过的攻略里，这两个市场的名字经常出现在同一篇文章里，至于实际距离四公里、要换乘公交，那个概念就难为它了。
AI只知道推荐你去，但其实人类的心理活动千变万化，给出的提示词但凡写不清楚，AI给出的方案就会偏出十万八千里。
带娃的家庭和独自背包的P人，对同一个景点的体感完全是两回事，这种差别藏在生活的褶皱里，三言两语很难讲清。
退一步讲，就算把偏好交代得再细，AI也不会知道周日上午十一点的鼓浪屿是什么场面，更不会提醒你洱海哪段骑行路下午三点开始顶风。
[加西网正招聘多名全职sales 待遇优]
好新闻没人评论怎么行，我来说几句
02
为什么AI做攻略，总在这些地方掉链子？
这个问题我琢磨过很久，感觉源头在于大模型本身的知识结构。
我们今天用的所有大模型，知识都有一个截止日期，训练它的时候，工程师把过去几年互联网上的内容塞给它读，读完之后，这个模型就停在那个时间点了。
之后世界发生的所有变化，餐厅倒闭、地铁通车、景点改造、票价调整，它一概不知道。
这也是为什么阿宁的Gemini会笃定地告诉她，明洞那家参鸡汤店还在那儿，在它读到的那批数据里，这家店真的开着，照片、菜单、评分一应俱全。
AI没说错，只是停在了过去。
老周遇到的事情更微妙一点，AI能上网搜，可它搜到的网页本身就是旧的，一个景区两年前发的宣传稿，模型分辨不出今天还作不作数，会挑出来包装成一份当下攻略推给你。
可所有静态的描述，时间一久全会失效，这才是AI做旅游攻略屡屡翻车的核心原因。
但其实即便实时数据全都准确，AI还有一个更深的短板。
今年2月，国内社交平台上有人随手出了一道题：洗车店距离我家50米，应该开车去还是走路去？
DeepSeek、千问、豆包、ChatGPT、Claude、Grok全军覆没，集体认真分析了一通，得出的结论高度一致，走路去，节约资源、低碳环保。
人类看一眼就懂的事，这个常识AI没补上。
在AI的坐标系里，50米和走路这两个词之间的关联强度，远大于洗车和必须开车之间的物理约束。
AI做的事情，更像扫描你提问里的关键词，在自己的语料库里找哪两个词最常一起出现，然后把那个最高频的组合输出给你。
所以它推荐用户去广藏市场吃完早餐顺路逛通仁市场，因为或许在它读过的攻略里，这两个市场的名字经常出现在同一篇文章里，至于实际距离四公里、要换乘公交，那个概念就难为它了。
AI只知道推荐你去，但其实人类的心理活动千变万化，给出的提示词但凡写不清楚，AI给出的方案就会偏出十万八千里。
带娃的家庭和独自背包的P人，对同一个景点的体感完全是两回事，这种差别藏在生活的褶皱里，三言两语很难讲清。
退一步讲，就算把偏好交代得再细，AI也不会知道周日上午十一点的鼓浪屿是什么场面，更不会提醒你洱海哪段骑行路下午三点开始顶风。
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