第壹批被AI坑的游客,哭著回來了
AI給我們規劃的行程看上去漂亮，但等真的踩在那條路上，才發現腳下全是補丁。
02
為什麼AI做攻略，總在這些地方掉鏈子？
這個問題我琢磨過很久，感覺源頭在於大模型本身的知識結構。
我們今天用的所有大模型，知識都有壹個截止日期，訓練它的時候，工程師把過去幾年互聯網上的內容塞給它讀，讀完之後，這個模型就停在那個時間點了。
之後世界發生的所有變化，餐廳倒閉、地鐵通車、景點改造、票價調整，它壹概不知道。
這也是為什麼阿寧的Gemini會篤定地告訴她，明洞那家參雞湯店還在那兒，在它讀到的那批數據裡，這家店真的開著，照片、菜單、評分壹應俱全。
AI沒說錯，只是停在了過去。
老周遇到的事情更微妙壹點，AI能上網搜，可它搜到的網頁本身就是舊的，壹個景區兩年前發的宣傳稿，模型分辨不出今天還作不作數，會挑出來包裝成壹份當下攻略推給你。
可所有靜態的描述，時間壹久全會失效，這才是AI做旅游攻略屢屢翻車的核心原因。
但其實即便實時數據全都准確，AI還有壹個更深的短板。
今年2月，國內社交平台上有人隨手出了壹道題：洗車店距離我家50米，應該開車去還是走路去？
DeepSeek、千問、豆包、ChatGPT、Claude、Grok全軍覆沒，集體認真分析了壹通，得出的結論高度壹致，走路去，節約資源、低碳環保。
人類看壹眼就懂的事，這個常識AI沒補上。
在AI的坐標系裡，50米和走路這兩個詞之間的關聯強度，遠大於洗車和必須開車之間的物理約束。
AI做的事情，更像掃描你提問裡的關鍵詞，在自己的語料庫裡找哪兩個詞最常壹起出現，然後把那個最高頻的組合輸出給你。
所以它推薦用戶去廣藏市場吃完早餐順路逛通仁市場，因為或許在它讀過的攻略裡，這兩個市場的名字經常出現在同壹篇文章裡，至於實際距離肆公裡、要換乘公交，那個概念就難為它了。
AI只知道推薦你去，但其實人類的心理活動千變萬化，給出的提示詞但凡寫不清楚，AI給出的方案就會偏出拾萬八千裡。
帶娃的家庭和獨自背包的P人，對同壹個景點的體感完全是兩回事，這種差別藏在生活的褶皺裡，叁言兩語很難講清。
退壹步講，就算把偏好交代得再細，AI也不會知道周日上午拾壹點的鼓浪嶼是什麼場面，更不會提醒你洱海哪段騎行路下午叁點開始頂風。
[加西網正招聘多名全職sales 待遇優]
這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
02
為什麼AI做攻略，總在這些地方掉鏈子？
這個問題我琢磨過很久，感覺源頭在於大模型本身的知識結構。
我們今天用的所有大模型，知識都有壹個截止日期，訓練它的時候，工程師把過去幾年互聯網上的內容塞給它讀，讀完之後，這個模型就停在那個時間點了。
之後世界發生的所有變化，餐廳倒閉、地鐵通車、景點改造、票價調整，它壹概不知道。
這也是為什麼阿寧的Gemini會篤定地告訴她，明洞那家參雞湯店還在那兒，在它讀到的那批數據裡，這家店真的開著，照片、菜單、評分壹應俱全。
AI沒說錯，只是停在了過去。
老周遇到的事情更微妙壹點，AI能上網搜，可它搜到的網頁本身就是舊的，壹個景區兩年前發的宣傳稿，模型分辨不出今天還作不作數，會挑出來包裝成壹份當下攻略推給你。
可所有靜態的描述，時間壹久全會失效，這才是AI做旅游攻略屢屢翻車的核心原因。
但其實即便實時數據全都准確，AI還有壹個更深的短板。
今年2月，國內社交平台上有人隨手出了壹道題：洗車店距離我家50米，應該開車去還是走路去？
DeepSeek、千問、豆包、ChatGPT、Claude、Grok全軍覆沒，集體認真分析了壹通，得出的結論高度壹致，走路去，節約資源、低碳環保。
人類看壹眼就懂的事，這個常識AI沒補上。
在AI的坐標系裡，50米和走路這兩個詞之間的關聯強度，遠大於洗車和必須開車之間的物理約束。
AI做的事情，更像掃描你提問裡的關鍵詞，在自己的語料庫裡找哪兩個詞最常壹起出現，然後把那個最高頻的組合輸出給你。
所以它推薦用戶去廣藏市場吃完早餐順路逛通仁市場，因為或許在它讀過的攻略裡，這兩個市場的名字經常出現在同壹篇文章裡，至於實際距離肆公裡、要換乘公交，那個概念就難為它了。
AI只知道推薦你去，但其實人類的心理活動千變萬化，給出的提示詞但凡寫不清楚，AI給出的方案就會偏出拾萬八千裡。
帶娃的家庭和獨自背包的P人，對同壹個景點的體感完全是兩回事，這種差別藏在生活的褶皺裡，叁言兩語很難講清。
退壹步講，就算把偏好交代得再細，AI也不會知道周日上午拾壹點的鼓浪嶼是什麼場面，更不會提醒你洱海哪段騎行路下午叁點開始頂風。
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