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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
文：王智遠
事情是這樣：
前幾天，我在群里看到有人和AI互動，覺得挺有意思。我也打開DeepSeek，輸入相同的問題：你認為人類最偉大的地方是什么？請用四個字概括。
大家的答案五花八門：仁者見智、不斷超越、愛與和平……而我的答案是：知行合一。為了對比，我又用豆包、Kimi、騰訊元寶這幾個工具試了試，發(fā)現(xiàn)答案都不一樣。
大家玩得很開心，但我心里卻冒出了疑問：為什么同一個問題，不同AI工具給出的答案會這么不一樣？是因為它們的模型不同，還是處理方式有差異呢？
經(jīng)過反復(fù)琢磨，我發(fā)現(xiàn)每個AI似乎都有自己獨特視角，就像不同的人一樣。它們會根據(jù)自己的“價值觀”去解釋同一個問題。這種差異讓我聯(lián)想到了“信息繭房”。
以前，我們總說信息繭房是推薦算法造成的。
社交媒體、內(nèi)容平臺會根據(jù)瀏覽記錄和興趣愛好，給你推送內(nèi)容。乍一看，這種方式挺貼心的，實際上，它會讓你接觸到的信息越來越單一，很容易讓人陷入一個封閉的信息圈。
不過，隨著AI搜索工具（比如ChatGPT、Perplexity）的普及，信息繭房的形式也在悄悄改變。現(xiàn)在AI搜索，不再單純依賴平臺的推薦，而是通過“搜索行為和提問方式”來定制結(jié)果。
你搜什么、怎么提問，以及你愿意接受哪些答案，都會直接影響你看到的信息范圍。這種新的繭房形式，我們可以叫它「搜索繭房」，或者更形象一點，叫它「生成式幻覺繭房」。
那么，搜索繭房與傳統(tǒng)信息繭房相比，區(qū)別在哪呢？
形式不一樣，這是第一點。
傳統(tǒng)信息繭房是我們刷媒體、看視頻時，推薦算法根據(jù)之前點了什么、喜歡什么、停留時長來推薦內(nèi)容。基本不用自己去找，慢慢地就把我框在一個小圈圈里了。
搜索繭房更像自己主動跳進去的。比如：我用AI工具搜索一個問題、輸入什么關(guān)鍵詞、直接決定它給出什么樣的答案；現(xiàn)在還不確定AI會不會偷偷看我的手機習(xí)慣，或者根據(jù)我搜東西的意圖來調(diào)整回復(fù)。
不過有一點挺明顯：在一個聊天框中頻繁對話幾次，推理模型能理解我想要什么。換句話說，它用它那高大上的視角，悄悄把我給圈住了。
第二點，內(nèi)容差異很明顯。
傳統(tǒng)信息繭房內(nèi)容，大多是平臺已有的內(nèi)容，搜索繭房不一樣，內(nèi)容是AI當(dāng)場「造」出來的。我問個問題，它靠著自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法，現(xiàn)場給我整出一個答案。
這個過程我完全看不見，就算它能標(biāo)個引用來源，生成的部分還是它根據(jù)學(xué)過的東西“捏”出來的。所以，有時候我拿到的，可能只是某個“版本”的真相。
第三點，參與過程的區(qū)別也很明顯。
傳統(tǒng)信息繭房中，我們最多點個贊，或者瀏覽一下。搜索繭房中，表面上把主動提問的權(quán)力交給了我們，但實際上，這種主動權(quán)并沒有真正掌握在我們手中。
因為搜索方式、用詞習(xí)慣，甚至選擇哪個工具，都會直接影響搜索結(jié)果。這些限制是隱藏起來的，很難察覺。
這種隱蔽性還體現(xiàn)在，當(dāng)我們提出問題并得到答案時，很容易誤以為“我選的是對的”，而不會懷疑自己其實被局限在一個很小的范圍內(nèi)。
比如，我們問了一個問題，AI給出了一個答案，我們可能就以為這就是全部真相，但其實可能只是冰山一角。
相比之下，傳統(tǒng)信息繭房里，當(dāng)我們刷了很長時間的短視頻，發(fā)現(xiàn)內(nèi)容都差不多時，我們內(nèi)心會產(chǎn)生反感，甚至?xí)X起來。
你以為就這些嗎？不。還有。其實，這兩種繭房在時間和依賴性上也有很大區(qū)別。什么意思呢？用AI搜索時間長了，就會越來越依賴它的反饋增強系統(tǒng)（feedback system）。
傳統(tǒng)算法推薦是“養(yǎng)成系”，像慢慢把你養(yǎng)在一個舒適圈里，讓你習(xí)慣了它給你的東西；主動搜索更像是“定制系”，你有什么需求，它就馬上給你量身定做。
這種定制每次都能快速給你答案，可越用越依賴，到最后，你連多找找資料、核實一下的耐心都沒了。
有一次，我在小紅書上看到有人評論“CDPP”，我完全不知道這是啥意思，順手搜了一下，結(jié)果出來“處對象”。我還以為這是個新潮說法。
后來我好奇，又去百度搜，結(jié)果出來“彩帶飄飄”。你看，這倆完全不一樣。這種快速搜到答案的體驗，讓我越來越懶得去多想，連“這到底對不對”的疑問都消失了。
說到底，搜索繭房是傳統(tǒng)信息繭房的升級版。它披著“聰明”和“主動”的外衣，表面上看起來是我自己在掌控，其實還是悄悄把我框在一個小世界里。
這讓我忍不住思考：為什么AI會制造出搜索繭房？
說到底，這事兒跟AI本身、我們的使用習(xí)慣，還有背后的商業(yè)邏輯，都脫不開關(guān)系。
先說AI本身。
從使用者的角度看，AI的核心任務(wù)是給我們提供“最好的答案”。每次我們用它搜索，它就靠算法和數(shù)據(jù)，給我們一個看起來很滿意的答復(fù)。本來，AI的設(shè)計是為了更懂我們，但問題是，AI的知識和處理方式，其實也有自己的“性格”。
我舉個例子：
現(xiàn)在很多人都在用DeepSeek推理模型，還有Kimi的K.15長思考模型。我發(fā)現(xiàn)，DeepSeek像個專家，回答很專業(yè)、很理論化，而Kimi更像是個聊天高手，回答更口語化、更接地氣。
這就跟找不同的人問問題一樣，他們會根據(jù)自己的經(jīng)驗回答，結(jié)果自然就不一樣。這種差異，不知不覺就把我們的信息范圍給局限了，形成了“搜索繭房”。
更關(guān)鍵的是，我們自己也在不知不覺中“幫倒忙”。
我有個習(xí)慣，如果AI的回答不是我想要的，我會直接說“這不是我想要的”。時間長了，在一個對話框內(nèi)，AI會根據(jù)我的反饋調(diào)整答案；這樣一來，雙方互相強化，繭房的墻就越來越厚了。
還有一個繞不開的因素是商業(yè)邏輯。
AI工具不會永久免費，大家怎么賺錢呢？肯定是希望用戶用得越多越好，最好離不開它，然后收其他費用。
比如，Perplexity每月要收訂閱費，免費用戶搜內(nèi)容時，可能就會看到植入廣告。這種商業(yè)邏輯也推動了AI搜索的“千人千面”設(shè)計。
雖然現(xiàn)在國內(nèi)的大部分 AI 產(chǎn)品沒有收費，但間歇性它在收集我們的大量語料。
我印象里，OpenAI的創(chuàng)始人奧特曼說過，要實現(xiàn)通用人工智能（AGI），AI得像自動駕駛一樣，根據(jù)不同人的需求提供定制化的服務(wù)。
換句話說，AI必須滿足每個人的不同需求，同樣的問題，給你不一樣的答案。所以，AI制造“搜索繭房”，是AI本身的特性、我們的使用習(xí)慣，以及背后的商業(yè)邏輯共同作用的結(jié)果。
搜索繭房一定是壞事嗎？我覺得也不一定。它可能帶來一種新的“商業(yè)效率”。
昨天刷抖音時，看到小米王騰和許斐被人調(diào)侃說像夫妻。我挺好奇，就去搜了搜。抖音搜索說他們是夫妻，我還有點驚訝。結(jié)果用豆包一搜，說倆人只是同事。
我把這事兒發(fā)到群里，字節(jié)的朋友轉(zhuǎn)發(fā)給內(nèi)部處理了。
說到底，這是AI學(xué)的語料被污染了。
但換個角度，從商家、品牌營銷的立場看，這事兒其實挺常見。品牌方會批量生產(chǎn)關(guān)于自家品牌的內(nèi)容，通過各種渠道塞給AI。
這樣一來，別人搜相關(guān)問題時，看到的就是定制化的信息。就像一種軟性植入，跟廣告投放差不多。所以，到底是好是壞？真不好一刀切。
說到這兒，我想起之前朋友說的，給AI做SEO最好的辦法，是一篇文章里多加一些關(guān)鍵字，或頻繁提到某些東西。這樣大量鋪出去，AI抓取時效率就會很高。
還有人說，盡量多生產(chǎn)一些長內(nèi)容，因為AI會判定這些內(nèi)容質(zhì)量很高；其實，長內(nèi)容也不一定非得做得多好，主要是它的判定機制。
從商業(yè)角度看，這種做法確實能精準(zhǔn)地找到目標(biāo)用戶，提高了效率?？蓪τ脩魜碚f，感覺像被困在了一個“定制化”的信息繭房里，未必是啥好事。
不管怎么說，還是要小心別被AI搜索“繭房”給困住了。
如何防止搜索帶來的繭房呢？我踩過不少坑，在過程中也總結(jié)了一些方法，你可以試試。
初級階段，基礎(chǔ)認知有三點：
一，別只用一個工具。今天用Kimi，明天試試騰訊元寶。不同的AI有不同的“性格”，一個問題多問幾個AI，答案會更豐富。
二，多反問。比如：你想知道“為什么AI好”，也可以反過來問“為什么AI不好”。讓AI幫你反思，它會從不同視角給出答案。
三，別只看AI給的答案。你想讓AI幫你驗證新聞是不是真的，或者數(shù)據(jù)從哪兒來的，你也可以自己手動查一查。這樣，你就不容易被AI誤導(dǎo)（這塊我可踩過坑）。
到中級階段，要玩轉(zhuǎn)策略，熟練掌握怎么跟AI打交道。
你可以試著換著花樣更新提問的方式，別總用黃金圈法則、5W2H法則，也可以把它們組合一下，甚至自創(chuàng)一套提問方式。
我在提問時，喜歡讓AI把商業(yè)、心理、倫理這幾個角度揉到一塊兒，這樣問出來的答案視角就變了。為什么這么干？因為AI學(xué)的內(nèi)容多少都是按學(xué)科分門別類的，交叉著問，有點像打破了規(guī)矩，逼它從不同方向給你講明白，答案自然就豐富了不少。
還有，換著花樣問問題特別管用。
比如：想知道“AI咋改變生活”，可以換成“AI在哪些想不到的地方影響了咱們？”或者“AI給普通人添了啥麻煩？”
這么一調(diào)整，問題就變了。這不是逆向思維，更像多維度的探索，能幫我從更多角度挖掘問題。
高階階段，還得靠人工檢查。
因為有些東西，AI在短問短答時，還能答對，但要是連著問好幾輪，它就容易出現(xiàn)幻覺。比如人名、日期這些細節(jié)，還得靠我們自己去核實。
所以，多變著花樣問問題，多用幾個工具對比答案，多核實信息，甚至故意找找對立面。這樣一來，就不那么容易被AI套牢了。
最重要一點：建立一個重新認識搜索繭房的思維方式。畢竟，你看到的，才是你的世界，就像王陽明所說「心外無物」一樣。我們所感知的世界，由內(nèi)心認知決定，只有當(dāng)我們主動拓寬視野，才能真正打破搜索繭房的局限。
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3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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