每经评论员杜恒峰

　　“AI探店”竟成了一门利润丰厚的新生意。媒体近日报道称，有专门批量制作AI探店视频的公司，单月流水可达800万元；教程最低0.1元一份，一条12秒视频成本不过9.6元。无需真人到店，上传几张门店、商品和模特图片，一条看似专业的探店视频就被生产出来，然后立即被批量投放到各类短视频平台。

　　这些视频内容高度相似。几乎相同的台词：开场一句“这家店终于被我发现了”，中间几句“绝绝子”“闭眼冲”，收尾再补一句“人均只要××元”；几乎相同的运镜：推门、入座、菜品特写、举杯、买单；几乎相同的内容排布：悬念铺垫、过程展示、种草推荐。

　　这些高度雷同的内容，是同一套产业化流水线的产物。专业机构负责制作，从素材加工到成片导出一气呵成；模特人脸被批量打包授权，成为可重复调用的数字资产；平台算法负责分发，把低成本的内容推送到海量用户面前。

　　大量发布AI探店视频，是商家算成本账的结果。真人探店要支付达人佣金、承担差旅和餐费，动辄几千元一条，少的也要大几百元；而AI探店视频只要几元几十元，再借助平台用户规模和算法杠杆，用最低成本即可换取最大曝光。即便曝光效果不好，试错成本也低到可以忽略不计，这笔账怎么算都是值得的。

　　商家的成本是省下来了，代价却总要有人承担，首要的就是AI生成内容的信任度被拉低。探店内容的全部价值，建立在“本人亲自到店、亲口品尝、实地感受”这一真实体验之上。用户之所以相信一条探店测评，是因为相信里面的人物真的去过、真的吃过、真的有自己的味觉和判断。而AI没有舌尖、没有味蕾，它生成的所有“好吃”“惊艳”“闭眼冲”，都只是数据拼接的结果。

　　让一个没有任何体验能力的AI去陈述只能亲身体验的经历，是AI的不当使用——AI输出的内容应当是真实的、可核验的，不能制造误导性假象。更令人担心的是：当AI反复接受伪造体验叙事一类指令时，它为人服务的目标就被带偏了，长此以往，人们对于AI的信任也会大幅降低。

　　除了对AI本身的信任之外，更现实的影响落在消费者与创作者身上。

　　对消费者而言，他们依据“真人体验”的默认信任而作出的消费决策，实际建立在一段虚构的体验之上，踩坑之后的不信任会波及整个服务业，甚至可能对整个消费环境带来负面影响。

　　对创作者而言，真人探店需要到店试吃、甄别优劣、沉淀口碑，当这样的工作被廉价的流水线成品给淹没掉，认真做事的人反而可能被挤出流量池，形成劣币驱逐良币的恶性循环。

　　《互联网信息服务深度合成管理规定》要求，深度合成内容应当显著标识、不得伪造篡改事实、不得侵害他人肖像权；《人工智能生成合成内容标识办法》进一步规定发布者应主动声明并标识。规则其实早已有之，问题在于执行。堵住AI探店视频这类虚构体验的深度合成内容，需要各方各归其位。

　　在技术端，AI鉴伪、内容水印与溯源要真正落地，让生成内容可识别、可追溯；平台掌握分发渠道，应当落实标识机制，在算法中对批量、同质、疑似AI生成的内容进行标注与流量约束，为真实体验内容保留生长空间；在监管层面，要把“应当标识”从纸面落到实处，对拒不标识、批量造假者依法查处。

　　而商家作为最直接的利益相关者，更应对内容的真实性负责。这不是禁止商家用AI提升效率，而是生成的内容必须以事实为基础，尤其是体验部分必须是真实的、客观的陈述，而AI则可以承担剪辑、字幕等辅助创作工作。

　　没有舌尖的体验，何来探店的测评？AI可以降低创作门槛、辅助真实表达，但不应成为批量炮制“探店体验”的流水线。商家看似省下了一笔钱，平台也产出了更多内容，但代价是整个内容生态赖以存续的信任被透支。

　　是要短期利益还是长期前景，这笔账不难算清楚。