下次吃了毒蘑菇，別怪豆包傻

用戶搜黎元洪，豆包給出了用范偉PS的照片。

（豆包搜索黎元洪出來范偉的PS照）

這是AI的常見錯誤，讓人意外的是：這事兒竟然也上了熱搜。

這不是AI第一次干這種「蠢事」，也不會是最后一次。之前，有小朋友拿著一個老鼠夾問AI是什么東西，AI說是「廢棄卡丁車小玩具」，說得有鼻子有眼：「方方的底盤、金屬的結構」，結果孩子手指被夾了；有用戶丟給AI毒蘑菇，AI判定為可食用杏鮑菇，結果……遇到這樣的情況，AI都會誠懇道歉。

（網友總結“豆包型人格”）

是豆包越來越傻了嗎？不是。當豆包月活漲到3.45億時，哪怕錯誤率是恒定的，分母膨脹了，分子自然會變大，翻車案例就會增多，并且每一次都會引發豆包用戶們的“共鳴”，吵上熱搜。所以說，AI翻車段子的數量，其實是AI滲透率的反向指標。

前幾年，總有人說百度地圖傻，但也有人說高德地圖笨，其實沒有誰比誰更聰明：看你用哪個App多，用得多了，總會遇到導航出錯的情況。

AI搜索騙你，是因為互聯網騙了AI

這次豆包錯將范偉當黎元洪，官方回應說是跟一部電影選角有關：范偉和黎元洪確實長得像，前者的PS圖當年被媒體大量報道、全網瘋傳，部分圖庫和百科頁面也曾誤收錄，所以AI檢索時優先命中了這些高頻傳播的錯誤圖片。

所以AI經常犯錯的根本原因是：互聯網的湯底里本來就沉著一堆錯料，AI拿勺子舀的時候，剛好把最大塊的那坨舀上來了。

這不是什么“豆包的問題”，這是“所有AI的問題”，并且AI生成的內容被網友海量發布到網上，交叉污染。NewsGuard在2025年8月發布的數據顯示，10款主流AI工具在新聞話題上重復虛假信息的比例是35%，而一年前只有18%。GPT-4.5的生成答案中，缺乏依據的主張比例達到了47%，Perplexity深度研究工具甚至出現了97.5%的驚人數字。

換言之，你看到的每一個AI搜索答案，從統計學原理上就已經包含了不可消除的噪聲。

有個朋友前幾天和我說，現在AI搜索99%是對的，1%的結果犯傻，我們只要識別出這1%就可以放心使用AI搜索。查了一組數據，發現AI搜索準確率比我們預期的還要低。根據Google內部測試數據，在4326條樣本中，Gemini AI概覽準確率已達91%，雖然非常高，但依然有每10條就錯1條的可能。中國AI搜索面臨的實際情況更復雜，「自媒體平臺」做號黨的內容創作制度讓中文互聯網的文本污染尤其嚴重，很多新媒體平臺今天的內容已是滿目瘡痍，大量的AIGC內容以及AI洗稿偽原創內容充斥其間，堪稱屎山一座。

從技術上，考慮到數據質量和大模型技術原理，99%的準確率對AI搜索是一個遙不可及的目標，100%的準確率如同「絕對零度」：可不斷接近，但永遠無法達到。

更何況，世界的某些問題本就沒有唯一正確答案。AI的知識來自互聯網，互聯網的信息來自人類，人類的知識不是全都已經明確的。斯坦福大學2025年發表在《自然·機器智能》上的論文說得很直白：最新的大語言模型在驗證事實性數據時的平均準確率最高只到91.5%，而面對用戶的錯誤信念時，AI幾乎無法可靠區分“他堅信的”和“事實”。這并不讓人意外——如果人類自己都沒搞明白有些情況是“我以為的事實”還是“事實”，我們又如何要求AI全都搞明白呢？

AI搜索好傻，為何人類卻越來越上癮？

真正有意思的問題不是“AI為什么犯錯”，而是“這么容易犯錯，為什么人們還在用”。

人類不是沒有選擇。拒絕AI搜索，起碼能用百度、Google等未摻和任何AI結果的傳統搜索。然而，每天被罵犯傻翻車的豆包月活3.45億，千問、文心、元寶、deepseek的用戶規模也在高速增長，AI搜索吞噬傳統搜索的進程肉眼可見。

傳統搜索引擎只負責提供一長串網頁鏈接，完成相關性排序，決定誰靠前。至于結果哪個是對的，由用戶自己打開網頁一個個分辨，效率低下。AI搜索將用戶獲取信息的效率提高了幾個數量級，因為它只提供「唯一」答案，但理論上來說這個結果必須是100%準確。

但「唯一答案」本就是一種低容錯設計。如果用戶將決策100%建立在可能錯誤的答案之上，一旦出問題就會很嚴重，輕則上熱搜鬧笑話，重則食用毒蘑菇去醫院。

這就像你問路：百度遞給你一張地圖讓你自己找，走錯了你認了還對百度心懷感恩；豆包告訴你往東走第三個路口左轉，你走到發現方向反了，哪怕豆包是無心之失也會被你回去痛罵一頓。

傳統搜索追求的是「召回率」高，搜出來的東西跟搜索詞能不能沾上邊；AI搜索追求的是「高效率」和「準確率」。既然AI搜索當前準確率才90%左右（以谷歌gemini為基準），為什么人們還是越來越愛用，而不是在“給你一堆結果你自己判斷”的傳統搜索逗留呢？

我在這里拋出一個暴論：人類對信息精確度的需求，實際上是被高估的。

在日常生活中，99%的搜索場景并不是用來做生死攸關的判斷。查天氣、做旅游攻略、研究護膚方法、整理想法、看八卦……信息稍微有些偏差并不會造成嚴重后果。就拿黎元洪這事來說，對99%的使用場景而言，這就是個茶余飯后的笑談，用戶不會因為這個搜索結果重新看待整個晚清史。

但是，如果一個人做學術研究、投資決策、醫療方案用AI搜索，那就不能怪AI犯傻。因為這些場景下，用戶得到的信息必須100%準確，AI搜索「答案僅供參考」。

對于大多數搜索場景來說，91%的準確率足夠用了。而且退一步說，在沒有AI搜索的年代，你在小紅書上看減肥筆記、在搜索引擎搜「皮膚科好的醫院」，看到的信息就是真的嗎？說不定是廣告。還有，手機能不能放枕頭下、大姨媽來了能不能喝冷水，這些問題本就沒有標準答案，AI不過是反映了人類的知識混亂。

正是這種普遍存在的“91%準確率夠用”的低風險需求，讓AI搜索日益普及：它的錯誤率雖然高，但只要錯誤不是徹底致命的，人們總是更在意「效率」而不是「精確」。

當你用AI搜索更復雜、更嚴肅、更「物理」的決策問題時，這個邏輯才徹底失效。比如你要確認某種蘑菇能否食用時……問題切入到生命、健康、財產、風險和決策地帶時，91%的準確率可能會讓你付出沉重的代價。

所以現在醫療、法律、金融這種「高后果」場景領域，出現了「專用AI」而非「通用AI」，比如面向醫療健康場景的螞蟻阿福，但即便是它們也無法保證100%不出錯。

責任在你：所有系統都有bug，AI也不例外

兩千年前，孟子說「盡信書不如無書」，既然書籍上的知識都不一定是對的，我們又如何敢100%絕對信任AI？「盡信AI不如無AI」。

有人開著一輛帶輔助駕駛功能的電車，在高速上雙手離開方向盤刷朋友圈，出事后甩鍋給車企，但廠商把“駕駛員是操作車輛的第一責任人”寫進了用戶協議，“小字沒看到”也無法轉移自己的責任。

在AI搜索獲取信息這個維度上，情形是完全一樣的。當人類越來越依賴AI時，我們不僅要期待廠商訓練AI更準確，更要努力訓練自己的判斷能力。在智商、情商后，AI時代人類的“信商”將越來越重要：也就是真假信息甄別的能力素養。沒有任何公司能給你一個100%準確的AI，你要做的就是把方向盤緊緊握在自己手里。

任何系統都有bug，任何AI吐出來的結果都可能是錯的。記住這個常識，是正確使用AI的第一步。

回到豆包身上。黎元洪變范偉其實并不影響“豆包該不該收費”的辯論，關于「好的AI為什么一定要收費」我已經在另外一篇文章《付費版68元/月！豆包也撐不住了？》中討論了。澎湃新聞說在AI大規模收費之前，或許應該“打掃干凈屋子再請客”。問題是，AI的屋子永遠都掃不干凈，掃干凈了還有灰塵。ChatGPT收費版也不能確保100%準確，因為沒有AI能做到100%絕對準確。就算是用于創作等生產力場景，AI結果也不能、不應拿來就用。

對結果的判斷、審核、識別也就是「正確使用」，是人在AI時代的核心價值。

所以：下次吃了毒蘑菇，千萬不要怪豆包。