看两条评论：
A：
B:
你猜哪条是AI写的，哪一条是真人写的吗？
互联网新晋韭菜们或许会觉得A从头到尾都透着一股子的精致感。
但被各种好评返现坑过八百回，你就知道A充满了玻尿酸成精的伪人感，B才是碳基生物的标杆。
但在点评赛道，A所代表的评论已经泛滥到让人没眼看了。
AI评论的泛滥，不是天灾，是人祸。
它是人为养出来的蛊。
商家需要精美的谎言吊胃口，用户需要华丽的废话换优惠。
大家都不想动脑子，又想来一些漂亮话。
于是，AI评论应运而生。
商家有了引流手段，消费者拿到了免费甜品。
各取所需，皆大欢喜？
不不不，用户要被耍成陀螺了。
过去大家的痛点，是现实世界信息不足，恨不得有人把种草视频喂你嘴里。
而现在的问题是，产能溢出信息过剩，AI还踩死了油门。
消费者做决策都不用想对不对，因为从获取信息那一步就已经在被人当狗耍。
这就导致你在AI评论里看到的，跟你真实到店里看到的，差距堪比方便面包装和实物。
图片上是牛肉跟你say嗨嗨，实物里是脱水蔬菜跟你说拜拜。
哪怕你当场掀桌走人，但你浪费的时间、油费和心情，没人给你退。
如果信息不能保真，决策就是在撞大运。
去伪存真，就是这个行业面临的最大的痛点，也是最大的机会。
大众点评最近发了份报告，首次披露了AIGC治理的数据。
他们意识到如果放任AI泛滥，最后只会大家一起完蛋。
这不只是简单的对抗水军，这是全人类面对AI浪潮，面对“真实”开始变得极为稀缺的防守。
2
这件事情的治理，说起来并不复杂，但具体怎么打很看水平。
毕竟严格来说考上清北从流程上只需要你填满答题卡，但怎么填呢？
入门级打法是。
虽然大模型已经进化到能让你变身奥特曼，但批量生产的AI文本，依然呈现着一股子工业流水线的伪人共性。
那些量贩式AI评价，翻来覆去就那么几个句式。
最典型的是这种句式结构，外加一堆乱七八糟的排比，刻板得像个复读机。
因为AI是纯逻辑产物，它天生就擅长对比、论证、列点。
又因为AI是抓取过去的语料库，所以会高频出现、、这种尴尬到脚趾抠地的翻译腔。
笨拙像第一天入职，生怕老板看不出自己在努力的社畜。
水军是追求效率的，不会像做鬼畜视频一样死磕提示词，更不会上手去改，有那个心态就不干这行了，基本都是直接批量复制粘贴，标点符号都懒得改。
这就形成了一种统计学层面的。
所以，大众点评的做法也很简单，直接对AI回答的具体句式、语法、用词，甚至是字的出现频率进行技术总结，直接就能筛掉一大批复制粘贴的低级货。
但这，只是热身。
3
AI会在模仿中进化，句式会更丰富，语气会更自然。
而人，有时候也会越来越像AI。
毕竟，AI的语料库，本来就是从人写的玩意儿里扒出来的。
那为什么你写的就是真人，它就是AI？
关键在。
一个月发一篇点评和一天发三十篇点评，拿阑尾思考都知道谁是代码在蹦迪。
毕竟牛魔王耕地都没这生产力。
光看文本不够，还要看行为。
正常人的轨迹是混乱的，是充满烟火气的。
你吃完不一定写，因为懒；
写了不一定配图，因为会忘；
IP长期在一个地方偶尔切换到外地，因为要旅游出差；
活跃时间集中在假期和周末，因为平时没空。
轨迹一拼凑，可以拼出一个怨气冲天的打工人。
但水军账号的生命轨迹，是一条直线。
同一个IP地址几十个几百个账号；
注册时间整齐划一；
24小时恒定输出；
句式结构完美得像个语文老师。
这些轨迹一拼凑，你都以为三体人提前降临地球是专门为了帮隔壁猪脚饭刷好评。
当一个账号的生产力高得让老黄牛都想辞职时，它的背后不是八百个探店主播拼好号，就是一串代码。
将这些特征组合在一起，就是一道清晰的防火墙。
大众点评可以通过大模型去对撞这些行为特征，然后打击相关操作。
这一步，有难度，但不超标。
真正让大众点评和其他平台拉开差距的，是第三层。
来自物理世界的锚定。
4
光靠内容、行为来分析是不够的。
AI背后也有人，这些人也不蠢。
资深灰产专业会用分布式IP地址，会错开时间发布，甚至会专门在文本里加入错别字的方法来模拟真人感。
简称，。
你打击力度不够等于没用，你饱和式打击会误伤真人。
有些人就是真实消费，但懒得写评论，去问AI要了评论发布，文字是假的，人是真的，那这到底是假还是真？
这堪称一道赛博哲学题。
到这一步是不是无解了？
不。
因为AI不会消费。
它要是真消费了，那它评价写得再浮夸，你也得认。
而大众点评不只看账号IP和行为，也能通过门店信息和核销记录作为支撑和核验。
举个例子，如果一家店今天，但它的主页上又新增了一个的评论，那这个评论是怎么来的呢？
是鬼魂在自嗨，还是AI在作怪？
好难猜哦。
再比如，你一家主打正宗粤菜的店，正常评价都是，中间跳出来一个这个评论又是怎么回事，你系统里甚至都有没这道菜？
是WIFI串了台，还是代码在胡来？
当你掌握这个信息后，你就能以此为原点，通过这个异常账号，反溯到这一批账号，再顺藤摸瓜延伸到这些账号留言的店铺，账号的信息，把背后的IP、团伙一锅端。
这个逻辑链条最关键的一环，就是这个物理信息。
大多数平台只有线上数据，他们能看到账号、文本、行为轨迹，但他们看不到物理世界发生了什么。
没有物理数据的算法，就像没有承重墙的大厦。
再华丽的装修也掩盖不住豆腐渣的本质。
是否存在，本身就是最值钱的信息。
这就是为什么只有大众点评能做到。
因为大众点评手里有到店数据、有交易核验、有真实的物理轨迹。
线上线下一核对，所有AI都跟裸奔一样。
要做到这一点，必然很难。
首先要保证物理世界信息保证准确及时，这耗费了巨大的人力和物力，也需要生态内有骑手提报、商家核销记录这样的数据资源闭环，然后还要提炼数据，要训练模型，要结果校对，要人工核验。
每一步都是巨大的成本和付出。
但不难，凭什么是你？
过去一年，大众点评处置AIGC违规评价共1161万条，并将借助平台丰富的真实世界信息，继续提高AI评价的识别率。
这个庞大的数字背后，是大量的技术和资源的投入。
5
当然，理论上能做到，不代表现实中能做到。
因为还有一个绕不过去的东西——主观意愿。
很多公司其实早就知道平台上的评论是有问题的，只是不想管罢了。
在他们看来，评论多了，热度上来了，日活高了，这是好事啊。
对外有数据，对上有业绩。
但这种想法本身，就是在慢性自杀。
因为他们消耗的，是商业场上最珍贵的资源，信任。
任何一个交易背后，都藏着人对生活的。
这种盼头的价值，不是什么日活或ROI可以计算的。
当你在一周辛苦后，吃到了心心念念的美食，打卡了一家记挂已久的餐厅，跟朋友度过了一个完美的周末，这种情绪对品牌的影响，是任何ROI都难以相比的。
反过来说，当你被这种吹得天花乱坠的评价忽悠瘸了，在一个难得的周末，带着家人、对象、朋友，开了一个小时车跑到店铺里，准备度过一个完美的周末，结果损失了几百块钱，浪费了一大段时间，换来了一段生命中最离谱的体验。
你对平台又是什么感受？
但凡骂得软一点，都是对自己的不尊重。
期待有多高，愤怒就有多深。
吹得有多狠，反噬就有多惨。
虚假评论泛滥到，很多消费者开始不看好评，专看差评。
因为大家天然觉得好评都是刷的，差评才是真实。
商家又是另一个视角了，他们觉得好评才是真的，差评是隔壁家在抹黑——既然你不客气，就别怪我出手，咱们来魔法对轰，刷token。
雇人刷评价的黑灰产，就是这么来的。
如果到处都是虚假评价，以至于真的也被认为是假的，大家吃饭都不上平台搜了，倒退三十年去问街坊邻居，那大众点评存在的价值是什么？
所以大众点评有强烈的主观意愿去做这件事。
因为真实的评价是他们生存的基础，也只有他们拥有丰富的物理世界信息。
你可以用AI辅助创作，但不可以纯AI复制粘贴。
你去吃了但不会写，可以让AI帮你，但需要声明。
你没去、老板没这个菜、没提供这个服务，这个信息从一开始就不该出现。
真的就是真的，假的就是假的。
虚假的繁荣，不过是裹着糖霜的奥利给。
6
在信息过剩的时代，那些充满辞藻华丽、逻辑满分、构图精准的点评，都是电子垃圾。
而那些带着错别字、嫌弃摆盘丑、拍照光线烂，甚至只是毫无章法的情绪宣泄汇聚而成的点评，反而成了奢侈品。
因为在那堆杂乱无章的文字里，藏着这个时代最稀缺的东西，。
大众点评死磕AIGC治理，本质上就是在保卫人类这种，是企图在这个被AI包围的荒诞未来，构建起一道名为的护城河。
这条路当然很难。
但还是那句话，不难，凭什么是你？（半佛仙人）
