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本文来自微信公众号:旅界,作者:需要铂金包的妈咪,题图来自:视觉中国 01 五一假期最后一天晚上,闺蜜阿宁在群里炸了个雷。她是我认识的人里最典型的 P 人,假期前一天早上八点才决定去首尔,临时订机票酒店,连攻略都没做。她说不慌,反正现在有 AI。然后,四天三夜的行程,她真的全交给了 Gemini。回来那晚,她在群里连发了二十几条语音,越说越气。原来第一晚,Gemini 推荐她去明洞一家开了七十年的参鸡汤老店,地址精确到门牌号,按照 AI 的描述,店里应该有一位上了年纪的阿珠妈,还真诚建议她点参鸡汤套餐配一杯五味子茶。她打车过去,对着门牌号看了五分钟,那个位置现在是家美妆店,进店问店员,店员说这家店关了得有两年了。第二天早上,Gemini 又让她先去广藏市场吃绿豆煎饼当早餐,说吃完顺路就能逛通仁市场,她走过去之后才发现,两个市场中间隔着 4 公里,公交还要换乘,根本不顺路。阿宁后来在小红书上搜了搜,发现最近三个月出境游用 Gemini 做攻略翻车的人不少,欧美驴友在抱怨它编日本电车时刻表,东南亚博主吐槽推荐的餐厅一半都关门了。她猜,是不是大模型最近都在卷推理能力,Gemini 顾着追赶 ChatGPT 和 Claude,将旅游这种小活给了次要权重。她的猜想很难证实,但故事还没完。无独有偶,群里另一个朋友老周,五一去了贵州。老周是 J 人,做攻略挺仔细的那种,全程靠某款国产 AI 规划黔东南六天行程。行前,他觉得 AI 给他的方案看起来无可挑剔,每天从早到晚几点几分都标得明明白白,跟旅行社的产品说明书一样。到了第二天他就发现不对劲,AI 让他去看的那个苗寨,村口贴着告示,本寨已不再接待散客。再后来,老周说 AI 其实连门票信息都查不明白,还不如自己去携程、点评看,可是不敢全信了。然后,他叹了口气,表示如果你骂 AI,确实立刻态度 180 度大转弯,总之你骂就是你对,老周感觉自己就是 AI 的免费纠错员。看着群里这些聊天记录,我突然想到今年五一,在社交媒体上刷到的一些帖子,目的地不一样,剧情大同小异。AI 给我们规划的行程看上去漂亮,但等真的踩在那条路上,才发现脚下全是补丁。 02 为什么 AI 做攻略,总在这些地方掉链子?这个问题我琢磨过很久,感觉源头在于大模型本身的知识结构。我们今天用的所有大模型,知识都有一个截止日期,训练它的时候,工程师把过去几年互联网上的内容塞给它读,读完之后,这个模型就停在那个时间点了。之后世界发生的所有变化,餐厅倒闭、地铁通车、景点改造、票价调整,它一概不知道。这也是为什么阿宁的 Gemini 会笃定地告诉她,明洞那家参鸡汤店还在那儿,在它读到的那批数据里,这家店真的开着,照片、菜单、评分一应俱全。AI 没说错,只是停在了过去。老周遇到的事情更微妙一点,AI 能上网搜,可它搜到的网页本身就是旧的,一个景区两年前发的宣传稿,模型分辨不出今天还作不作数,会挑出来包装成一份当下攻略推给你。可所有静态的描述,时间一久全会失效,这才是 AI 做旅游攻略屡屡翻车的核心原因。但其实即便实时数据全都准确,AI 还有一个更深的短板。今年 2 月,国内社交平台上有人随手出了一道题:洗车店距离我家 50 米,应该开车去还是走路去?DeepSeek、千问、豆包、ChatGPT、Claude、Grok 全军覆没,集体认真分析了一通,得出的结论高度一致,走路去,节约资源、低碳环保。人类看一眼就懂的事,这个常识 AI 没补上。在 AI 的坐标系里,50 米和走路这两个词之间的关联强度,远大于洗车和必须开车之间的物理约束。AI 做的事情,更像扫描你提问里的关键词,在自己的语料库里找哪两个词最常一起出现,然后把那个最高频的组合输出给你。所以它推荐用户去广藏市场吃完早餐顺路逛通仁市场,因为或许在它读过的攻略里,这两个市场的名字经常出现在同一篇文章里,至于实际距离四公里、要换乘公交,那个概念就难为它了。AI 只知道推荐你去,但其实人类的心理活动千变万化,给出的提示词但凡写不清楚,AI 给出的方案就会偏出十万八千里。带娃的家庭和独自背包的 P 人,对同一个景点的体感完全是两回事,这种差别藏在生活的褶皱里,三言两语很难讲清。退一步讲,就算把偏好交代得再细,AI 也不会知道周日上午十一点的鼓浪屿是什么场面,更不会提醒你洱海哪段骑行路下午三点开始顶风。这些藏在去过的人脑子里的东西,从来没被结构化地写进任何一份语料。算力不等于智慧,信息不等于常识,讲到这里,AI 做攻略真正失灵的地方,其实只剩最后一条。它什么都敢说,但什么都不负责。而社交媒体上的攻略再水,背后也有一个真人,写错了会被骂,甚至被取消关注,无论对错,都有人在为内容兜底。但 AI 推荐的所有内容,没有这样一个责任主体。行业里有一个共识,AI 产品的幻觉率能压到 3% 以下,已经算业内顶尖。但对一个出门旅行的人来说,3% 意味着每做一份十天攻略,里面会藏着不少雷,用户一旦踩了,除了无能狂怒,其实没有任何办法。 03 阿宁那天问我,那你下个月去韩国,准备怎么做攻略?我说我也用 AI,但我把它当成一个干活很快、答案不能全信的实习生。例如,我会先让它出个大方向,五天四夜的首尔,告诉它我心仪住宿的区域,还有大致想做的事,让他搜索动线怎么合理,还有哪些景点必去,这个活 AI 干得比人快十倍。然后我会把它给的每一个具体推荐,搬到小红书上搜最近一个月的笔记,看看有没有人吐槽店关了,或者价格涨了。涉及具体地址的,我再去 Google 地图上看一眼,看看现在还在不在,街景是不是对得上号。出发前一晚,我让 AI 再做一次风险检查,问它有什么坑,它的回答我大概信一半。落地之后我反而很少问 AI 了,转头打开本地化的工具,查地铁用 Naver 地图,找小店刷 Instagram 的本地探店账号,这些网友反馈反而离现实最近。说白了,AI 干的是初稿的活,校对要靠社交媒体,自己最后做定稿。这一套流程下来,攻略比直接把假期交给 AI 稳妥不少,也比纯 AI 慢上好几倍。朋友问我有没有更省事的办法,我说短期内没有,长期看,可能要等行业自己变。事情确实在变。今年 4 月,飞猪和阿里的千问宣布再签下三十多家旅行品牌的 AI 合作,加上之前的,合作品牌数已经超过 80 家。马蜂窝把自家的 AI 小蚂全量接入 DeepSeek,背后是平台多年沉淀下来的 6300 万个 POI 和上亿条真实游记,专门用来给大模型的幻觉做交叉验证。携程、同程、去哪儿都在做类似的事,大致方向都是给通用大模型套一层旅游行业自己的数据兜底。因为通用 AI 最大的问题,是什么都敢说但什么都不负责,OTA 能做的事情,是把责任主体补回来。它们手里握着这些年沉淀的真实订单、商户开闭店数据、用户复购数据,这些东西 Gemini 看不到,豆包更没戏。垂类数据,才是这一轮 AI 旅游战争里真正的护城河。未来一个比较合理的格局,可能是通用 AI 负责理解你的需求和心情,垂类 AI 负责给出靠谱的具体方案,背后由 OTA 的真实数据兜底。这条路还没走完,但已经能看出方向。作为用户,我对 AI 做攻略其实是有期待的。我希望有一天,AI 能开口告诉我那家店上个月就盘出去了,洱海下午三点开始顶风,在推荐一个景点之前,最好它能先问我一句,你是带娃,还是一个人。对今天的 AI 来说,这些要求确实不算低,但旅游业最有意思的地方就在这里,技术再快,也得绕回到这件朴素的事上来。而这场战争才刚刚开始。
据伊朗媒体今天(5 月 10 日)报道,一架美军 F-35 战斗机当天在飞越阿曼湾时发出遇到紧急情况的代码 7700,需紧急降落。不过,随后,该战机改变航向前往阿联酋,并降低了飞行高度。目前,美方尚未对此进行回应。————————————来 源:CCTV 国际时讯
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