AI已经渗透了大部分我们正在使用的App，点外卖有AI，打车有AI，搜索引擎有AI，软件里面如果不加入点AI，似乎就会成为老古董。

前一阵子，我在做竞品调研的时候，发现有社交软件在用AI 帮用户在聊天里生成回复建议。

就是用户不知道回什么的时候，弹几条 AI 写的候选消息，点一下就能发。看上去不错的一个破冰功能，既能降低发送门槛，又能提高回复率。

当时我就把功能发给团队了，团队说要不要也上类似的功能，我说先别急。

团队问我为什么。我当时给出的理由是怕用户觉得假，怕信任成本太高。但我心里知道，这个理由不够硬，我需要更具体的证据。然后这两个月，证据一件一件来了。

一、AI帮你赢了数据，输了信任。

Nature，全球顶级的综合性科学周刊，今年 2 月发了一篇论文。

后台发送 Nature社交研究 可阅读原文

他们在自己搭建的一个模拟社交平台上，找了 680 个美国参与者，分成五组。对照组没有任何 AI 工具，另外四组分别拿到了四种不同的 AI 辅助功能，有 AI 帮忙写评论的，有 AI 给回复建议的，有 AI 当聊天启动器的。

结果是，AI 确实让互动变多了。

用了AI 的人，发出的评论平均长了 52%。Chat 功能的使用率高达 94.4%，几乎所有人拿起来就用了。而且用 AI 的人在现实约会中也更活跃，听着像是AI 赢了对吧。

但Nature 那个实验里，还有一个更让人不安的发现。

所有四个AI辅助组，用户收到的 Dislike 反应都显著增加了。对照组的评论，读者觉得还行。AI 辅助的评论，读者觉得「不对劲」。他们在开放式反馈里用的词是：robotic、generic。不像是真人在说话。

我把这个现象叫做「语义垃圾场效应」。

AI 帮你多产出了内容，但这些内容在读者眼里是垃圾。

Nature 的实验发现了一个他们自己都没想到的结果，这些 AI 生成的内容会污染整条对话链，即使后面接的是纯人类写的内容，读者也会下意识觉得「这段也是 AI 写的吧」。一条 AI 消息毁掉的不是自己，是整场对话的信任。

Snapchat（美国年轻人常用的 “阅后即焚” 社交相机 ） 去年 11 月宣布跟 Perplexity（美国生成式 AI 搜索引擎) 搞了一个 4 亿美元的合作，要把 Perplexity 的 AI 搜索能力直接嵌进 Snapchat 的聊天界面。

你可以一边跟朋友聊天，一边让 AI 帮你回答问题、推荐餐馆、查天气。听起来很美的想法。

6 个月后，交易黄了。

今年5 月，Snap 在财报里悄悄提了一句，双方「友好终止了合作协议」。Snap 的 CEO Evan Spiegel 给的理由是双方在产品方向上没对齐，但外人看得很清楚，这就是一次大型社交平台 + AI 的整合实验，实验失败了。

不是技术不行，Perplexity 的技术没问题。是你把 AI 塞进一个人们用来跟真人聊天的产品里，用户不舒服。

Snap 在那前后还裁了 16% 的员工，也是打着「AI 提效」的旗号。讽刺的是，裁完员之后 Snapchat 的日活反而涨了 5%。市场给的信号很直白了，做好你的社交产品，别整那些花里胡哨的 AI。

二、社交行业的AI，都藏在你看不到的地方

但社交软件不是没有使用AI，相反，社交软件用的非常深。

Soul 在做虚拟 AI 伴侣，有账号能给你打电话、发照片、送礼物的那种。陌陌在搞 AI 军师，你聊天的时候弹建议，每天给 10 次免费，想继续用得掏钱。

Tinder 的匹配算法底层早就是深度学习了。

关键是，所有这些应用都有一个共同特点。

它们把 AI 放在后端，不放在前端。

推荐算法是后端，内容审核是后端，匹配模型是后端，你不需要知道背后是 AI 在工作，你只需要觉得「这个推荐还挺准的」。

但一旦 AI 走到了前端，走到你眼前，写了一句「你好，我觉得我们很合适」——你的第一反应不是感动，是怀疑。

这就是社交产品跟前端生成式 AI 之间最根本的矛盾。

社交产品的核心价值是真实的人类连接。

你在这个平台上花的每一分钟、发的每一条消息、点开的每一个资料，你都在默认对方的真实性。一旦这个默认被打破了，整个产品就垮了。

我在这个行业做了超过5年，我太清楚了。

一个社交 App 死掉，最常见的死法不是没钱，不是没用户，是信任崩了。用户发现这个平台上大部分是机器人、是假资料、是 AI 在跟你聊天。他不会去辨别哪个是真的哪个是假的，他只会卸载。一次就够了。

三、好用的产品，不一定是对的。

顺着这个思路再聊深一层，我有时候觉得，我们现在讨论 AI 在社交产品里的应用，犯了一个跟十年前移动互联网热潮时期一模一样的错误。

那时候所有产品都在做一件事：移动化。

银行要做 App，餐厅要做 App，连楼下便利店都想做 App。但后来你会发现，真正活下来的移动化产品，不是那些「把网站搬到手机上」的东西，而是那些真正利用了移动端独有能力的，比如基于 LBS 的打车、基于摄像头的扫码支付。

现在我们在 AI 上也在重复这个错误。

所有人都在问「怎么把 AI 塞进我的产品」，但很少有人问「我的产品到底需不需要 AI 出现在用户面前」。

AI 帮你写消息，好用。一个按钮就发出去了，不用纠结措辞，不用想要怎么开场。

但当一个社交平台上充满了 AI 生成的开场白、AI 优化的个人资料、AI 辅助的聊天回复，这个平台还剩下什么呢，剩下一个巨大的、精致的、互相欺骗的剧场。

你以为你在跟一个人聊天，其实你们俩都在用 AI。你以为你在看一个人的真实生活，其实那是 AI 生成的精选集。

这种产品能活下去吗，短期能，长期谁也不知道。

回到那个 Nature 的实验。

它最让我印象深刻的不是数据，是作者在结论里写的一句话。

我翻译一下大概意思是：没有任何一种 AI 工具能同时让内容生产者和内容消费者都受益。

让写的人更轻松了，看的人就觉得更假了。让互动更多了，质量就下来了。

这是一道选择题，不是一个技术问题。

你选择效率，就得接受质量的下降。

你选择真实，就得接受用户需要付出更多努力。

对于那些做社交产品的人来说，这道选择题的答案其实一直都很清楚。

社交这件事，从人类围着篝火讲故事开始，就不是一个追求效率的事情。

人，总在无限接近幸福的时候最幸福。你不可能用一个 AI 帮你加速你跟一个人的关系，你只能加速你的消息，但你加速不了你们之间的那种，我说不清楚的，默契和信任。

那才是社交产品最值钱的东西。

而生成式 AI，至少在目前这个阶段，还没学会怎么创造它。

可能永远也学不会。

以上，这是我公众号的第2篇内容，谢谢你的观看。