豆包又翻车了，闹出AI最大笑话

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（来源：电商最前线）

作者 | 钱游

报道 | TOP电商

豆包把黎元洪认成范伟，AI也会“脸盲”了

什么是AI时代最荒诞的知识事故？

答：你想查民国大总统，它给你端上来一个范德彪。

近日，有网友在豆包里搜索“黎元洪”，结果配图竟然跳出了演员范伟的PS图。

网友当场发出灵魂拷问：“用豆包搜黎元洪，范伟咋出来了？”这事很快冲上热议。

豆包方面随后回应称，相关问题已经优化；目前再搜索“黎元洪”，已不再出现范伟照片。

更抓马的是，豆包给出的解释竟然还有点“合理”：黎元洪本人和范伟长得像，早年电影选角期间流传过一张范伟版黎元洪的PS图，后来被网友、图库、百科平台混用误传，导致这张图在网络资源里权重过高，最终被AI检索出来。

看完只能感叹，AI没有凭空发疯。

它只是太相信互联网了。

豆包这次翻车

翻在了“梗图比史料更有流量”

要知道，黎元洪和范伟之间，原本隔着一整段中国近代史。一个是民国历史人物，一个是东北喜剧宇宙里的国民演员。

可在搜索结果里，历史人物被一张流传多年的恶搞图盖了过去。

事实上，真正打败黎元洪原版照片的，不是范伟本人，而是互联网的传播惯性。

豆包这次像一个认真但倒霉的学生。

它打开互联网作业本，发现大家都在抄范伟，于是也跟着抄了。抄完还一本正经交卷，直到网友指着答案说：老师，这人不是黎元洪，这是范伟。

这就是AI搜索最尴尬的地方。

它看起来比传统搜索更聪明，因为它能总结、能解释、能生成一个完整答案；但它一旦把错误信息包装得很顺滑，误导性也会更强。传统搜索给你十条链接，你至少还能自己判断；AI给你一段“整理好的答案”，很多人就会下意识相信。

所以网友吐槽“就这还要收费”，其实骂的不只是豆包。

骂的是所有AI产品正在面临的信任难题：当你开始扮演知识入口，你就不能再用“互联网本来就乱”来开脱。

AI闹笑话

往往笑着笑着就不太好笑了

豆包认错黎元洪，当然可以当段子看。

但类似笑话这几年越来越多。

比如某款压缩饼干广告用AI生成花生原料图，结果花生结在灌木一样的绿叶上。

网友一眼看穿：“花生不是长土里的吗？”

后来媒体解释，花生正式名为“落花生”，果实是在土里长出来的，AI图犯了非常低级的常识错误。

这类错误看似无伤大雅，背后却有相同逻辑：AI并不真正理解世界，它只是学习了世界的图像、文字和概率。

这就是AI最像人类的地方：它也会瞎编。

不同之处在于，人类瞎编时往往有心虚感，AI瞎编时充满自信。

过去，AI犯错大多停留在娱乐层面。画错手指、编错菜谱、把古人说成穿西装、把农作物画成外星植物，大家笑一笑也就过去了。可随着AI逐渐进入搜索、教育、办公、商业决策，这种错误的后果会被放大。

这也是AI应用进入大众生活后必然经历的“祛魅”阶段。

2022年底，ChatGPT横空出世，让全球第一次感受到大模型的冲击力。它会写文章、会回答问题、会写代码，像是突然从电脑里冒出来一个万能助理。

随后，各家大模型接连上桌，国内也一路从文心一言、通义千问、Kimi、豆包、混元、智谱，卷到DeepSeek。

到了2025年，DeepSeek凭借低成本、高性能和开源路线，把全球AI圈又震了一次，甚至一度带动腾讯微信、百度搜索等产品接入相关能力。

AI战争打到今天

真正拼的是“别一本正经犯错”

如果只看新闻，AI行业每天都像在发生世界大战。

DeepSeek被报道正在进行新一轮融资谈判，估值可能高达500亿美元；路透提到，它正寻求30亿至40亿美元资金，用于增强算力基础设施和提升员工薪酬。

字节也在持续推进豆包生态，路透今年春节期间报道，字节推出Doubao 2.0和Seedance 2.0，试图在文本和视频生成上继续追赶国际模型；

阿里则推出Qwen3.5，强调面向Agent应用的能力。

海外有OpenAI、Anthropic、Google，国内有字节、阿里、百度、腾讯、DeepSeek、月之暗面、智谱、MiniMax。

大家比参数、比上下文、比推理、比视频、比代码、比价格。今天你降价，明天我开源；今天你上新模型，明天我接入搜索；今天你说能做PPT，明天我说能做电影。

普通用户不关心你有多少亿参数，也不关心你的训练架构多先进。他们只关心一件事：我问黎元洪，你别给我范伟。

这句话听起来很低级，却是所有AI产品必须过的基本线。

在我看来，AI应用未来会分成两类。

一类是娱乐型AI，负责陪聊、整活、生成段子，犯错有时还能增加喜剧效果。

另一类是工具型AI，负责搜索、办公、研究、决策，它必须更严谨、更可追溯、更敢承认“不知道”。

这类AI如果继续用娱乐化逻辑处理知识问题，迟早要被用户反噬。

在我看来，豆包这次翻车并非坏事。

它让AI从神坛上往下走了一步，重新回到一个更真实的位置：它很有用，也很会错；它能帮你节省时间，也可能把错误包装得更漂亮；它可以当助手，暂时还不能当裁判。

这才是普通用户应该拥有的AI观。