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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
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。
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我是英康号的签约作者“卡卡07”
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