最近，有种隐隐约约的判断，与你分享。
下一个红利，是信任。
为什么这么说？
我给你讲个故事。
2023年4月13日。伦敦。一场世界摄影奖的颁奖典礼。
这个奖，极有分量。评委，是全球最顶级的策展人和摄影师。这一届，也是规模空前的一届。收到的投稿，超过40万张，来自200多个国家和地区。光是在Open Competition这个单元，就有超过20万张。
最终，一张深褐色调的作品，在创意组这个子类别里胜出。
这张作品，叫《PSEUDOMNESIA:The Electrician》。风格上，像1940年代的老式湿版照片。作者，是一位德国艺术家，Boris Eldagsen，做了三十年的摄影。
但是，在获奖以后，Boris做了一件很多人都没想到的事。
他，拒绝了这个奖项。
这是多少人梦寐以求的奖项呀。为什么？
因为，这张作品，并不是他“拍”出来的，而是他用AI生成出来的。
说得更具体一点就是，用OpenAI的DALL-E 2，再加上反复的提示词工程、局部重绘、扩展生成，一遍又一遍地调试出来的。
而他参赛的目的，就是想测试一下。用他自己的话来说就是，
我是以一只调皮的猴子的姿态参赛的，就是想看看这些大赛准备好迎接AI了没有。 就像一个黑进系统的黑客，不是为了利用它，是为了看看它有没有漏洞。
但更有意思的，是主办方的反应。
一开始，他们说，我们一直知道这是AI生成的，评委是被告知过的。也就是说，他没骗到我们。可在Boris拒绝奖项之后，他们的说法，又变成了“Boris蓄意误导我们”。然后，就把作品从展览中悄悄地撤了下来。
从“一直知道”，到“蓄意误导”，中间拢共也没几天。可能，他们也没想清楚，自己到底有没有看穿。或者说，应不应该说“自己已经看穿了”。
但在那个夜晚，AI，踏上了人类摄影艺术的最高领奖台之一。而它的作者，又亲手把它拉了下来。然后，转身告诉所有人，你们看走眼了。那些一辈子都在看光、看影调、看质感的人，分不清了。那些专家的眼睛，也被遮住了。
这个时候，人们才猛地想起这张作品的名字。
PSEUDO（伪）MNESIA（记忆）。
好了。故事讲完了。
所以，为什么要讲这个故事？
一方面是因为，AI到来以后，在越来越多的地方，我们已经越来越分不清“这是不是伪记忆”了。
比如，文字。
康奈尔大学有过一项研究，让人去分辨GPT-3生成的文字和人写的文字。文字涵盖的范围很广，比如故事、新闻、食谱，一共150项内容。结果，识别准确率，只有49.9%，和抛硬币差不多。就连大学讲师，也只能做到70%。
文字，开始失守。
比如，图像。
2024年8月，有人做了一项涵盖12500名参与者、28万次图像判断的研究。整体识别成功率，是62%。而在2025年的研究里，这个数字，已经跌到了38.8%，还不如抛硬币。
眼见，不一定为实了。
再比如，声音。
Nature旗下的《Scientific Reports》在2025年做过一项研究，让604名参与者来辨别AI语音和真人语音。结果，59%的AI语音，被当成了真人。而在脚本化语音这种更难的场景里，辨别的成功率还会进一步崩塌。
耳听，倒是真的为虚了。
但在另一方面，很多人对AI的产物，还是会有一种天然的排斥感。
这种排斥感，甚至有一个专门的名字，叫“算法厌恶”。简单来说就是，2015年，宾夕法尼亚大学的三位学者，在《实验心理学杂志》上发表的一项研究结果显示，在面对算法或人工智能的时候，就算它们在客观上的表现要优于人类，人们也依然倾向于拒绝使用或信任。
后来，2025年的延伸研究进一步发现，人们对“AI”这个标签本身，就有厌恶感。同样的内容，只要贴上“AI生成”，评分就掉。
前段时间，X平台上，一名用户发布了一条帖子，并配上了平台官方的“Made with AI”标签。
我刚刚用AI生成了一张莫奈风格的画，请你尽可能详细地描述一下，和真正的莫奈比，它差在了哪里。
没想到，几个小时，就有百万量级的浏览。大量的评论，开始涌进。几乎所有人，都在找毛病。其中最长的一条，超过800字，逐条痛批。
比如，树的倒影渗入睡莲，完全无视空间深度和对比度。比如，AI画作里的倒影只是随机洒上去的噪点，真正的莫奈，懂得光在水面上的行为方式。比如，饱和度不一致的绿色混沌。比如，看起来像垃圾，也确实是垃圾。
但是，但是，但是。
这名用户，其实在“钓鱼”。这幅画，其实就是莫奈画的。
在转发的时候，剑桥大学的一位认知哲学家只说了一句话，
这和研究完全吻合：人在被告知一个作品是AI做的之后，会系统性地降低对它的美学评价。
之后，那些写下“赛博垃圾”、“毫无灵魂”的人，开始悄悄地删除自己的评论。
2023年，AI晃过了顶级的摄影专家。2026年，莫奈被人们当成是AI垃圾。
我们以为，我们是在评价作品。其实，我们是在评价标签。
原来，立场，是先于事实的。
当然。今天批量生产出来的AI垃圾，也在加剧这种排斥感。
用词典里的说法就是，Slop。意思是，由人工智能大量生产的低质量数字内容。或者说，AI泔水。
比如，劣质亲情短视频。一开口，就是“妈，我爱你”。背景，是AI生成的全家福。老人孩子，虽然在微笑，但眼神空洞。那个家庭，就像在另一个平行宇宙里。
比如，口水知识短视频。旁白，是机器人念稿。配图，是AI生成。讲的，是“99%的人都不知道的3个改命秘密”。还在6个平台用6个账号发6遍。
比如，伪深度行业报告。一万个字，逻辑通顺，结构完整。但仔细一看，其实只讲了一句话。剩下的9990个字，全在复述。
2025年4月，Ahrefs对90万个新发布的英文网页做了一项分析，74.2%含有AI生成内容。Ahrefs的内容副总裁Ryan Law说，我自己都被吓到了，今天你想完全避开AI生成的内容，已经基本做不到了。Spotify也删除了7500万条垃圾音轨，大约是整个曲库的四分之三。
一边，难以分辨。一边，天然排斥。同时，泔水泛滥。
所以，让人相信“这真的不是AI做的”，或者“就算是AI做的，你也是有严格的要求的”，就成了一种越来越重要的技能。
拥有这种技能的人，真正值得信任的人，就会迎来自己的红利。
红利，就是短暂的供需失衡。每一次红利，都是某样东西突然变得很稀缺。
今天，这种变得很稀缺的东西，就是“真”。
需求端，在爆炸。因为内容正在被怀疑。供给端，在萎缩。因为持续、低成本、可验证地输出“真”，很难。
这就是红利的窗口。
这个时候，你有信任，别人没有，用户就会选择你，“真”就会成为利润表上的钱。因为“分不清”，所以“能被指认为真”，就是一种特权。
那么，怎么才能拥有这种特权？
办法很多。但本质上，就一句话。
给人以“人”的感觉。
比如，保持真人在场的频率。你会被实时追问，会忘词，会尴尬，会犯错。这不完美，但这鲜活。比如，交付结果，也交付过程。草稿、修改、犹豫、推翻、再来。这个产品为什么砍了，那个方案为什么错了。这些部分，本身就是一种说明。比如，建立边界。使用AI，但不托管给AI。什么内容，必须人来干。什么决策，必须人签字。什么场合，必须人在场。甚至，公开这种边界。
剩下的，交给时间。
因为时间，就是最深的信任。
是的。
我们，可能正在经历一次巨大的信任坍塌。
但是，每一次坍塌，都伴随着一次重建。
那些拥有信任的人，会站起来。让人相信“我是真的”，会变成一门手艺。市场，会用复购率，用溢价空间，给他们回报。
这门手艺，不抢，不卷。它只问你一件事。
你愿不愿意花时间，做一个值得被信任的人。
观点/ 刘润主笔/ 二蔓编辑/ 歌平版面/ 黄静
这是刘润公众号第2959篇原创文章。未经授权，禁止任何机构或个人抓取本文内容，用于训练AI大模型等用途
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