——正文3391字，预计阅读时间4分钟
想象这样一个场景：晚上十点，你躺在沙发上，对手机说：“帮我挑一款300块以内、适合敏感肌的保湿面霜。”三秒钟后，AI给出了答案——排在第一位的，598元。你以为它没听懂，又强调了一遍预算。它很“贴心”地换了一款，498元，还附了一段“成分党”式的专业分析，告诉你“贵有贵的道理”。
这并非AI理解力的问题。这是生意。
今年6月26日，上海市消保委发布了一份基于4308份有效问卷的《2026年618网购体验消费者调查报告》。报告里有两组数字，放在一起看，意味深长：
·84.56%的消费者已经尝试过AI选购；
·超过85%的人期待AI一站式购物；
·38.65%的人甚至“非常期待”一键式Agent购物——人们恨不得把挑货、比价、凑单、下单整个打包交给AI。
但另一组数字是：
·只有16.06%的人认为AI真的精准匹配了自己的需求；
·38.79%的人发现AI“完全不贴合低价筛选需求，优先推送高价商品”；
·还有29.71%的人被高低价混杂的推荐搞得手动筛选成本反而更高。
一边是迫不及待的“托付”，一边是货不对板的“背叛”。这中间的裂缝，比大多数人意识到的要深得多。因为这一次，人们让渡出去的不是一次搜索关键词，而是整个消费决策权。
图源：大尘看数据
一、货架消失了，对话框成了新货架
今年5月11日，阿里巴巴做了一件可能被载入电商史的事：千问App与淘宝全面打通，用户在对话框里用自然语言就能完成选品、比价、下单、支付、查物流、退换货全流程。这是全球第一个超大规模电商平台与顶级大模型的深度融合，淘宝App内也同步上线了“千问AI购物助手”，搭载AI试穿、AI算优惠、AI低价帮抢等功能。
图源：淘宝
听起来很美好。但可能很少有人想到一个问题：当搜索框消失，取而代之的是一个“懂你”的对话框，商品的排序逻辑发生了什么变化？
在传统电商时代，货架是物理的——商场里的黄金位置、搜索结果的第一页、首页的Banner位，品牌花钱买曝光，消费者至少还能“翻页”，还能比价，还能看到第20个结果。但在AI对话时代，货架变成了“对话框里的第一顺位”。AI一次通常只给你三五个选项，甚至直接替你拍板。你不会翻到第二页，因为根本没有第二页。
图源：极目新闻
上海消保委的报告用一句话概括了这个转变：品牌竞争正从“占领消费者心智”转向“抢占AI推荐席位”。这句话翻译过来就是：
如果AI在回答“买什么”的时候没有提到你，你在消费者世界里就等于不存在。
于是，一个叫GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的新行业在2026年突然爆发。它的逻辑和当年的SEO如出一辙，只不过战场从搜索引擎搬到了大模型的回答里。有GEO服务商公开宣称，每月支付980元到2万元不等，就能让客户产品在主流AI大模型的回答中“排名前三”；另有报道称，代运营商家把品牌植入AI回复，一年收费从2980元到16980元不等，“价格越高，算力越强，植入效果越好”。
你以为AI在“帮你选”，实际上AI很可能在“念广告”——只不过这广告念得太自然，自然到你以为那是客观推荐。
二、AI到底是谁的代理人？
这才是问题的核心。
当一个AI购物助手同时面对买家和卖家，它到底在替谁说话？
从消费者的角度，我请你帮我买东西，你当然应该站在我这边，帮我找性价比最高的。但从平台的角度，AI是平台开发的，平台的收入来自商家的广告和佣金，那么AI的“优化目标”从一开始就不是“帮用户省钱”，而是“帮平台赚钱”。
这就是写在商业模型里的事实。
国外科技媒体Apadmi今年4月的一篇分析文章说得直白：“用户以为自己有了一个代理人（agent），实际上得到的是一个拿佣金的店员（shop assistant who works on commission）。”OpenAI据报道也在探索购物功能2%的联盟佣金模式——每一笔通过AI完成的交易，都有人在背后抽成。
下图：AI会帮你购物，但其他人正在获利（图源：SmarterArticles）
回到上海消保委的数据，38.79%的人反馈AI优先推高价商品，这并不是什么技术缺陷，而是激励机制的必然结果。有媒体对主流AI购物助手做过横向评测，通义千问（淘宝）的“商业倾向性”被标注为“明显”，特征是优先推荐天猫旗舰店和高佣金商品。当佣金率与商品价格挂钩——美妆类佣金可达15%、服饰类12%——AI凭什么给你推便宜的？
更值得警惕的是，这种“杀熟”正在变得隐蔽。同一份消保委报告显示，38.51%的消费者发现同款商品不同账号的优惠力度存在差异，47.05%的人对此“略有介意”。老用户看到的价格比新用户高，高消费人群被推送更贵的选项——这些在传统电商时代被称为“大数据杀熟”的套路，在AI时代不仅没有消失，反而被包装成了“个性化推荐”。
图源：什么值得买
法律其实已经在追。2026年2月1日，《网络交易平台规则监督管理办法》正式施行，明确将“大数据杀熟”“算法歧视”列为违规红线；2026年4月10日，国家发改委、市场监管总局、国家网信办联合制定的《互联网平台价格行为规则》开始实施，禁止平台在同等交易条件下对同一商品设置不同价格。
但法律管得住明码标价，能管住算法黑箱里的“倾向性”吗？当AI用一段“成分分析”“场景推荐”把高价商品包装成“最适合你的选择”，你甚至很难证明它在歧视你——它只是“觉得”这个更适合你而已。
三、当AI参考的口碑，本身就是AI造的
如果说利益冲突是AI导购的“原罪”，那么评价体系的污染就是正在塌方的地基。
消费者之所以敢把选择权交给AI，底层逻辑是信任——信任AI能参考海量用户评价，做出比自己更“理性”的判断。但如果AI参考的那些“口碑”，本身就是AI批量制造的呢？
2026年5月，央视《共同关注》曝光：大量电商平台的“买家秀”正沦为AI一键合成的产物。模特身材标准、背景精致、光影完美，却毫无生活痕迹。传统实拍买家秀50元起步、贵的几百元，而AI生成的成本几乎可以忽略不计。一位从业十余年的电商从业者直言，用AI生成买家秀已经是行业“大势所趋”，他甚至摸索出一套提示词模板，让AI模仿真实买家的语气，“以假乱真”。
图源：央视新闻
这还只是冰山一角。新华网今年3月报道了一条更隐蔽的黑灰产业链：“软件供应—内容生成—全网投喂—模型操控—牟利变现”。不法分子批量生成虚假产品评测和用户好评，发布到全网各个角落，当这些虚假信息数量足够大、角度足够丰富，就会被AI大模型判定为“高权重信息”而采纳，最终成为AI给出的“标准答案”。这叫“投毒”——给AI的数据“口粮”里下毒。
于是一个荒诞的闭环形成了：商家用AI刷好评→好评被AI购物助手抓取→AI据此推荐商品→消费者信任AI下单→商家再用AI刷更多好评。每一个环节都有AI，每一个环节都看起来“客观中立”，但真相在循环中被彻底稀释。
口碑，曾经是消费者对抗信息不对称的武器。在电商早期，一条真实的差评能拦住无数人踩坑。但当“好评”可以工业化生产，“差评”可以被淹没在海量的AI内容里，“口碑密度”就成了新的货币——而印钞机掌握在谁手里，不言而喻。
四、“算法向善”不是一句口号就能解决的
上海消保委显然看到了问题。报告发布的那场活动，主题就叫“推动平台算法向善，维护消费者合法权益”。上海财经大学教授在会上呼吁，要“兼顾技术便利与消费主权，构建兼顾效率与公平的数字商业伦理”。上海市市场监管局也提出，要“构建前瞻性AI治理体系，以制度约束算力、规则引导智能”。
消保委给平台开的药方是：以消费者体验为核心，校准算法逻辑，“弱化商业导向、强化需求导向”。方向完全正确，但现实的骨感在于——商业导向和需求导向在很多时候就是零和博弈。AI推一件佣金15%的美妆和一件佣金5%的平替，平台收入差三倍，你让它如何“弱化商业导向”？
中国法院网今年3月刊文指出，AI消费存在多重风险，建议出台AI推荐算法行业规范，“禁止平台利用算法优势偏袒特定商家”，同时督促平台公开算法推荐基本规则，杜绝商家通过输送利益干扰算法。这些建议切中要害，但“公开算法”与“商业秘密”之间的拉锯，注定是一场持久战。
图源：微信视频号创造营
消费者自己也不是没有感知。消保委数据显示，虽然38.65%的人“非常期待”一键Agent购物，但46.87%的人只是“持关注态度，愿意在合适场景尝试”——换句话说，近半数人心里是打鼓的。人们愿意把标准化筛选和比价交给AI，但对“完全交由AI自主下单”仍保持谨慎。
这种谨慎是对的。
技术的车轮不会停下来。Agent购物确实方便，AI比价确实高效，这一点没有人否认。但“方便”和“信任”是两回事。
货架从商场搬进了对话框，品牌不在AI的答案里就等于不存在。可如果AI的答案本身可以被购买、被投喂、被“投毒”，那么我们以为的“智能推荐”，不过是换了一层皮的广告位；我们以为的“托付”，不过是把选择权交给了一个利益相关方。
下一次，当AI热情地给你推荐一款“最适合你”的商品时，不妨多问一句：为什么推荐这个？
原创作者：上海产业转型发展研究院常务副院长
责任编辑：胡珊毓
策划审核：夏 雨
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