媒體報導

過去我們買東西，多少有點像相親。 先看照片，嗯，挺精神; 再看自我介紹，真誠、專業、值得託付; 最後看看別人評價，五星好評、回購三次、閉眼入。 於是我們下單，就像在心裡默默說：雖然我們素未謀面，但我願意相信你不是「照騙」。

但 AI 時代來了以後，事情開始變得微妙。 圖片可以生成，視頻可以合成，文案可以讓大模型寫得比老闆本人還像老闆，評論也可能從「真實用戶體驗」變成「真實語言模型體驗」。 過去商家辛辛苦苦修圖，現在 AI 可以一鍵生成一個光線高級、構圖講究、連空氣裡都彷彿漂浮著消費主義香氣的場景。 唯一的問題是：貨可能並沒有那麼高級，甚至根本沒出現過。

於是，一個以前不那麼顯眼的問題突然站到了舞臺中央：當描述、圖片、視頻這些常見的品質信號越來越便宜、越來越容易偽造，市場還靠什麼來建立信任？ 這個問題聽起來像吐槽，實際上卻是一個非常經典的經濟學問題。

George Akerlof 在《檸檬市場》的經典論文中提出，當賣家知道品質、買家不知道品質時，低品質商品可能會把高品質商品擠出市場，最後市場整體向低品質塌陷（Akerlof， 1970）。 這個理論之所以經久不衰，是因為它抓住了現代市場經濟里一個反覆出現的難題：當買方無法直接觀察品質時，價格機制本身未必足以維持優質供給。 隨後，Michael Spence 的信號理論進一步說明，市場並不是沒有自救能力。問題在於，能夠恢復區分度的信號，必須具有成本，而且這種成本要對高品質者更低、對低品質者更高（Spence， 1973）。 換句話說，真正有用的信號，不是說出來的，而是「做出來且難以偽造」的。 Jean Tirole 關於集體聲譽的研究又把這個問題往前推進了一步：很多時候，市場並不是根據單個主體一次性的表現來判斷它，而是根據它所在組織、平臺、行業乃至群體的歷史聲譽來做推斷。 個體聲譽和集體聲譽互相影響，而這種歷史積累，會深刻塑造當下的交易環境（Tirole， 1996）。

把這幾條線索放在一起看，AI 時代的新變化就非常清楚：不是信息不對稱消失了，而是許多原本用來緩解信息不對稱的信號成本，正在迅速下降。 過去，一張專業圖片可能意味著商家認真投入; 現在，它也可能只意味著提示詞寫得不錯。 過去，一段細緻文案可能說明商家理解使用者;現在，也可能只是模型很會模仿「理解使用者」的語氣。 過去，視頻比文字更有說服力; 現在，視頻也未必比文字更接近事實。 眼見未必為實，耳聽也未必為虛，消費者最後只好練就一種新的數字生存技能：看什麼都先眯一下眼。

對商家來說，AI 講是一把利刃。 它的第一重影響當然是降低了內容生產和營銷門檻。 以前做一套看起來像樣的宣傳材料，要攝影、文案、設計、剪輯輪番上陣; 現在，一個人加幾個工具，也能做出「總部疑似在巴黎」的視覺效果。 這無疑擴大了中小商家的表達能力，也降低了進入市場的初始成本。但問題在於，當所有人都能輕鬆做出高質量內容時，「內容做得像樣」這件事本身就不再是有效信號。 信號一旦太便宜，就會通脹。 過去靠一張精緻圖片、一段打動人心的文案就能建立初始信任，如今這類內容更像是市場參與者的基礎配置，而不再是高質量的證據。

於是，商家的競爭重點會從「把內容做漂亮」轉向「把自己做得可驗證」。 真正有價值的東西，不再只是會講故事，而是能留下證據：穩定的履約記錄、透明的供應鏈、清晰的售後承諾、經得起追問的細節、以及一旦出事有人可以負責的組織結構。 沿著Spence的邏輯看，市場一定會去尋找新的、成本更高、更難模仿的信號，用來恢復品質區分。因此，AI 時代對真正做產品的人未必全是壞消息。 因為一旦市場開始普遍懷疑「好看的東西」，長期聲譽、真實服務和穩定表現反而會變得更值錢。

當然，代價也很明確：新品牌會更難。 過去一個新商家可以靠漂亮圖文和幾輪投放快速啟動; 未來消費者會更常問：你是誰？ 誰給你背書？ 出了問題我找誰？ 這意味著，AI 也許降低了「獲客內容」的成本，卻提高了「初始信任」的成本。

消費者的處境講會很有意思：表面上工具更強了，實際上懷疑也更重了。 以前大家抱怨信息太少，現在更常見的煩惱是信息太多、太像、太順滑，順滑到像剛從演算法流水線上打磨出來。 消費者不再只是做搜索，而是在做偵探工作：這張圖真嗎，這個評論像人寫的嗎，這個博主到底是體驗者還是分銷商，這段「親測有效」到底是誰親測的？ 消費者原來依賴的那套「看看星級、翻翻評論」的辦法，本來就不是銅牆鐵壁，現在再疊加 AI 生成內容，壓力只會更大。最近關於 AI 生成內容與品牌信任的實證研究發現，消費者對 AI 生成內容的真實性和可信度感知，會顯著影響他們對品牌的信任; 一旦內容被認為「不真實」，品牌信任就會明顯下滑。 這說明問題不只是「AI 寫得好不好」，而是「消費者一旦意識到這是 AI 寫的，會不會覺得你在敷衍我」。 類似地，關於深度偽造與消費者反應的研究也發現，當虛擬內容更逼真、而檢測概率有限時，消費者會整體下調對數字內容的信任，並更依賴懲罰、驗證和責任機制來決定是否交易。 這意味著，「內容越來越真」並不自動帶來「市場越來越信」，它也可能把消費者推向一種更普遍的謹慎狀態。

於是，消費者會越來越依賴三樣東西：熟人關係、歷史品牌，以及平臺或第三方的驗證機制。 因為當內容本身變得更難信時，人們自然會轉向那些更難偽造的東西：歷史記錄、重複互動、責任鏈條和可追責主體。 沿著 Tirole 的邏輯，這正是集體聲譽替代個體觀察的過程。 換句話說，消費者以後買的可能不只是商品，而是「誰替這個商品擔保」。

如果說消費者越來越依賴驗證機制，那麼平臺就會越來越像「信任基礎設施」。 過去平臺最擅長的是連接和分發：把商家、內容和消費者高效地匹配起來。 誰會做內容、誰懂投流、誰更適應演算法，誰就更容易被看見。 平台當然也做治理，但很多時候，治理更像後台功能，不太顯山露水。

AI 時代不同了。 平臺不再只是「把東西擺上貨架」，還要回答更難的問題：這是誰發的？ 這是真的假的？ 這條評論靠不靠譜？ 這個商家值不值得被優先推薦？ 如果 AI 助手直接給使用者一個答案，平臺甚至還要承擔某種「替你判斷」 的責任。

這恰好解釋了為什麼平台會越來越強，也需要越來越謹慎。 強，是因為它掌握了認證、排序、擔保和懲罰機制，能夠決定誰被看見、誰被相信; 謹慎，是因為一旦消費者把判斷權外包給平臺和 AI，平臺就不只控制流量入口，也控制了信任入口。

從理論上看，這是信號理論和集體聲譽理論的自然延伸。 平臺一方面是在幫助市場設計新信號，讓高品質商家更容易被識別; 另一方面也在積累自己的平台聲譽，一旦平臺長期能降低欺詐、提高履約，它自己就會成為一個「可信品牌」。 但平臺也會面臨一個新的現實：治理成本會越來越高。因為 AI 讓造假規模化了。 過去刷評論還得僱人，現在機器比人敬業得多，而且 24 小時不喊累。 平臺於是只能用 AI 去打 AI，一邊鼓勵生成，一邊打擊偽造，像一個白天賣鎖、晚上研究開鎖術的店主。

互聯網曾經給人一種幻覺：仲介會被消滅。 買東西自己搜，訂酒店自己看，找信息自己比，大家都成了自主決策、獨立判斷的新型公民。 後來大家發現，這種公民活得很累。

AI 時代會進一步證明：中介不僅不會消失，而且會更加重要。 為當信息變得過多、過像、過便宜時，真正稀缺的不是信息，而是經過驗證的信息; 不是內容，而是願意為內容承擔責任的人。 所以，未來會更重要的可能是這樣一批角色：專業測評機構、認證機構、數據審計公司、供應鏈溯源服務、反深偽技術公司、保險公司、行業協會、可信媒體，以及那些真正有聲譽約束的專家共同體。 它們賣的不是「更多內容」，而是「更可信的判斷」。

這背後其實仍然是集體聲譽邏輯：當個體難以被單獨辨認時，群體聲譽、機構聲譽和仲介聲譽就會替代一部分判斷成本。 而關於平臺聲譽機制的實證研究也提醒我們，光有用戶評分並不足夠，市場往往需要更主動、更制度化的信任設計。 當然，仲介也不是天然高尚。 市場需要識別那些打著「測評」旗號的廣告號，掛著「認證」牌子的收費章，滿嘴「科學決策」的半吊子分析師，以免他們製造新的信息污染。

把這些變化放在一起看，AI 時代最深的變化，可能不是內容生產效率提高了，而是市場開始重新定價信任。 未來的競爭可能會出現幾個結構性變化。 第一，頭部品牌會更強。 不是因為它們文案更好，而是因為歷史更長、責任更清楚、翻車成本更高。 消費者不知道該信什麼時，最容易先信「以前沒騙過我的人」。 第二，平臺會更強。 因為它不僅分發資訊，還提供驗證、擔保、排序和糾紛處理。 誰掌握這些機制，誰就更接近市場的「憲法制定者」。第三，信息中介会扩张。专业测评、认证、审计、保险、溯源，会从附属服务变成核心服务。市场会越来越需要「信任即服务」。第四，新进入者会更难。未来的小品牌要突围，不能只靠爆款，而要靠透明、稳定和愿意长期承担责任的承诺。「家人们可以放心冲」这种营销术，以后光靠主播的语气，恐怕已经不够了。

參考資料

Akerlof, G. A. (1970). The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488–500.

Spence, M. (1973). Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355–374.

Tirole, J. (1996). A theory of collective reputations (with applications to the persistence of corruption and to firm quality. The Review of Economic Studies, 63(1), 1–22.

何國俊教授
香港大學賽馬會基金經濟學教授、香港大學賽馬會環球企業可持續發展研究所所長

（本文同時於二零二六年六月二十五日載於《FT中文網》明德商論專欄）