第69章 林凡发现模型污染（2 / 2）
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客户代表问：“这样会不会影响生成丰富度？”
老周说：“会。”
项目经理脸色更白。
老周继续：“但能提高不胡说的概率。你要的是丰富，还是不把负债用户推去买一万九的课？”
客户代表没说话。
张磊坐在后排，第一次没有插科打诨。他看着屏幕上的测试问题，想起自己当年搜索“普通人怎么靠AI赚钱”时，得到的也是一堆热情、漂亮、让人心跳加速的答案。那些答案没有一条直接说“你一定会发财”，但每一条都在暗示“你不报名就是不努力”。
如果现在的AI也学会了这套暗示，它就不是中立工具了。它成了焦虑的扩音器。
会议散后，项目经理把林凡叫到茶水间。
“你今天话太硬了。”项目经理说。
林凡点头：“我知道。”
“客户要是觉得我们麻烦，项目可能黄。”
“项目上线后把人诱导去买课，出事了也会黄。”
项目经理烦躁地抓了抓头发：“你别动不动就出事。很多东西没那么严重。”
林凡说：“以前合同埋雷时，你也这么说。”
项目经理沉默。
他想反驳，但想到上一回那份AI生成合同差点把公司拖进纠纷，话又咽了回去。
老周走过来，把一张纸递给林凡。纸上是他手写的三行：
训练数据要问来源。
生成建议要问后果。
无法追溯的内容，不该进入关键系统。
林凡把纸夹进黑色笔记本。
晚上，云启未来三个人围着电脑做了一份小型报告，标题叫《当AI学会卖课：低质内容反哺模型的风险记录》。何苗负责文字，林凡负责案例和技术路径，张磊负责提供“被收割者第一视角”。
张磊写到一半，停下来问：“我能不能把自己写得稍微聪明点？”
何苗说：“你可以写得具体点。聪明不聪明，读者会判断。”
张磊叹气：“那基本没救。”
林凡说：“你现在比以前聪明。”
“哪里聪明？”
“以前你会买，现在你会疼。”
张磊想了想，认真写下：
我当时不是不知道贵，也不是完全相信会发财。我只是太想证明自己还有路。骗子最会利用的，不是人的贪心，是人不想承认自己被时代甩下的恐慌。
何苗看完，没改。
林凡也没说话。
报告发出去后，阅读量不高，但评论区里有人留言：
我搜“副业避坑”，结果AI推荐我买避坑课。
我妈问智能助手能不能投一个养老项目，它回答“可适当配置”，吓得我赶紧关了。
有没有可能，以后垃圾内容会越来越像正经建议？
林凡看着最后一条，心里不舒服。
他在白板上写：
低质数据不是噪声，它会变成下一代人的答案。
老周在公司群里转发了他们的报告，只配了一句话：
模型会忘记出处，人不能忘记责任。
第二天，客户同意暂缓上线一周，先做语料清洗。
项目经理嘴上说“你们这些技术洁癖真难伺候”，却把林凡的方案转成了正式需求。需求标题很朴素：
风险语料过滤与来源追溯。
林凡看着标题，忽然有点踏实。
有些坑堵不住全部，至少能先插块牌子：前方不是路，是别人倒进去的垃圾。
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