每次和我妈打电话,她都会不可避免地提一嘴:「少吃点外卖。」
以前我觉得这是典型中年父母的唠叨,不太了解年轻人的生活方式。现在我懂了,她才是早就看穿一切的预言家。
作为一名常年靠外卖「续命」的打工人,我对外卖的要求其实很简单:别踩雷、别拉肚子、甚至难吃都排在最后。
为了这个朴素的愿望,我练出了一套堪比福尔摩斯的下单逻辑:
先看图片,再看评分,然后再翻用户评论。
其中门头图更是重中之重,经常吃外卖拉肚子的朋友都知道:专做外卖的店铺,或者没有实体堂食的餐厅,往往更容易踩雷。
道理很简单,一家连门面都不愿意好好展示的店,你指望它在食材和卫生上有多讲究?但最近我发现,这套理论是彻底不好使了。
左为截图,右为店铺大众点评的真实图片
越来越多的店铺,开始使用 AI 生图。初看光线自然,角度标准,但越看越不对劲。姿势重复,人脸模糊,光线错位,字体像模板生成、AI 塑料感拉满。
图片截自网络
奇怪的是,这些 AI 图片不只在一家外卖平台上堂而皇之地出现,没有任何标注。
要知道,作为一个天天和 AI 打交道的人,我还能识别出来,但对于那些不了解 AI 的用户群体来说,就很难不被忽悠了。
图片来自博主 @渡边鱼子酱,向左滑动查看更多内容
需要强调的是,不是说所有用 AI 图片的外卖店就一定是在「挂羊头卖狗肉」,或者说它们本身就有卫生、安全方面的问题。
只是当这种 AI 生成的门头图越来越多、铺天盖地地出现时,作为普通消费者的我,其实很难分辨哪些是真实门店,哪些是「AI 搭的景」。
在这种不确定性下,我更倾向于直接避开这些店,至少对我来说会更保险一些。
而这类 AI 图片大肆增长的背后,原因其实不难理解。一方面,不排除一些商家单纯觉得这些 AI 图片好看,另一方面无外乎考虑到成本问题。
请专业摄影师拍照,动辄上千块,用几句 Prompt 生成店铺图片,几分钟搞定,成本接近于零,这个账谁都会算。
欢迎来吃麻辣烫 | 由 AI 生成
更夸张的是,即便你不懂怎么用 AI,这服务现在也已经有了完整的产业链。
在主流电商平台,我们能看到各类店铺号称能设计门庭若市的氛围感照片,以及设计菜品等,且销量还挺高。
这些服务的流程都差不多:只需要提供店铺名称,无需实际照片,一天内交付,基本都是 AI 生成后稍作修改。甚至据有关媒体报道,部分店铺还提供平台「包过审」业务。
图源自截图,仅供参考
还有一些 AI 工具更是可以直接套风格模板。
最近,三湘都市报的记者就去实地探访多家使用 AI 图片的店。
结果发现,外卖页面上虽然是温馨的堂食场景,店内外坐满客人,实地一看:门头简陋,店内不到 10 平米,没有堂食桌椅,货架上整齐摆放着多个微波炉。
图片源自三湘都市报 | 万家忻摄
微波炉啊,朋友们!说好的每日现做,原来是预制菜每日现热啊?我说平时怎么备餐这么快,好家伙,有点心眼手段,全使打工人身上去了。
打工人辛辛苦苦上一天班,点个外卖想吃口热乎饭,结果一口下去,发现是科技与狠活。天塌了,饭是热的,心却凉了。
说外卖平台啥也没干,也不公平。
既然商家不老实,那平台也上强度:OCR 图片识别、系统校验、人工审核、加强线下巡检抽查检测力度以及增加 LLM 大语言模型识别,属于是你有张良计,我有过墙梯。
据说一套组合拳下来,识别盗用商家店铺门头图的正确率大大提高,识别违规商家的准确度也提升了 67.5%。
图片源自美团Meituan
但话说回来,虽然主流外卖平台都表示禁止使用 AI 图片,现实却是道高一尺,魔高一丈,真到执行环节,还是挡不住越来越逼真的 AI 图。这事难就难在边界模糊:
什么程度的美化算合理?什么程度是「虚假」,更关键的是,对于那些 10 平米的小店来说,如果不铤而走险地用点「包装」手段,就很容易被淘汰。
去年 8 月,央视新闻就曝光了一批租借执照开店,用假地址、假照片成为热销高分店铺的「幽灵外卖」。
事件曝光后,也快速冲上热搜。
被曝光的外卖店铺卫生状况令人堪忧,灶台积满油污,地上积水、门帘发黑,储藏间货物杂乱…你管这叫后厨,不知道的我还以为进了哪个垃圾站。
当时看到新闻的我,轻轻地碎掉了。
面对网上涌现出的一批「外卖避雷」经验贴,以前的我是嗤之以鼻,现在的我则是逐帧学习,一门心思地开始研究怎么识别 AI 图和预制菜三无小作坊。
门头图光线塑料感 = 大概率 AI 图;
国潮包装袋 = 估计便宜 + 预制菜 + 复合调味粉;
黑色液体勺 = 用完秒碎,怀疑回收废料做的;
评论清一色「量大好吃」但没图 = 可能返现刷好评;
……
学不完,真的学不完。
当然,说回 AI,它在外卖这件事上也不全是负面作用。
前几天我试了神抢手的「美味缘分测试」,本来准备点鸡公煲,结果它告诉我:「哎呀,你平时不吃辣,这道菜可能太刺激了」
你说我不知道它是程序写的么?但还是被整破防了。人间自有真情在,AI 虽然没有意识,但我的感动是真的。
还有 AI 前置豁免功能,能够帮商家提前拦截一些离谱的差评。玩过外卖评审团的人都知道,有些差评不能说毫无逻辑,但理由也是千奇百怪,简直是商家的噩梦:
因为外卖员长得不够帅给差评、因为今天心情不好给一星、因为包装盒颜色不喜欢给差评。过去,店家要申诉得费好大一股劲,现在 AI 就能解决这种差评,实打实做了件好事。
包括为了对抗幽灵外卖,美团拼好饭上线了「百万亮厨」计划,商家每天打卡上传后厨实况图,像发朋友圈那样,以及开放后厨直播,商家可以展示自己炒菜、打包的全过程。
京东外卖对入驻餐饮商家设立高标准线,推出七鲜小厨,而饿了么同样加强商户入网审核,全面排查风险商户,对存在证照问题、证地不符等严重违规的商家进行公开披露。
我曾经刷到一家小店里的掌勺师傅大火猛炒,那种烟火气,胜过一万张样板间的 AI 图。
不管 AI 怎么发展,技术怎么进步,人与人之间的踏实感,还是要靠一餐一饭、一点一滴地建立。
一个塑料外卖盒里,装的不该只是饭和菜,
还应该装得下那么一点点信任。
你说这个愿望过分吗?
我觉得,一点也不。
文章来自于微信公众号“APPSO”,作者是“发现明日产品的”。
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0
【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。
项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat
在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat
【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。
项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales