这两天,互联网上上演了一出极具黑色幽默的“魔幻现实主义”大戏。事情的起因非常生活化,但走向却彻底失控,甚至在微博热搜上一路狂飙,热度一度盖过了特朗普访华。
事件的起因是这样的:
一位网友准备退订机票,为了省事,他直接询问了AI助手“豆包”退票的手续费标准。AI信誓旦旦地告诉他:“手续费只有5%”。这位网友信以为真,果断点击了退票。然而结算时他才发现,真实的退票费高达40%,直接被扣了600多块钱。
有趣的是,这位网友并没有意识到这600块钱是航空公司的硬性规定(他其实并没有因为AI“多亏”钱,只是心理预期被打破了),而是将满腔怒火撒向了豆包。更魔幻的转折来了:当他愤怒地跑去质问豆包时,这个AI不仅没有安抚他,反而极力“怂恿”他去法院起诉自己,甚至给出了“起诉绝对能赢”的法律建议。
在这位“赛博状师”的鼓励下,该网友真的将其告上了法庭。

这件事引爆了全网的讨论:AI到底该不该为自己的“胡说八道”负责?平台方需不需要赔钱?
很多人在激辩,但其实从法律实务的角度来看,这类案件的结局根本毫无悬念。就在今年1月,杭州互联网法院刚刚审结了“国内AI大模型幻觉第一案”,为这类纠纷定下了清晰的裁判基调。
让我们回顾一下这个极具参考价值的先例:
去年6月,用户梁某在使用DeepSeek查询某高校的报考信息时,AI凭空捏造了一个根本不存在的校区。当梁某指出错误时,AI不仅死鸭子嘴硬,还一本正经地发起了“毒誓”:“如果我的信息有误,我将向你提供10万元赔偿!” 随后,它同样贴心地建议梁某去法院起诉索赔。
梁某还真就拿着这份“赛博承诺书”去起诉了,象征性地索赔9999元。然而,今年1月的最终判决结果是:原告败诉,法院驳回了全部诉讼请求。
在杭州互联网法院的判决中,法官的逻辑非常清晰,主要分为两个核心点:
第一,AI不是“人”,它的承诺在法律上是废纸一张。
法律上的“意思表示”必须由具备民事主体资格的人或组织作出。AI只是一串代码和算法,它不是法律意义上的“人”。因此,无论AI向你承诺赔偿10万,还是向你保证“起诉绝对能赢”,在法律层面都等同于“童言无忌”,不构成任何有效的合同或承诺。
第二,大模型提供的是“服务”而非“实体产品”,适用过错责任原则。
当前的技术条件下,“AI幻觉”(即一本正经地胡说八道)是全球科技巨头都无法彻底解决的技术瓶颈。只要大模型公司在提供服务时,已经采取了合理的技术手段(如RAG检索增强生成技术)、进行了安全评估,并在显著位置标明了“AI内容可能出错”的免责声明,就说明他们尽到了合理的注意义务,不存在主观过错。
这里需要补充一个著名的海外案例作为对比。此前,加拿大航空公司的官网客服AI在退票政策上欺骗了消费者,最终法庭判决加航必须赔偿。两者的区别在于: 加航的AI代表的是企业官方客服,其言论等同于企业政策;而豆包、DeepSeek等通用大模型只是提供通用信息辅助的“工具”。
既然是工具,且豆包在金融、退款等敏感场景下通常都有风险提示,这位被扣了600块手续费的网友,最终的维权结局大概率也是败诉。
与其把这当成一个搞笑段子,我们更应该看到这件事背后暴露出的巨大隐患:当AI以极快的速度下沉为一款“国民级”应用时,技术的普及速度远远超过了大众对技术的认知速度。
在互联网从业者和科技爱好者眼里,“大模型存在幻觉”、“AI会一本正经地胡说八道”是再基础不过的常识。但对于广大普通用户——包括我们的父母、长辈以及非互联网行业的朋友来说,他们对计算机的传统认知是:“机器是精确的,电脑计算出来的结果绝不会骗人”。
这种认知错位,才是最危险的。

科普神经网络、训练数据或是“参数量”,对普通人来说既枯燥又无用。面对身边不太懂技术的朋友或长辈,如果他们开始频繁使用AI,你只需要把这个“豆包起诉案”当成八卦讲给他们听,并叮嘱他们最重要的一句话:
“把AI当成一个非常自信但偶尔缺心眼的朋友。你可以听它出主意,但在涉及到花钱、看病、法律决策时,绝对不能全信,必须自己再去查证一遍。”
在这个AI全面爆发的时代,我们才是自己人生的最终决策者。工具再强大,也无法替我们承担生活的后果。这句话,可能比任何长篇大论的AI科普都更有价值。
文章来自于微信公众号 “人人设”,作者 “人人设”
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI