主要观点总结
本文讨论了一起与小米汽车相关的事件引发的公众关注，并分析了AI生成的内容对信息消费带来的影响。文章中提到了公开信事件、AI生成内容的识别、数字在信息传递中的迷惑性、人类对于信息的默认信任以及AI对信息环境造成的影响。同时，文章也讨论了信以为真的条件以及AI生成内容的特性。
关键观点总结
关键观点1: 公开信事件引发关注
一起小米汽车事件引发公众关注，网络上出现了一封伪造的公开信，被网友迅速识别并引发讨论。
关键观点2: AI生成内容的识别难度
AI生成的内容越来越难以辨别真伪，细节精确、数字具体的生成内容容易让人信以为真。
关键观点3: 数字在信息传递中的迷惑性
数字的存在带来极大的迷惑性，精确的数字能够诱发消费者的自信，激发他们用认知能力处理信息，从而提高信息的可信度。
关键观点4: 人类对于信息的默认信任
人类倾向于相信接收到的信息都是真实的，除非有明显的欺骗理由。这种默认的信任使社会得以运转。
关键观点5: AI对信息环境造成的影响
AI生成的内容增加了信息的复杂性，使得真实和虚假信息更加难以区分。人们需要更加谨慎地判断信息的真实性。
正文
这里面的元素，没有一个是能倒回去用搜索引擎检索出来的，但组合在一起，显得不明觉厉：有机构、有实验、有数据，还要什么自行车？
大模型很狡猾，有一句话不是这么说吗：只是说你见过猪在天上飞，是没有说服力的。但当你说见到了七只猪在天上飞过，就会有人相信了。
数字的存在带来极大的迷惑性，而且数字颗粒度越细，越容易让人信以为真。早在 2012 年，研究消费者行为的学者就发现了这个现象。
具体来说，当商家用精确度较高的数字估计送货时间和保修期限等指标时， 消费者会感知到商家对产品和服务更加自信， 因此更倾向于认为估计值准确， 从而选择该商家的产品或服务。
有零有整的数字，更容易收获信任。因此 DeepSeek 就很懂这一套，「50%」或者「30000」这种以 「0」结尾的数字不够看，用非 0 结尾的精确数更有可信度。
相比于整数，
精确数能够诱发消费者的自信
，激发他们用认知能力处理信息，从而显著拉升了消费者对商品的积极态度。
回想看看，两年前 ChatGPT 刚出现的时候，那个时候的「AI 味儿」还是指模棱两可、车轱辘话来回说这样的风格。到了今天，
越是精确、越是细节丰富的信息，反而越发的不可信了
。
