" 阿福的问答结果中没有任何广告推荐、不存在商业排名，也不受任何其他商业因素干扰 "，针对外界猜测回答结果中是否会有商业广告，蚂蚁集团的 AI 健康应用 " 蚂蚁阿福 " 日前做出了这样硬气的声明。

不久前，蚂蚁集团宣布旗下 AI 健康应用 AQ 升级为 " 蚂蚁阿福 "，并上线健康陪伴、健康问答、健康服务三大核心功能，将其定位从工具型应用转向 "AI 健康朋友 "。当然，真正让 " 阿福 " 进入大众视野的是蚂蚁集团的 " 钞能力 "，比如知名主持人何炅代言，《长安二十四计》《唐诡奇谭》等爆款剧集，以及户外大屏、地铁公交上的刷屏让它在线上线下都混了个脸熟。

当 AI 工具遇上医疗健康，用户要的无疑是信任感，这也是蚂蚁阿福要强调自己将保持中立的原因。从某种意义上来说，这一声明恰恰是蚂蚁阿福这一连串营销操作中最高明的一手。从 "AQ" 到 " 蚂蚁阿福 "，蚂蚁集团试图将冰冷的 AI 工具转化为温情的健康管家，从而试图在 C 端打开局面。

可问题是，在 " 蚂蚁阿福 " 营销文案中充斥着 " 上线半年日活破 1500 万 "、" 医疗大模型训练语料超万亿 "、"60% 团队成员拥有医学背景 " 等字眼。然而在医疗健康这样一个赛道，" 规模叙事 " 可能会适得其反，毕竟单纯堆砌数据还不能占领用户的心智。

因为在这个相对私密、敏感的领域，用户真正要的是安全感，这也是为什么医生需要对《希波克拉底誓言》《医学日内瓦宣言》《医学生誓言》宣誓。只有医生以人格宣誓 " 病患的健康生命是我首要顾念；我必严守病患寄托予我的秘密 "，患者才敢于将性命托付给医生。

毫无疑问，" 蚂蚁阿福 " 也一样，只有蚂蚁集团承诺 " 像守护生命一样守护专业客观性 "，不植入药品、保健品或医疗机构推广，内容不受商业合作或竞价影响，结果仅基于医学证据和专业判断，用户才敢于向它去寻求医疗健康方面的答案。

看到这里，有的朋友可能会有疑问，以往的互联网医疗产品为何没有出现自证清白的环节呢？

对于健康的追求深深根植于人类的基因里，然而到底什么才是健康，其实绝大多数人是一头雾水的。毕竟现代医学堪称是目前壁垒最高的行业之一，" 劝人学医，天打雷劈 " 这句话背后，则是医学生漫长的培养周期。

如果头疼脑热等小毛病也要上医院，钱包和精神可能都经不起考验，由此 " 丁香医生 "、" 好大夫 " 等数字医疗产品也就应运而生，并通过连接医生、医院、药企来为用户提供专业服务。事实上，" 丁香医生 "、" 好大夫 " 这类产品只是将问诊场景从线下搬到线上，他们的权威性也是由医生、医院来背书。

但 " 蚂蚁阿福 " 不一样，它作为 AI 产品并不具备人格，如果人类医生给出了错误的治疗方案，一旦构成医疗事故会有卫健委追责，可 " 蚂蚁阿福 " 如果因商业因素的干扰而误导用户，难道还能追究开发者的责任？所以 " 理中客 " 是用户愿意使用 " 蚂蚁阿福 " 的前提，毕竟绝大多数人都不会拿生命开玩笑。

在某种意义上，" 蚂蚁阿福 " 被迫自证清白属于是 " 前人砍树，后人暴晒 "，当年的 " 魏则西事件 " 已经让许多国内网民心有余悸。而 " 魏则西事件 " 成为一场悲剧的背后，则是百度搜索引擎在竞价排名广告的影响下失去了公正性，错误地将缺乏资质的莆田系医院放在了搜索结果的第一条。

在无良医疗机构的 "SEM"（搜索引擎营销）导致了 " 魏则西事件 " 后，面对生成式人工智能（AIGC），用户难免会由此及彼。其实也不怪用户多想，毕竟面向 AI 的 GEO（生成式引擎优化）已经不是什么新鲜玩意。从事 GEO 的机构更是公开宣称，当用户搜索与您的产品、服务或专业领域相关内容时，GEO 会将您的品牌定位在 AI 生成的结果中。

网络营销公司能影响 AI 大模型输出结果的原因很简单，因为 AIGC 的本质是基于概率的生成模型，它在生成内容时并非凭空捏造，而是基于数据库中已经存在、关联性最高的数据进行拟合。所以只需要调整内容结构、语义关联，让内容被 AI 算法视为 " 可信来源 "，就能提升相关品牌在 AI 生成答案中的引用优先级和可见性。

值得一提的是，关闭 AI 的联网搜索能力并不能解决这个问题，因为 AI 大模型的训练数据集本身也会被污染。长期以来，AI 领域存在一个乐观的假设，即模型越大就越不容易受到数据投毒攻击（Data Poisoning Attack）的影响，因为随着模型参数不断扩大，所需的训练数据也会从 TB 级暴增至 PB 级，少量 " 毒药 " 也会被海量的干净数据稀释。

可遗憾的是，Anthropic、艾伦 · 图灵研究所在不久前给出的新发现，否定了此前业界关于 AI 模型安全性的基本假设。数据投毒需要的 " 毒药 " 数量在很大程度上与训练数据集规模无关，只要 250 份恶意文档就足以在 130 亿参数规模的模型中投毒，进而全面降低 AI 大模型输出内容的准确率。

用谎言去验证谎言得到的一定是谎言，如果数据集中的参数本身有问题，得到的回答自然是错漏百出。AI 大模型的原理就决定了它不可避免地会被外界影响，它的中立性并不是天然就存在的。换而言之，" 蚂蚁阿福 " 这次不仅是拿出了一纸声明，而是一份长期的承诺。

也就是说，" 蚂蚁阿福 " 不仅需要拒绝商业化，还要持之以恒保持数据训练集的纯净。

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