FT Chinese Column

When Images Are No Longer Proof: Trust and Markets in the AI Age

當圖片不再算證據:AI時代的信任重估與市場結構重組

25 Jun 2026

作者

何國俊
香港大學賽馬會基金經濟學教授、香港大學賽馬會環球企業可持續發展研究所所長

AI 時代的信任與市場結構

過去我們買東西,多少有點像相親。先看照片,嗯,挺精神;再看自我介紹,真誠、專業、值得託付;最後看看別人評價,五星好評、回購三次、閉眼入。於是我們下單,就像在心裡默默說:雖然我們素未謀面,但我願意相信你不是「照騙」。

但 AI 時代來了以後,事情開始變得微妙。圖片可以生成,視頻可以合成,文案可以讓大模型寫得比老闆本人還像老闆,評論也可能從「真實用戶體驗」變成「真實語言模型體驗」。過去商家辛辛苦苦修圖,現在 AI 可以一鍵生成一個光線高級、構圖講究、連空氣裡都彷彿漂浮著消費主義香氣的場景。唯一的問題是:貨可能並沒有那麼高級,甚至根本沒出現過。

於是,一個以前不那麼顯眼的問題突然站到了舞臺中央:當描述、圖片、視頻這些常見的品質信號越來越便宜、越來越容易偽造,市場還靠什麼來建立信任?這個問題聽起來像吐槽,實際上卻是一個非常經典的經濟學問題。

George Akerlof 在《檸檬市場》的經典論文中提出,當賣家知道品質、買家不知道品質時,低品質商品可能會把高品質商品擠出市場,最後市場整體向低品質塌陷。這個理論之所以經久不衰,是因為它抓住了現代市場經濟里一個反覆出現的難題:當買方無法直接觀察品質時,價格機制本身未必足以維持優質供給。隨後,Michael Spence 的信號理論進一步說明,市場並不是沒有自救能力。問題在於,能夠恢復區分度的信號,必須具有成本,而且這種成本要對高品質者更低、對低品質者更高。換句話說,真正有用的信號,不是說出來的,而是「做出來且難以偽造」的。Jean Tirole 關於集體聲譽的研究又把這個問題往前推進了一步:很多時候,市場並不是根據單個主體一次性的表現來判斷它,而是根據它所在組織、平臺、行業乃至群體的歷史聲譽來做推斷。個體聲譽和集體聲譽互相影響,而這種歷史積累,會深刻塑造當下的交易環境。

把這幾條線索放在一起看,AI 時代的新變化就非常清楚:不是信息不對稱消失了,而是許多原本用來緩解信息不對稱的信號成本,正在迅速下降。過去,一張專業圖片可能意味著商家認真投入;現在,它也可能只意味著提示詞寫得不錯。過去,一段細緻文案可能說明商家理解使用者;現在,也可能只是模型很會模仿「理解使用者」的語氣。過去,視頻比文字更有說服力;現在,視頻也未必比文字更接近事實。眼見未必為實,耳聽也未必為虛,消費者最後只好練就一種新的數字生存技能:看什麼都先眯一下眼。

商家:從會包裝,轉向可驗證

對商家來說,AI 講是一把利刃。它的第一重影響當然是降低了內容生產和營銷門檻。以前做一套看起來像樣的宣傳材料,要攝影、文案、設計、剪輯輪番上陣;現在,一個人加幾個工具,也能做出「總部疑似在巴黎」的視覺效果。這無疑擴大了中小商家的表達能力,也降低了進入市場的初始成本。但問題在於,當所有人都能輕鬆做出高質量內容時,「內容做得像樣」這件事本身就不再是有效信號。信號一旦太便宜,就會通脹。過去靠一張精緻圖片、一段打動人心的文案就能建立初始信任,如今這類內容更像是市場參與者的基礎配置,而不再是高質量的證據。

於是,商家的競爭重點會從「把內容做漂亮」轉向「把自己做得可驗證」。真正有價值的東西,不再只是會講故事,而是能留下證據:穩定的履約記錄、透明的供應鏈、清晰的售後承諾、經得起追問的細節、以及一旦出事有人可以負責的組織結構。沿著 Spence 的邏輯看,市場一定會去尋找新的、成本更高、更難模仿的信號,用來恢復品質區分。因此,AI 時代對真正做產品的人未必全是壞消息。因為一旦市場開始普遍懷疑「好看的東西」,長期聲譽、真實服務和穩定表現反而會變得更值錢。

當然,代價也很明確:新品牌會更難。過去一個新商家可以靠漂亮圖文和幾輪投放快速啟動;未來消費者會更常問:你是誰?誰給你背書?出了問題我找誰?這意味著,AI 也許降低了「獲客內容」的成本,卻提高了「初始信任」的成本。

消費者:從搜索信息,轉向驗證信息

消費者的處境講會很有意思:表面上工具更強了,實際上懷疑也更重了。以前大家抱怨信息太少,現在更常見的煩惱是信息太多、太像、太順滑,順滑到像剛從演算法流水線上打磨出來。消費者不再只是做搜索,而是在做偵探工作:這張圖真嗎,這個評論像人寫的嗎,這個博主到底是體驗者還是分銷商,這段「親測有效」到底是誰親測的?消費者原來依賴的那套「看看星級、翻翻評論」的辦法,本來就不是銅牆鐵壁,現在再疊加 AI 生成內容,壓力只會更大。最近關於 AI 生成內容與品牌信任的實證研究發現,消費者對 AI 生成內容的真實性和可信度感知,會顯著影響他們對品牌的信任;一旦內容被認為「不真實」,品牌信任就會明顯下滑。這說明問題不只是「AI 寫得好不好」,而是「消費者一旦意識到這是 AI 寫的,會不會覺得你在敷衍我」。類似地,關於深度偽造與消費者反應的研究也發現,當虛擬內容更逼真、而檢測概率有限時,消費者會整體下調對數字內容的信任,並更依賴懲罰、驗證和責任機制來決定是否交易。這意味著,「內容越來越真」並不自動帶來「市場越來越信」,它也可能把消費者推向一種更普遍的謹慎狀態。

於是,消費者會越來越依賴三樣東西:熟人關係、歷史品牌,以及平臺或第三方的驗證機制。因為當內容本身變得更難信時,人們自然會轉向那些更難偽造的東西:歷史記錄、重複互動、責任鏈條和可追責主體。沿著 Tirole 的邏輯,這正是集體聲譽替代個體觀察的過程。換句話說,消費者以後買的可能不只是商品,而是「誰替這個商品擔保」。

平臺:從流量分發者,轉向信任基礎設施

如果說消費者越來越依賴驗證機制,那麼平臺就會越來越像「信任基礎設施」。過去平臺最擅長的是連接和分發:把商家、內容和消費者高效地匹配起來。誰會做內容、誰懂投流、誰更適應演算法,誰就更容易被看見。平台當然也做治理,但很多時候,治理更像後台功能,不太顯山露水。

AI 時代不同了。平臺不再只是「把東西擺上貨架」,還要回答更難的問題:這是誰發的?這是真的假的?這條評論靠不靠譜?這個商家值不值得被優先推薦?如果 AI 助手直接給使用者一個答案,平臺甚至還要承擔某種「替你判斷」的責任。

這恰好解釋了為什麼平台會越來越強,也需要越來越謹慎。強,是因為它掌握了認證、排序、擔保和懲罰機制,能夠決定誰被看見、誰被相信;謹慎,是因為一旦消費者把判斷權外包給平臺和 AI,平臺就不只控制流量入口,也控制了信任入口。

從理論上看,這是信號理論和集體聲譽理論的自然延伸。平臺一方面是在幫助市場設計新信號,讓高品質商家更容易被識別;另一方面也在積累自己的平台聲譽,一旦平臺長期能降低欺詐、提高履約,它自己就會成為一個「可信品牌」。但平臺也會面臨一個新的現實:治理成本會越來越高。因為 AI 讓造假規模化了。過去刷評論還得僱人,現在機器比人敬業得多,而且 24 小時不喊累。平臺於是只能用 AI 去打 AI,一邊鼓勵生成,一邊打擊偽造,像一個白天賣鎖、晚上研究開鎖術的店主。

信息仲介:舊職業的復興

互聯網曾經給人一種幻覺:仲介會被消滅。買東西自己搜,訂酒店自己看,找信息自己比,大家都成了自主決策、獨立判斷的新型公民。後來大家發現,這種公民活得很累。

AI 時代會進一步證明:中介不僅不會消失,而且會更加重要。因為當信息變得過多、過像、過便宜時,真正稀缺的不是信息,而是經過驗證的信息;不是內容,而是願意為內容承擔責任的人。所以,未來會更重要的可能是這樣一批角色:專業測評機構、認證機構、數據審計公司、供應鏈溯源服務、反深偽技術公司、保險公司、行業協會、可信媒體,以及那些真正有聲譽約束的專家共同體。它們賣的不是「更多內容」,而是「更可信的判斷」。

這背後其實仍然是集體聲譽邏輯:當個體難以被單獨辨認時,群體聲譽、機構聲譽和仲介聲譽就會替代一部分判斷成本。而關於平臺聲譽機制的實證研究也提醒我們,光有用戶評分並不足夠,市場往往需要更主動、更制度化的信任設計。當然,仲介也不是天然高尚。市場需要識別那些打著「測評」旗號的廣告號,掛著「認證」牌子的收費章,滿嘴「科學決策」的半吊子分析師,以免他們製造新的信息污染。

市場結構:從內容競爭,轉向信任競爭

把這些變化放在一起看,AI 時代最深的變化,可能不是內容生產效率提高了,而是市場開始重新定價信任。未來的競爭可能會出現幾個結構性變化。第一,頭部品牌會更強。不是因為它們文案更好,而是因為歷史更長、責任更清楚、翻車成本更高。消費者不知道該信什麼時,最容易先信「以前沒騙過我的人」。第二,平臺會更強。因為它不僅分發資訊,還提供驗證、擔保、排序和糾紛處理。誰掌握這些機制,誰就更接近市場的「憲法制定者」。第三,信息中介會擴張。專業測評、認證、審計、保險、溯源,會從附屬服務變成核心服務。市場會越來越需要「信任即服務」。第四,新進入者會更難。未來的小品牌要突圍,不能只靠爆款,而要靠透明、穩定和願意長期承擔責任的承諾。「家人們可以放心冲」這種營銷術,以後光靠主播的語氣,恐怕已經不夠了。

參考文獻

Akerlof, G. A. (1970). The market for "lemons": Quality uncertainty and the market mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488–500.

Spence, M. (1973). Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 87(3), 355–374.

Tirole, J. (1996). A theory of collective reputations (with applications to the persistence of corruption and to firm quality). The Review of Economic Studies, 63(1), 1–22.

本文於 2026 年 6 月 25 日載於 FT中文網「明德商論」專欄。
原文連結:hkubs.hku.hk
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