AI幻觉时代，大众点评的“真人真评价”更珍贵了？
2026年03月30日 13:54:03
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AI幻觉时代，大众点评的“真人真评价”更珍贵了？
AI时代，最稀缺的东西是什么？答案无疑是真实。
在AI浪潮下，虽然大模型越来越聪明，AI幻觉却现象频出：编造虚假测评信息、伪造权威**……对于一些本地生活服务平台来说，面对日益泛滥的 AI 虚假评价浪潮，如何构建属自身的“反 AI 幻觉”审核体系已尤为紧迫。因为，和消费者直接相关的吃穿住行领域，一点“AI幻觉”就意味着消费者线下的一次踩坑。
近日，大众点评发布了《2025年评价透明度报告》（以下简称“报告”）。其中提到，大众点评率先引入AI智能体辅助人工审核，以二十年沉淀的物理世界真实信息为AI“信息底座”，构建起全方位、精细化的评价治理体系，在虚假评价、AIGC评价的围剿中，为行业守住了真实的底线，也重塑了本地生活服务平台的核心竞争力。
AI智能体守护“真人真评价”——物理世界AI守护“真实”
AI技术的飞速发展，在为生活带来便利的同时，也催生了AIGC评价的“量产时代”。然而，“AI投毒”现象的出现，让线上信息愈发鱼龙混杂，通用AI审核模式因仅依赖语义分析和关键词匹配，本质上属于“概率生成式判断”，极易陷入“AI幻觉”，无法有效区分真实评价与机器生成内容。
对于本地生活消费场景而言，用户评价直接影响商家口碑、流量和经营结果。餐厅值不值得去、哪道菜好吃、有没有踩雷，都依赖他人真实的经验反馈。一旦评论区被空洞、夸张、模板化的AI内容大量占据，消费者短期可能会被误导到店，长期就不会再信任评价。认真写评价的用户，认真经营的小店，也会在这种泛滥里被不断稀释。
因此，在消费者愿为“可信评价”支付更高溢价的当下，“真实”已成为本地生活平台的核心竞争力。
面对行业痛点，大众点评率先发力。过去的一年，在人工智能技术高速发展的时代趋势下，大众点评率先推进AI智能体赋能人工，升级评价审核体系，聚焦评价治理领域的细分场景痛点，构建精细化的识别处置能力，将原有的四道安全防线升级为“黑产安全防护网—AI审核—人机协同—专家审核—争议处置”五道安全防线，构建起了精细化的虚假评价识别处置能力。
报告显示，过去一年，大众点评App累计收到近4.5亿条用户评价，覆盖境内外近902.9万家商户、超400种商户类型，99.9%的新增评价在提交后次日24点前完成最终研判，全年累计审核并处置违规评价2557.2万条，治理AIGC评价1161万条。
用高效治理能力守护着评价生态纯净的背后，正是大众点评AI智能体的差异化优势体现——以物理世界真实信息为信息底座，彻底规避AI幻觉，实现从“文本推测”到“事实核验”的跨越。
据了解，与纯粹依赖语义分析的通用大模型不同，大众点评的AI智能体在审核每一条评价时，都会实时调用平台积累的物理世界真实信息进行多维度交叉验证，让AI的判断从“基于文本的概率推测”进化为“基于事实的逻辑推理”，大幅提升了非真实评价的识别精准度。
数据显示，在"AI+人工"审核下，大众点评持续深化商户治理，对虚假刷评、招募用户写不真实好评、替代用户写评、要求用户写评并引起反感、利益交换评价等破坏评价真实性的核心违规行为进行治理打击，全年累计对超71.2万首次/轻微违规商户进行警告与纠正，对超8.7万违规商户执行处置。
与此同时，真实的用户评价又回过头来进一步夯实了大众点评物理世界信息的准确及时性，为平台应用AI工具为用户提供精准的AI结果，形成"物理世界数据越准确→AI审核越精准→评价生态越健康→真实数据越丰富"的正向飞轮。
另一方面，AIGC评价也在冲击稀缺的“真人感”。为此，大众点评利用AI智能体赋能人工，对评价文本进行智能分析。对非真实消费体验、批量机器生成、内容空洞、高度同质化等AIGC评价，开展严厉打击，全年累计处置违规AIGC评价1161万条，坚决筑牢评价生态的真实性底线，保障用户消费参考信息的真实可信。
值得注意的是，大众点评正持续构建以“AI智能体+人工”为审核模型的AIGC评价 “反事实侦查”能力，通过文本层识别、行为层识别到事实层比对的三层递进式识别逻辑，从根本上区分真人评价与机器生成内容。
长期重投入构建系统护城河——长期重投入让“物理世界信息”准确及时
大众点评AI智能体的差异化模式核心，在于其沉淀的海量物理世界数据，这些多维度的数据形成了独一无二的“信息底座”，为AI审核提供了精准、可靠的支撑。而这坚实的“信息底座”并非一蹴而就，是一项需要长期、重投入的系统工程。
具体来看，在本地生活服务领域，能够长期、准确、真实、全面地反映物理世界信息，不仅需要强大的技术支撑，更需要完善的生态布局和持续的资源投入。在此背景下，大众点评凭借二十年的积累，可以说早已构建起一套成熟的信息采集、核验、更新体系。
在物理世界点位的基础信息创建与动态维护方面，大众点评构建了“专业团队+生态伙伴+用户参与”的三线采集模式，依托美团生态内的地推销售团队、骑手生态、商家生态持续提报信息，同时充分利用外卖、到店验券等场景数据，精准更新商户的地理位置、营业状态、交通动线等信息。例如，骑手的交付点信息可以帮助平台将商户坐标校准得更精准，骑手的报备或客诉信息能够及时发现商户地址错误等问题。
此外，大众点评还从UGC数据中挖掘信息线索，不断丰富商户信息的维度。比如，其商户线上页面的服务设施板块已涵盖超30个信息字段，包括各类餐厅主题、是否宠物友好、停车场信息等，全方位满足用户的消费决策需求。为了确保这些信息的准确性，大众点评投入大量资金及人力，配备专门的工程研发、质量产品、运营等团队，利用自研AI大模型、节假日AI外呼采集技术等，对搜集到的信息进行多重核验，持续提升基础信息准确率。
基础信息外，商户线上页面的环境相册、**菜相册等图片类“软性”客观信息，也是大众点评信息底座的重要组成部分。平台开放商户头图、环境相册的上传权限，允许商家在经营宝后台免费上传，同时也鼓励用户自行上传，平台还会从海量的用户评价、笔记中运用AI抓取相关内容，提升信息密度。相关工作人员会联动经营宝、评价、笔记、**菜、外卖业务等业务的图片数据，为用户提供客观、真实的商户环境图片。
数据显示，目前大众点评用户上传照片现存量级约51亿，视频约3.8亿，菜品约13亿，商家上传照片现存量级约2亿，每天新增图片350万-450万条。面对海量的图片信息，大众点评建立了完善的处理流程，通过自研AI大模型开展诚信审核、图片分类识别、质量分计算、相似图片去重优化等工作，每年耗费数百万级别的识别、审核、运营成本。
在**菜和招牌菜模块，除了依赖商家和用户自行上传，大众点评也会从美团内部产品和点评内部其他模块为商家进行信息增补。2025年，大众点评持续投入产品迭代，目前有专职产品、运营、前端、后端、算法人员在岗，以及兼职外包进行日常审核，涉及机审、人审、抽检多个步骤，为商户及用户提供门店**菜菜品，包括菜名、菜图、菜价、菜品评价、菜单、菜品榜等。
2025年，平台还为商家提供招牌菜基础信息设置、主推/上新菜品标签等功能，帮助商家传递核心菜品信息，同时降低用户决策成本。
除了地推销售团队提报，外卖、到店验券等美团生态内情报，以及通过先进的技术手段对信息进行核验。拥有良好的商家、用户基础，形成合作关系，也是“精准真实反映物理世界信息”另一大基础。
在用户侧，由于平台前期依靠自身能力对信息的建设，用户已经形成了“大众点评信息准”的心智。可靠的信息吸引更多高质量用户，他们留下的真实评价和UGC内容，进一步丰富了信息库的深度和真实性，帮助平台提升推进信息结构化、信息密度，形成正向循环。在商家侧，由于平台能带来精准的、有真实消费意图的客流，商家更愿意主动维护信息。同时，美团各类深入商家运营全场景的产品，例如餐饮SaaS、外卖服务等，积累了大量商家真实经营数据，也能够反哺线上信息建设，形成良性循环。
整体来看，大众点评的探索，不仅为自身赢得了用户信任，更为整个本地生活服务行业提供了可借鉴的范本。在AI技术持续迭代的当下和未来，非真实评价的治理将是一场长期战役，而“物理世界真实信息底座”的构建，将成为平台核心竞争力的关键。这场守护真实的行动，不仅关乎一个平台的发展，更关乎整个行业的生态健康。