上海
將【在公關】設為“星標?”
第一時間收到公關知識
我是很想用AI的姚素馨
來自被逼著各種驗證的啊嘿噠公關
寫豆包關于“家長聽豆包給嬰兒每頓只喂 60ml 奶”的回應，是停了原來選題，臨時爬起來弄的。
特別典型的案例。輿情的產生、擴散，品牌方的決策、處置，呈現的最終結果……對于所有企業，都具備借鑒意義。
01
老規矩，先說事兒。
《南國早報》發了一則關于聽AI建議喂養孩子的報道。
后來被一些媒體轉載，用的標題是：《家長聽“豆包”建議每次只給孩子喂60ml奶：娃餓得大哭；醫生：喂養量達不到孩子生長需求，寶寶的體重一斤沒長》。
內容大概是這樣的。
還有被轉發的原視頻，有醫生聲音出鏡。
為什么都貼轉發的？你說呢？
不過，倒是找到一張上平面的截圖。（我們覺得不是AI做的）
很大版面，注意2點：
刊發在5月28日，屬于融媒體先發，平面后發。（大健康不一定每天有版）
以及，沒有出現“豆包”，全用“AI工具”代替。
02
5月28日晚上6點左右，豆包AI官方微博發布關于“家長聽豆包給嬰兒每頓只喂60ml奶”相關不實報道的情況說明。
建議先仔細看完豆包官方本文，再看后面的拆解。
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03
這篇，我們按照真實處置流程來說。
危機處理，在我這里會分3步，也講過很多次了：
第一步，厘清事實；
第二步，做出決策；
第三步，分頭執行。
一步一步分析。
04
厘清事實，在面對具有“突發”屬性危機的時候，必須做得很扎實的前置步驟。
至于“可與預見性”危機，到底怎么回事，別厘了，企業自己心里早就門兒清。
喂奶事件的核心事實非常明確（好案例的特點），而且可以直接證明，那就是“豆包有沒有跟當事家長說給嬰兒每頓只喂 60ml 奶”。
看著挺好查的，其實不是。
第一時間，豆包的PR會問技術部門，自家大模型到底會不會說出這種鬼話來。
技術部門可能也沒什么大招，就是“對豆包進行了多輪測試”，我猜，就是不同人，不同話術，多問幾遍這個問題，看看會得到什么答案。
所以，技術部門會給PR一個答案，叫做“我們測下來不會”。
這類答案，送走過無數PR。沒有怪技術部門的意思，就是想跟PR說，自家測下來沒事，用戶手里的就有事的情況，比比皆是。
記住，不能用自家測出來的“沒事”，去判斷用戶手里情況“不存在”。
05
很明顯了，厘清事實的最“保險”方式，當然就是直接看用戶手里那個，是吧。
喂孩子事件處置起來的最大障礙，恰恰就是，豆包也不知道當事家長是誰。
醫院和醫生在媒體報道里都是實名的，去就能找到人的。
家長呢？
與用戶直接找上門或者發網上吐槽，這類隱匿的當事人，很有可能會卡BUG。
再有，就算真的知道是誰，豆包有權限看后臺，確認大語言模型跟人家說了什么嗎？
再再有，就算看了，豆包敢說“我看了后臺，沒有這么說過”嗎？
我們問了一下豆包合規問題，它是這么答的。
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06
沒有喂孩子的家長這個直接當事人，豆包“第一時間聯系了相關醫院及接受媒體采訪的醫生。”
如果醫生看過家長手機里與豆包的對話，也能獲得依據。
而醫生給的答案是：“家屬未提供與豆包對話的相關內容”，“未說明豆包是否給出每日總喂養量的建議”，“并不清楚患者家屬詳細的提問背景、上下文情況。”
翻譯一下，醫生撒也沒看到，就聽家長口頭說的豆包讓他們每頓只喂60ml。
從目前豆包還在沒聯系上當事家長的狀態看，醫院和醫生也沒把病人信息告訴豆包。不管是記不清是誰了，還是隱私保密，反正豆包還是沒找到當事人的樣子。
07
我們仔細把平面刊登的信息看了一下，沒有任何來自當時家長的信息。
這篇報道，基本出發點是AI給的健康建議，很可能不靠譜。“家長聽豆包給嬰兒每頓只喂 60ml 奶”是一個不錯的佐證。
如果記者沒有聯系家長，那么豆包通過媒體去找當事家長的路子，也就走不通了。
08
看吧，即便抖音集團這樣的規模，一樣會找不到人的。
綜上，豆包其實是在未確定自家大語言模型到底跟當事家長（假設有）說了什么、未完全排除給出錯誤建議可能性的情況下，就要做出決策。
再次強調，后續分工執行，都是在決策基礎上的。
第一個決策核心是要不要回復。
輿情不小，但也沒有翻天，但有擴散可能性。而且，因為直接集中大語言模型的信任基礎：“誰信，禍害誰”。
這個決策過程非常復雜，專業公關培訓可以講幾個小時，這里沒法展開。
09
來看幾個大模型坑人的對比。
網友用豆包預約餐廳“成功”，最后根本進不去。
這個需要回復嗎？
網友問豆包機票退票手續費，豆包承諾只扣5%、放心退，網友實際退款時被扣40%，虧600 元。
這個需要回復嗎？
為什么喂孩子事件需要正式回復，這下就很明顯了吧。
10
判斷茍不過去，先動手更有收益之后，第二個決策核心就是定性。
豆包的決策核心是“否認”。
標題上就明明白白寫了：“家長聽豆包給嬰兒每頓只喂 60ml 奶”是“不實報道”。
“不實”在哪？不實在于“不會給出滿月嬰兒每頓只喂 60ml的建議，豆包會在回復中給出每日總奶量”，并且還會“提示家長關注嬰兒后續反應，并建議出現哭鬧等情況時增加喂養或及時咨詢醫生。”
由于無法排除所有可能性，豆包還給了一個“正常情況下”的限定。
11
那么，怎么導致的“不實”？罪魁禍首是誰？
豆包沒問題的話，錯在哪里？
豆包的歸因，是柔性的：“由于無法還原當時的具體提問、上下文和完整回答，可能存在理解偏差。”
理解偏差，是誰的偏差？是媒體理解錯了醫生，還是醫生理解錯了家長，還是家長理解錯了豆包？
不管是誰，豆包也不準備掰扯。這篇情況說明的全文，也沒有任何“指責”、“發難”的意思。
即便召喚還未出現的當事家長，用詞也是“希望”、“幫助”、“核實”、“優化”。
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對于原發媒體的態度，豆包也比較柔和。（還記得黃天鵝的“三問”嗎？）
豆包雖然說了那是“不實報道”，但是沒掛《南國早報》的名字。
原發內容，《南國早報》已刪掉了。
我不認為這個刪除是靠合作。
這里有個問題，《南國早報》是聽醫生說的，醫生是聽家長說的。
沒找家長核實做交叉信源的比對（報道中未出現家長方面的任何說法），正經持牌媒體也這樣發報道嗎？
而對于把“每頓”寫成“每天只喂 60ml 奶”的媒體，豆包也就說了一句“謠言”，沒說要發律師函，沒說要追責。
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至于最關鍵的準確性，豆包給的是“持續提升大模型在垂直領域的準確性”的說法。
這個其實說不說的，都會不斷提升。
同時，專業意見需要咨詢專業人士，也是一個強表態。
“豆包將加強相關的安全提醒機制”，“大模型生成的內容僅供參考，不能替代專業醫師的診斷與治療建議，醫療健康問題請謹遵醫囑”。
這個其實說不說的，都會往自己身上攬。
14
來看執行。
豆包微博大號發布的方式，算是相當正式。
這個“情況說明”的信息量，足夠成為“新聞”。
昨天晚上到今天早上，大量直接“貼”豆包情況說明的內容出現。
感興趣的可以自己去數下發布媒體的數量以及分布，是怎么“蓋”住原來那些內容的。
但，大部分媒體采用的是“照搬”，沒有“加持”。
最多的標題是《豆包發布情況說明》
我覺得這個執行結果是可以的。
使用更有傾向的“豆包辟謠”，或者“豆包回應：不實！”，也有，不過不多。
還順便看到幾個不知道怎么取出來的標題，比如：
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我在辦公室問，覺得豆包的回應怎么樣，都說挺好的。
我們又去看了一下輿情情況。
總體并不樂觀。
有直接說豆包“不準”的，雖然并不很多。
還有一種微妙的“他沒罵，但是他在罵”的狀態，就是“你怎么能信AI”。
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還有一個情況說明里一出現“多輪測試”，就能想到的問題：大量用戶會問。
問完，他們會曬結果。
更麻煩的是，哪怕最開始的當事家長真的問出來每頓60ml的答案，后面說也問出來的人，你要怎么判斷？
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我們前面說這是“突發”性輿情。
其實，在大語言模型發展過程中，被AI的錯誤答案誤導，產生直接嚴重后果，是可預見的。只是，公關猜不到具體是個什么例子而已。
但是，這類案例其實都在質疑AI的可信度。質疑AI的可信度，應該是有專門應對方案的。
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這個事情的嚴重，看似涉及寶寶等敏感話題，個人覺得其實是另外一個點。
大語言模型在陪你瞎聊方面絕對沒有問題，可這是“不收費”的基礎功能啊。
在專業領域提供有價值的信息和服務，能轉化成實際生產要素，才會有人付費，是吧。
AI的準確性，確實一直都在提升，很明顯有“好多了”的體感。這次事情一出，大家一發各種離譜回答，可能又往回退了一點。
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到底什么時候才能實現：腰痛了，就能躺著讓AI寫稿啊。
上文：
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