Amazon 测试生成式 AI 总结评价：一眼看清买家优缺点吐槽

买东西之前翻几十条买家评价，是很多人的习惯。但如果一个商品下面有上千条甚至几万条评论，根本翻不过来，最后往往只能凭运气下单。

亚马逊最近打算让 AI 来接手这个苦差事。据 CNBC 报道，亚马逊正在其手机端购物应用中测试一项新功能，利用生成式 AI 自动抓取并总结买家对特定商品的评价。

这个功能最先由营销机构 Fortress Brand 的技术负责人 Mark Wieczorek 发现。亚马逊随后证实了这项测试，但没有透露具体使用的模型或底层技术细节。

一键看透优缺点，连差评也不藏着

这项功能会直接在商品页面生成一段简明摘要，罗列消费者喜欢和不喜欢的地方，并在旁边附上一行声明，注明内容是由 AI 根据买家评论自动生成的。

从测试截图来看，AI 总结并不会只挑好听的说。比如在一款售价不菲的儿童魔法坩埚玩具页面上，AI 摘要写道，虽然有买家称赞它的趣味性、外观和充电表现，但大多数顾客在这些方面其实给出了负面意见。

摘要甚至直接指出了细节，比如有顾客花了 100 多美元后觉得完全不值，还有人遇到了做工粗糙、充电故障以及漏水的问题。这种把缺点直白摊开的做法，显得相当大胆。

亚马逊发言人 Lindsay Shanahan 表示，公司正在所有业务领域对生成式 AI 进行大规模投资。今年 4 月，亚马逊首席执行官 Andy Jassy 也曾公开表示，大语言模型将改变并提升几乎所有客户体验。

假评论泛滥的当下，AI 总结算解药吗

对亚马逊来说，评价系统早已是个令人头疼的泥潭。为了降低反馈门槛，亚马逊过去推出了轻触一键评分功能，允许用户不写字就打星，但这让真正有参考价值的文字变少了。

更棘手的是虚假评论。长期以来，刷好评的灰产屡禁不止，亚马逊不得不投入大量人工审核和自动化工具进行清理。而近期，甚至有买家开始使用聊天机器人来批量代写评价。

如果底层评价本身掺了水分，把这些评论交给 AI 去汇总，得出的结论是否可信，成了外界最大的疑问。亚马逊如果无法从源头过滤掉水军刷分，AI 摘要很可能会把虚假好评当成真实民意打包呈现给消费者。

为什么重要

我们认为，亚马逊测试 AI 评价总结，是电商巨头把大模型落到真实高频交易场景里非常聪明的一步。对于普通买家来说，只要这个功能全面上线，挑选数码配件、母婴用品等参数复杂且容易踩坑的商品时，决策时间能直接从几十分钟缩短到几秒钟。

把差评和缺点直接提炼在最显眼的位置，这在电商平台上并不多见。亚马逊敢这么做，看起来是在优先保障消费者的决策信任，而不是盲目偏袒卖家。这也会倒逼平台上的第三方卖家把精力花在改进产品品质和品控上，而不是靠砸钱刷单掩盖缺陷。

但这里的隐患也极其明显。生成式 AI 具有提炼能力，却缺乏甄别事实真伪的能力。如果黑产团队利用生成式 AI 批量制造更像真人写的高级虚假评论，再被亚马逊官方的 AI 吸收并总结成购买建议，虚假信息就会被官方盖章背书。如何在提炼摘要之前把假评论剔除干净，是亚马逊这项功能真正普及前必须跨过去的一道坎。