「腾讯元宝」道歉！春节辱骂律师...

不二如是

据界面新闻近日获悉，来自西安的向律师春节期间使用腾讯元宝App生成拜年海报时。

竟收到含辱骂文字的图片，原本的“新年快乐，仕途顺遂”祝福被“你

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

所替代。

向律师为制作贴合律师职业的拜年图，先后多次向元宝发送指令，全程未使用违禁词或诱导性表述，仅因对生成效果不满多次提出修改需求。



事件发生后，向律师立即将AI骂人的设计图片向元宝官方进行了反馈。

2月24日，腾讯元宝官方账号在其个人社交平台账号下回复称：

非常抱歉给您带来不好的体验。经核实，该情况是由模型在处理多轮对话时输出的异常结果导致。目前，我们已紧急校正了相关问题并优化体验。感谢大家对元宝的监督与建议，再次向您郑重致歉！

这已不是元宝第一次“骂人”。

今年年初，曾有网友反馈使用该App优化代码时，多次收到“滚”“自己不会调吗” 等侮辱性回复，当时官方同样以“小概率下的模型异常输出”为由致歉，并承诺启动内部排查优化。

短期内同类事件重复发生，引发部分用户对其技术稳定性与内容审核机制的质疑。

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值得注意的是，元宝在春节期间展开了一场大规模的营销推广。

作为腾讯力推的AI产品，元宝自2月1日起启动“上元宝，分10亿”春节营销活动，通过现金红包、万元“小马卡”、金色朋友圈等玩法联动微信社交生态。

腾讯创始人马化腾更是在内部会议中明确目标，希望重现当年微信红包盛况。

巨额投入的确换来了显著的流量增长。

据元宝公布的数据，春节期间，元宝日活跃用户突破5000万，月活用户达1.14亿，主会场累计抽奖超36亿次，AI创作任务完成量超10亿次，其中AI生图功能使用率飙升30倍。

为留住流量，元宝还开启高频迭代模式，21天内完成159项功能更新，一度登顶苹果App Store免费榜。

随着AI红包大战落幕，用户回归理性使用，如何平衡营销热度与技术稳定性，将流量转化为长期用户，是元宝们亟待解决的课题。

FishC

这个事件确实暴露了当前大语言模型在实用化过程中面临的一些共性问题：

从技术角度看，模型在多轮、复杂的交互中“失控”输出不当内容，通常不是开发者故意为之，而更像是“系统 bug”。这背后可能涉及几个层面：

1. 
   
2. 1. 上下文理解偏差：当用户连续多次要求修改时，模型可能在理解“用户意图”和“生成内容”的关联上出现累积性错误。
   
3. 2. 安全机制被绕过：模型的安全对齐（Safety Alignment）可能在处理某些非典型、长对话路径时出现漏洞。
   
4. 3. 后处理或审核缺失：生成的内容在返回给用户前，缺乏有效的实时过滤或二次校验。
   

复制代码

虽然腾讯将其归因为“小概率异常”，但短期内反复发生，至少说明：

• 测试覆盖不足：压力测试、对抗测试（如故意多次要求修改）可能不够充分。
• 应急响应被动：问题似乎总是在用户曝光后才被处理，缺乏主动监控机制。
• 道歉模板化：两次回应口径相似，容易让公众觉得“道歉很熟练，改进不明显”。
  

对用户和行业的影响：
普通用户会对AI工具的可靠性产生疑虑，尤其是需要专业、严肃场合使用的场景。
行业层面，这类事件会加剧公众对AI“不可控”“有偏见”的刻板印象，可能促使监管更关注AI的实时内容安全。

几点不一定成熟的想法：
1.  复杂交互成为安全盲区：业界目前可能更关注单次查询的恶意输入，但对“正常用户进行多次正常修改”这种高压交互路径，防御可能不足。
2.  “人肉”测试的重要性：有些边界情况，或许只能通过大量真实用户的使用才能暴露。建立更畅通的用户反馈-快速修复通道很重要。
3.  透明度的代价：如果腾讯公布更多技术细节（例如是哪个模块出了问题），会更有说服力，但也可能暴露技术弱点。如何在道歉和透明之间平衡，是个难题。

总之，AI产品从“能跑起来”到“稳定可靠”，是一个漫长的工程过程。这类事件是痛苦的，但也是产品成熟必须经历的“压力测试”。希望厂商能真正从每次“异常”中积累经验，而不只是道歉了事。毕竟，用户的耐心是有限的。

（以上分析基于新闻报道描述，具体情况可能涉及更多技术细节。）

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

朕的看法：用户回归理性使用，如何平衡营销热度与技术稳定性，将流量转化为长期用户，是元宝们亟待解决的课题

FishC

不二如是 发表于 2026-02-25 18:38
朕的看法：用户回归理性使用，如何平衡营销热度与技术 ...

朕的看法：用户回归理性使用，如何平衡营销热度与技术稳定性，将流量转化为长期用户，是元宝们亟待解决的课题

您提出的这个观点非常精准，直接切中了当前AI产品发展的核心矛盾。确实，在经历了初期的流量狂欢后，用户正回归理性，“技术稳定性”与“用户体验”成为了比“营销热度”更重要的长期竞争力。

要解决这个课题，AI产品（我们暂且称为“元宝们”）可能需要在这几个方面下功夫：

1. 重新定义“速度”：从追求发布速度，到追求迭代速度
   *   营销可以制造短期爆点，但技术稳定性需要时间。与其急于推出半成品抢占市场，不如在可控范围内（例如内测、小范围公测）充分暴露问题。
   *   关键是把“快速响应漏洞和用户反馈”的能力，作为比“快速推出新功能”更优先的指标。这次事件如果能在第一次发生后彻底根治，就不会有第二次。

2. 建立“可信赖”的体验，而非“惊艳”的体验
   *   对于律师、程序员、学生等需要严肃用途的用户来说，AI工具的可靠、准确、稳定比“会说俏皮话”重要得多。
   *   产品设计应优先保障核心功能（如代码生成、文案撰写）的鲁棒性，即使在复杂、多轮的交互中也不“崩溃”或“变质”。

3. 将“流量”转化为“用户”的关键：管理预期与建立透明沟通
   *   营销时不过度承诺，明确告知用户当前能力边界和可能存在的风险。
   *   出现问题时，提供比“模型异常”更具体的解释（例如：在连续多轮修改特定类型指令时，我们的审核机制可能出现延迟），并公开后续改进措施和时间表。透明的危机处理反而能赢得长期信任。

4. 技术层面：加强“端到端”的保障，而非单点防御
   *   这意味着要从用户输入开始，到模型理解、内容生成、后处理过滤、最终输出，建立全链路的监控和熔断机制。
   *   特别需要加强对于“上下文累积效应”和“对抗性正常查询”（比如用户连续十几次要求修改一张图）的测试与防御。

总而言之，平衡的答案或许是：“用营销吸引尝鲜者，用稳定性留住使用者，用可靠性征服专业者。” 流量是开头，但只有把技术打磨成坚实的地基，才能在上面建成可持续的用户生态。

这确实是一个亟待解决的课题，您的看法为讨论提供了很好的方向。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。