有个互联网段子：三大平台年初说要 all in ai配资行业四大巨头，结果现在 all in 外卖。为啥呢？因为 waimai 包含两个 ai。
创作这个段子的朋友一定没想过当今外卖的 AI 含量有多高——作为当下人工智能（障）最普及的应用场景，从你打开 App 的那一刻起，一场由 AI 导演的《舌尖上的幻觉》就已开机。
搞外卖，那可是货真价实的 all in AI。
01. 制造一桌假外卖
一日两餐顿顿外卖的诸位一定见过这样的门头照：大气明亮的招牌，柔和的光线，门口大排长龙，十分热闹。
这是 AI 时代的特产，用上这些华丽的 AI 门头照，假装自己是一家拥有超高人气的堂食大店。
而其实它们真实的样子是这样的：
还有这样的：
AI 大规模生成门头照这事前段时间被央视曝光了，各个平台就开始治理，下架掉了一大堆这种同一个模版里跑出来的 AI 图。
但其实换一个提示词就可以卷土重来，流水线上的 AI 图封掉之后，剩下的更隐蔽，让人傻傻分不清，下面这俩就是我打开软件随手截的。
不光是门头图，AI 还可以轻轻松松生成店内环境图，整齐的原木桌椅泛着温润的光，复古吊灯很有现代感。看图片很像样子，其实还是个小作坊，连堂食位置都没有。
你永远想不到一家小作坊能有几条业务线——一个不到十平米的厨房，可以同时在三个外卖平台上运营着十二个不同的品类的外卖店铺，你点的轻食沙拉没准就和赌上厨师职业生涯的炒饭出自同一人之手。
很多朋友点起外卖来都有选择困难症，点开一张张外卖菜品图片，放大，反复研究，试图从图片推断该食物的味道。其实这完全是白费功夫，因为大多数商家的图片也是假的。
外卖平台都有一个巨大的图库，商家输入菜品名，会跳出一大堆符合名称的图片，选一个喜欢的用就好了。平台并不要求商家必须用实拍图。
这样的烤串图片大家想必都很熟吧，像是专业烧烤店的出品，其实是电商平台上三块钱就能买到好几百张的网图，全国各地的烧烤外卖都长这样。
轻食、烧烤、炸串、盖饭，各个外卖品类的网图都相当全乎，你对着手机精挑细选半天，其实店家都是从同一家店买的图包。
现在呢，AI 时代，商家更是可以无痛迭代菜品图。想要看起来更健康，提示词里加一句"低脂、清爽、自然光"，想要更下饭，再来一句"油润、饱满、重口味、热气腾腾"。
几秒钟之后，一张精美的菜品图就已经生成完毕。
能看出下面哪一盘是 AI 鸡腿吗？很难吧，所以想要通过图片挑出好吃的外卖注定是徒劳的，因为它们很可能本身就不存在。
图片本身就是无中生有，那么消费者收到毫无关系的外卖，自然也是情理之中，毕竟卖家秀与买家秀之间，隔着的可是整条 AI 产业链呢，新质生产力。
大家一顿操作猛如虎，对着外卖平台苦心研究半小时，收到手的外卖打开还是老样子：国潮包装袋、黑色液体勺、海绵宝宝餐具套装，含泪吃下 0.01 元加购买到的烤肠，吃完感觉自己脏脏的。
这些都是全国外卖小作坊的标配。女人戴墨镜的国潮外卖袋要归功于一个叫做"优小米"的画手，据说作者和甲方价格谈崩了，所以干脆做了开源，供大家免费使用。
会用这款包装袋的大多数没有自己品牌的小店，为了压缩成本，还要配上一把重症肌无力的液体勺、一双满是毛刺的木头筷子，再用收藏店铺赠送的 0.01 元烤肠安抚人们受伤的心。
国潮外卖里往往附赠一张好评返现卡，深谙赌徒心理的商家将它设计成刮刮乐的形式，刮开涂层——好评即返 3 元！
三块钱就想让消费者为这一顿科技与狠活背书，恐怕是难以实现的，于是商家想出了一个更聪明的办法——苦肉计！
很多网友说自己点完外卖之后，接到了骑手打来的电话，对面小哥的声音犹犹豫豫：那个，你好，我是给您送外卖的小哥，能麻烦您给个五星好评吗？平台会奖励我一块钱。
这谁能拒绝啊！骑手每天风吹日晒雨淋送餐，给个好评就他就会有奖励？速速拿起手机怒写一顿。其实这是商家用 AI 冒充骑手打来的电话，商家批量购买、自动拨打，精准收割人们朴素的同情心。
为什么冒充骑手呢，大概是商家也知道我们很难拒绝另一个正在系统里挣扎的、具体的人，尽管这顿饭真的很难吃。
既然 AI 已贯穿外卖产业链全流程，商家也难免有被技术反噬的时候——你会用魔法，别人也会嘛。
当商家熟练运用 AI 生成不存在的卖家秀时，一些消费者也默默点亮了" AI 维权"技能：用 AI，几分钟内生成一张漏了的奶茶图片或汤里浮着小虫的特写，截图提交，申请退款。
AI 还可以生成两瓶战损状态的饮料，受力点乱七八糟不说，两瓶饮料都长出三个拉环了。
商家就像困在真假美猴王里的唐僧，这张奶茶漏得蹊跷，那张小虫清晰得像标本。不过很少有人会对此表示同情，无良用 AI 美化现实，缺德消费者用 AI 制造事故，大家彼此彼此啦。
怎么办呢？商家只好继续释放黑魔法，收到投诉图先交给 AI 审核一下。
2003 年前后，国内越来越多的论坛开始支持分享图片（在那之前只能发文本），于是诞生了一句流行的网络用语：有图有真相。意思是你别靠一张嘴胡说八道，发张图片出来才能证明。
如今，AI 生成的菜品图被 AI 加工放进苍蝇，再送进 AI 工具里检测 AI 痕迹。
大人，有图有真相的时代过去喽。大家现在正吃着 AI 烹饪的电子料理，散发着淡淡的活人微死感。
02.AI，重构外卖平台
都说外卖（wai mai）里包含两个 AI，只是生成几张菜品图这才哪跟哪。如今，AI 已经成了外卖平台的基础设施——只要看看它们悄悄塞进 App 里的那些功能，就能窥见互联网公司对 AI 的狂热。
首先被改造的就是客服功能。以前人工客服，回复得慢归慢，至少还听得懂人话。换成 AI 客服之后，人类消费者的血压开始与平台效率同步飙升。
商家没给装联名活动的赠品。这是一句人类可以轻松理解的话："我买的是活动套餐，但东西没给齐。"
而对 AI 来说呢，它看到顾客发来的话，会把自然语言映射到系统里已有的"问题类型"，比如餐品异常、质量问题、骑手问题等，而漏送了联名赠品并不在它的可理解语境之内。
讨好型 AI 上工时，它会胡乱承诺给人类一些补偿，"理解您的心情，给您补偿 56.55 余额"，而在人工介入之后，"机器人说的不作数了？""是的呢"。确实是给人添堵的一把好手。
如果外卖送得太慢，消费者在客服窗口催单，平台会给骑手拨一个 AI 电话，问骑手还有多久可以送到，再将骑手那夹杂着风声、喘息与不耐烦的答复，经由 AI 提取关键词，组装成一句规整的模板话术转述给你：还有三五年就送到了，辛苦您耐心等待。
这也没法怪骑手什么，送餐本来就很忙，还要接 AI 监工的电话，当然没啥好语气，估计他们自己都不知道这些话会被另一个 AI 转达给顾客。
除了善后工作，平台还致力于让 AI 帮用户解决吃什么的问题。
大家应该也都发现了，最近在看外卖评价时，经常可以看到 AI 总结好的评价内容，这些总结看起来十分贴心，像是把几百条评价浓缩成了一段精华，替你节省反复翻评论的时间。
不过人脑经常会自动过滤掉这些信息，因为它总结的全部都是车轱辘中的车轱辘话，比如这是 AI 对我家边上麦当劳的总结：营养丰富、味道正宗、性价比高。
AI 并不关心哪一道菜真正好吃，它只是在统计哪些词出现得最多，再把这些词，重新排列成一句看起来像模像样的话，短短几个标签，就抹平了数百条评价里所有的具体感受、细微差别和真实吐槽。
理论上来说很有用，却很难让人产生任何关于食物的记忆点。相比之下，还是人类写的外卖评价更有参考价值。
而现在呢，平台甚至还想让 AI 直接替你点餐。前段时间，美团推出了 AI Agent 产品"小美"，说可以一句话帮你点餐，比如用户只需说出"帮我点一份附近评分 4.5 以上的减脂餐"，它就能直接调用你的历史偏好和海量商家数据，生成选项并完成下单。
这个是官方的宣传啦，实际执行起来是这样的："帮我找便宜的饮品""你有毛病，就找了个豆浆，还要 18 "。
"好的，理解您对价格的敏感度"。
"每天早上 8 点，给我发一句鼓励的话""已设置好鼓励提醒""每天早上 8 点发一句鼓励的话"。
刚搞出来的人工智能比较智障还是情有可原的，毕竟中文博大精深，谁也不是刚学会说话就能理解"一把把把把住了"的意思。
更重要的是这种交互模式本身：当点外卖被压缩成一句指令，当选择权被让渡给一个追求最优解的系统，吃饭这件事，变得越来越像一个只需输入需求、等待系统反馈的标准化接口。
输入几个参数（"辣的"" 30 元以内""快"），系统返回一个结果（打包好的订单），你对一顿饭的期待，对某家小店招牌菜的挂念，所有这些具体而微的偏好与情绪，都在这个过程中被抹平为可被处理的数据标签。
幸好，那些需要左点右点才能领到的大额优惠券，凑半天满减才能做出来的算术题，AI 目前还没学会。算法可以安排每一顿午餐，但人类一顿操作猛如虎、抠抠搜搜省下五块五的快乐，它目前还理解不了。
03. 算法点餐，消费者买单
国人对吃饭这件小事一直是非常执着的。
比如淮扬菜在意"就地取材、因材施艺"，一道看似简单的"文思豆腐羹"，需将一块嫩豆腐横切 88 刀，竖切 188 刀，切成细如发丝的豆腐丝，在清汤中如云朵般散开；再如广东的老火靓汤，讲究"三煲四炖"，根据不同时令、不同体质，搭配药材与食材，食补同源。
因为对食物的郑重，即是对生活本身的认真。
苏轼一生颠沛流离，却始终不忘好好吃饭。被贬黄州，他研究出"慢著火，少著水，火候足时他自美"的东坡肉炖煮心法；在儋州，他发掘了生蚝的美味，写信给儿子叮嘱"无令中朝士大夫知，恐争谋南徙，以分此味"。
好像不管再怎么辛苦，吃到一顿好吃的食物，就觉得日子还是可以咬咬牙过下去，一口热乎饭，是重振精神的仪式，也是确认生活仍在掌控之中的微小信号。所以家里长辈才会总说，"吃饱了不想家"。
而 AI 呢，它从诞生之初就是效率产物，它的核心是优化、加速、提升转化，当这套逻辑开始全面改造我们与食物的关系时，外卖变得更难吃，几乎是一个结构性的结果。
算法追求的，是在数十万商家和数亿用户间达成全局的效率最优，这必然导向对标准化的极致推崇。
于是，为了适配推荐机制、压低成本、保证出餐速度，许多原本依赖经验与时间的做法被系统性地替换掉了：猛火现炒让位于加热即出的料理包，繁复刀工的文思豆腐，以及一炖就要四小时的老火靓汤，在成本与效率的权衡下，都成了需要被优化的冗余设计。
当食物被拆解成可复制、可组合、可替换的工业组件，我们看到了全国统一的外卖三件套：国潮袋、塑料勺、淀粉肠。这是算法的胜利，可惜要由人类来买单。
甚至因为外卖实在太难吃，餐饮业态已经迎来了退行。现在很多人微信里都有一两个群：李大姐美食群，刘阿姨点群。群主都是附近小区的居民，在自家厨房里做饭，每天固定时间发接龙菜单，谁要什么就跟着点。
没有算法推荐，没有精修图片，当然也没有健康证和营业执照，但是人们反而觉得安心——邻居做的，总不至于比外卖小作坊还脏吧！
这是两害相权取其轻的结果：平台上的餐厅越来越雷同、料理包的来源越来越模糊、责任越来越难追溯时，一个具体的人，反而显得更可信。
我们绕了一大圈，从依赖村头王婶的厨艺，到相信平台的算法和评分，最后却又缩回了小区微信群。
算法能解决许多问题，除了那些由它自己制造出来的问题——它消解了食物的真实感和多样性，让我们离"好好吃顿饭"越来越远。
这份账单最后诚实地摊开在我们每个人面前：一份 25 元、有菜有肉、36 分钟送达的料理包，用极致的效率，换走了我们本可以拥有的配资行业四大巨头，热气腾腾的生活。
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