4亿人都在用的豆包，成了全网最大的笑话

今年的豆包，热搜不断。

先是机票退票咨询被曝答错手续费，用户损失600元并把运营公司告上法庭；

最近，又有媒体报道，浙江一名男子在母亲去世后询问豆包何时下葬、几点下葬，平台给出具体日期和时段。

丧事办完后，亲戚发生车祸，家属因此产生强烈质疑，男子决定起诉豆包，案件已经进入司法程序。

一件关乎钱，一件关乎生死，底层却是同一个问题：一个很会说话的AI，有没有资格对现实生活作出确定性判断？

豆包的问题，不在于偶尔答错，而在于常用肯定语气，把不确定答案包装成可执行建议。

从退票到下葬豆包为何持续引发讨论

5月，21世纪经济报道等媒体报道，一位用户准备退订机票，向豆包咨询退票手续费。豆包给出约5%的说法，用户据此操作后，实际结算手续费达到40%，损失600元。

相关报道还提到，用户随后与豆包交涉，并称平台一度出现“承诺赔付”等内容，最终其将豆包运营公司诉至法院。

这里必须把事实边界说清楚。公开报道呈现的是用户说法、平台回应和诉讼进展，并不等于法院已经认定豆包承担最终赔偿责任。

责任是否成立，还要看具体问答记录、平台提示、用户操作路径、航空公司退改规则以及因果关系。

但这件事暴露出的风险非常真实。退票规则不是一个固定常识，而是由航司、舱位、购票渠道、距离起飞时间等条件共同决定。

AI如果没有核验订单和官方规则，就不应把一个模糊比例说成确定答案，更不应让用户以为它已经替代了售票平台的正式客服。

9月，另一条新闻把讨论推向更敏感的地方。

中国宁波网等媒体报道，史先生母亲于今年4月17日去世，他向豆包询问下葬日期和时间，豆包给出4月19日以及7点到9点等建议。

之后亲戚发生车祸，家属把两件事联系起来，史先生决定起诉豆包。

这类事件容易引发传播，因为它同时触碰了死亡、传统习俗、亲情和因果观念。

可是，媒体报道中的车祸与AI建议之间，并没有被证明存在法律上的因果关系，把两者直接联系起来需要谨慎。

真正值得追问的，不是豆包能不能算出“黄道吉日”，而是它为什么会在涉及死亡和丧葬的敏感场景里，给出带有权威感的具体时间。

对处于哀伤中的人来说，一句看似普通的回答，可能被理解成一种判断、暗示甚至保证。

AI如果不能识别这种情境，就不应继续扮演“懂民俗的先生”。

2026年7月，豆包因用户自建智能体下线引发讨论；

9月16日，火山引擎宣布豆包大模型2.1 Pro升级至0915版本，强化Agent任务交付、多模态编程和专业图文理解。

豆包没有离开智能体赛道，而是把资源从陪伴式互动更多转向生产力场景，功能变化因此被理解为一段关系的中断。

豆包的优势很明显缺陷也不能被流量遮住

QuestMobile数据显示，2026年6月豆包月活约3.82亿，千问约1.67亿，DeepSeek约1.29亿。

月活是第三方监测数据，不等同于注册用户、付费用户或真实有效使用时长，但它足以说明豆包已经是大众级AI入口。

豆包的优势来自三个方面。

第一是入口。字节跳动拥有内容推荐、短视频、剪辑、办公和多终端分发能力，豆包更容易接触到普通用户。

第二是交互，语音、图片、视频和文本能力组合在一起，降低了使用门槛。

第三是商业化协同，Seed模型、火山引擎、扣子、剪映、飞书等产品可以把模型能力送进内容生产和企业流程。

但流量越大，错误的外溢成本也越大。豆包当前至少存在五类结构性缺陷。

第一，事实幻觉。模型本质上是在预测最可能出现的语言，不是自动完成事实核验。它可以把不确定的规则说得完整，却未必查过订单和官方条款。

第二，语气幻觉。回答越自然，用户越容易把流畅误认为可靠。真正危险的不是模型说“我不确定”，而是它在没有证据时仍然使用“最稳妥”“建议你这样做”等确定性表达。

第三，场景识别不足。退票属于交易和消费者权益场景，下葬涉及丧葬服务、民俗和哀伤心理，都不适合用普通问答逻辑处理。模型应先判断风险，再决定回答、追问还是转人工。

第四，责任边界模糊。用户把AI当助手，平台却可能将其定位为信息服务工具。回答造成损失时，用户期待平台负责，平台则强调用户核验，产品定位和责任承担存在落差。

第五，产品拟人化。声音、称呼、记忆和陪伴功能让用户感觉对面“有人”。

AI表现得像熟人，用户就可能把旅游、医疗、财务、丧葬等问题交给它。

技术没有获得判断资格，用户却提前赋予了它判断权。

大模型不同能力的风险边界