豆包AI误判蘑菇致用户中毒,抖音李亮:AI回答仅供参考
豆包拍照识别蘑菇后给出明确警告,建议勿食野外采摘物。抖音李亮回应称AI回答仅供参考,需多方求证。植物学博士史军强调预警信息必要性。此前豆包曾因婴儿喂养建议引发争议,凸显大模型在健康安全领域的风险与责任。
先别急着给豆包贴上“不靠谱”或“AI甩锅”的标签,我们不妨先把整个事件的来龙去脉理清。
距离此前“豆包建议给满月婴儿每顿只喂60毫升奶”的风波被澄清,刚过去一周时间,豆包又因蘑菇识别问题被推上了舆论的风口浪尖。
事情的经过是这样的:有用户通过豆包拍照识别自己从小区里采摘的蘑菇,系统识别结果为“鸡腿菇”。然而关键在于,给出这一识别结果的回复中,豆包随后附上了一长段非常明确的警告——它提醒用户,这种蘑菇“极容易和含有剧毒的大青褶伞混淆,误食会引发严重的胃肠炎症状”,并直接建议“如果是野外采摘的,强烈建议不要食用”,同时进一步强调“野生蘑菇的辨别风险极高,仅凭图片无法100%排除有毒相似种的可能”。
针对这一事件,抖音集团副总裁李亮在6月5日回应时指出,AI目前仍在发展阶段,豆包也在持续提升识别准确率。他表示,涉及直接关系到人身安全的问题,建议用户务必将AI的回答作为参考,同时多方求证,以免造成伤害。此外,他也提醒大家,小区里采摘的蘑菇即便本身无毒,也可能存在农药残留,不建议食用。
随后,中国科学院植物学博士、中国植物学会科学传播工作委员会成员“植物人史军”也转评了这条信息。他的观点非常直接:别说豆包,就连专业的植物学者,在自己不熟悉的区域内也有看走眼的时候。更何况很多蘑菇食用后的后果堪比百草枯,连救治的机会都没有。他强调,豆包影响力太大,在给出识别结果的同时,必须附带足够充分的预警信息。
我们不妨补充一下这里面的关键知识。“鸡腿菇”学名毛头鬼伞,属于可食用菌,但野生鸡腿菇的幼菇在合规条件下确实可食,而生长在城市绿化带、小区草地的野生个体,极易富集土壤中的重金属,例如铅、镉。与之形成强烈对比的是大青褶伞,这是一种致死率极高的毒蘑菇,幼体通体白色,粗柄白盖,外观与野生鸡腿菇高度相似,每年国内误采中毒事件中它都是最常见的罪魁祸首。普通人在肉眼条件下极难区分,大量中毒案例正是将大青褶伞误认成鸡腿菇采食所致。

把时间轴往回拨一下。就在一周前的5月28日,媒体曾报道广西南宁一对新手父母“根据豆包建议,每顿只给满月婴儿喂60毫升奶”的事件。当时孩子哭闹、体重不增长,到医院复查后,医生指出喂养方式错误,满月婴儿的正常单次奶量可达80至100毫升。
针对这起事件,豆包也发布了情况说明,称其为“不实报道”。豆包方面强调,经过内部多轮测试,正常情况下它不会给出“满月婴儿每顿只喂60ml”这样的建议,而会给出每日总奶量的建议,同时提示家长关注婴儿后续反应,并在出现哭闹等情况时增加喂养或及时咨询医生。此外,豆包也联系了相关医院和医生,得到的反馈是:确有家长带着患有黄疸的婴儿问诊,患者家属提及了“豆包建议每次喂60毫升”,但未提供与豆包对话的完整内容,也不清楚是否给出了每日总喂养量的建议。由于无法还原当时的详细提问、上下文和完整回答,可能存在理解偏差。

将这两件事放在一起审视,核心问题非常清晰:作为国内大模型领域的领头羊,豆包的用户体量实在太大了。
根据QuestMobile的数据,2026年第一季度,豆包的月活跃用户规模达到3.45亿,远超第二名千问的1.66亿和第三名DeepSeek的1.27亿,相当于第2至第5名月活规模的总和。火山引擎总裁谭待也披露,截至今年3月,豆包大模型日均Tokens使用量已突破120万亿。
如此庞大的用户基数,意味着海量用户在查询日常信息时会直接向豆包寻求帮助,其中不少问题涉及人身安全。但问题在于,大模型幻觉是一个全球性的行业难题。《英国医学期刊开放版》的一项研究显示,五款主流AI聊天机器人在回答循证医学健康问题时,有半数答案存在严重缺陷,部分模型的问题率高达58%。
为了解决垂直领域的专业性问题,豆包近期推出了专业版订阅服务,涵盖软件开发、数据分析等专业领域,目前仍在测试阶段。三档订阅价格分别为:标准版连续包月每月68元、加强版连续包月每月200元、专业版连续包月每月500元。
不过,也有人给出了警示。全球人工智能市场追踪机构Aicpb.com发布的数据显示,在豆包首次推出订阅选项后,该应用5月份的月活跃用户减少了610万。其创始人李邦竹表示:“中国的免费人工智能服务时代还远未结束,因此豆包的商业化或许为时过早。”
话说回来,无论是蘑菇识别还是婴儿喂养,这些案例实际上都指向一个本质问题:AI的能力边界在哪里,以及用户该如何正确使用它。豆包在不断进化,它在提升识别准确性的同时,已经非常强调“仅供参考”和“多方咨询”,但这还远远不够。对于任何一个身处海量用户之中的AI产品来说,给出正确答案固然重要,但更关键的是,当它给出一个可能致命的模糊答案时,有没有把足够的风险提示前置、做足,甚至强制用户阅读。这才是未来所有AI产品,尤其是涉及健康和安全领域的,必须严肃对待的核心课题。
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