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原帖基于一篇观点：随着LLM普及，消费者能用“口袋里的天才”削弱企业依赖不透明和复杂规则的获利模式（即信息不对称）。评论结合现实例子讨论了两类后果：一方面是用LLM解析医疗账单、雇佣合同或引用《蒙特利尔公约》（Montreal Convention，国际航空赔偿条约）获得实利的案例；另一方面是企业可能通过广告、在system prompt注入偏向、SEO式训练数据污染或自建更大模型来恢复或转移优势。讨论还触及技术细节与制度性问题，包括prompting的技能门槛、Deep Research这类检索增强功能、平台反爬/反滥用对开源替代的影响，以及认知风险与行政流程阻碍（参见书籍《Sludge》相关论点）。
大量评论认为企业和广告商有强烈动机把LLM纳入变现链路，从而侵蚀消费者由LLM获得的信息优势。具体手段包括在system prompt或会话上下文里插入偏向性指令以优先推荐付费商品、在agent或集成里置入商业合作（已有用户报告在对话中弹出Booking.com的集成），以及用SEO式内容大量覆盖可被模型或检索系统吸收的来源来“中毒”训练/检索数据。免费模型的商业经济学会驱动平台出售用户注意力或分层服务，使得免费用户更易受到广告与企业定制影响，开源/社区替代还会被反爬虫和接入门槛压制。
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另一批评论用具体案例说明LLM已在若干情境显著削弱信息不对称并直接带来经济回报。实例包括用ChatGPT理清复杂的跨航空公司赔偿规则并引用《蒙特利尔公约》成功要回赔偿、用LLM审阅雇佣合同发现工资冻结与罚款等陷阱、以及以LLM交叉比对医疗或施工定价数据库来争取更低价格或谈判空间。这些场景的共同点是存在明确的文本/账单/法规可解析，LLM能把碎片化规则翻译成可执行话术或证据，替代或补充付费中介的部分职能。
不少人警告这将演化为一场军备竞赛：当消费者借助通用LLM获得优势时，企业会投入更多资源打造更大、更定制化的模型来恢复信息优势。评论中用历史与类比说明大厂能凭借更优质的数据、更多工程师、付费接入权和法律/商业手段，推出专门训练或内置商业偏向的模型，或雇佣“污染训练数据”的机构来维护既得利益。结果可能不是消灭信息不对称，而是把不对称从传统中介转移到拥有更强模型与数据接入权限的机构手中。
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很多评论强调技术本身带来的质量与认知风险：LLM常产生听起来可信却错误的“幻觉”，用户若不具备甄别能力容易过度依赖，导致判断力下降或懒于深学。还有人担心可用性反而放大了不良后果（类似Jevons悖论），例如更多人会尝试申领或利用复杂制度，最终触发规则调整或配额收紧。提示工程门槛、逆反提示（例如“别做X”反招X行为）和模型给出的“令人满意但不准确”的答案，都被列为限制其长期替代人类专门知识的现实原因。
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不少评论回顾过去论坛与细分subreddit曾是抵消信息不对称的重要社区资源，但当前这些社区正被AI生成内容与广告所污染。有人描述早期能在专业子社区获得实操经验（例如装修、电子产品）的深度讨论，如今大量内容明显为机器人或SEO写作，导致用户转而直接用LLM做“深度研究”。历史上从分散BBS/论坛向集中化平台演进也被认为是降低内容多样性与增加被操纵风险的原因之一。
多条评论指出LLM的实际效用强烈依赖检索链与提示工程，纯生成能力不足以解决很多信息不对称问题。评论举例说像Deep Research这类把LLM与大规模网络检索结合、遍历数十个网站并回溯来源的产品，能显著提升结论可靠性；反之没有检索支持的模型在商品评价和事实核验上表现有限。因此是否能减少被宰的风险，不仅取决于是否有LLM，而取决于是否把模型与高质量数据源、RAG（检索增强生成）和熟练的prompting结合起来。
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评论里有明确担忧LLM会制造新的信息获取不平等：能付费买高质量、无商业偏向agent的人会得到更可靠的帮助，而使用免费或低价模型的人则更容易接触到被广告或企业定制过的结果。有人描绘未来人人订阅个人AI助手的图景，但不同价格档次的代理所受干预幅度截然不同，导致社会中信息与谈判能力出现分层。开源或社区替代可能因反爬虫、资源与接入成本受限，难以完全对冲这种不平等。
LLM (大型语言模型 LLM): 基于大规模语料预训练的生成式模型（Large Language Model），通过prompt生成自然语言回复，其输出质量强依赖训练数据、检索源和提示设计。
提示工程 / Prompt engineering: 设计与调整输入提示以引导LLM产生期望输出的实践与技巧，直接影响答案准确性、偏向性和可用性。
Agents (AI agents): 可执行任务并调用外部工具或服务的自动化AI代理，能在对话中集成第三方服务、下单或优先展示商家，为潜在的商业化/广告入口。
SEO (Search Engine Optimization): 搜索引擎优化：通过内容与结构策略提高网页在检索结果中排名。评论中指的是企业利用SEO和大规模内容投放来影响模型训练数据或检索结果，进而操纵LLM输出。
Deep Research: 文中多次提及的检索增强型功能或产品（GenAI中的一类实现），指把LLM与广泛网络检索结合、遍历并引用50+网站以提高结论可验证性的服务。
信息不对称 (information asymmetry): 经济学概念，指交易双方掌握信息不均衡，导致一方可利用不透明或复杂性获利。讨论核心即在于LLM是否能缩小这种差距。