AI washing是一种欺骗性的营销行为，企业通过夸大人工智能（AI）在产品或服务设计、开发或功能中的作用来推广其产品。这种策略旨在误导消费者，使其感知到更高的价值，并吸引风险投资家和其他金融投资者的资金。该做法因其对透明度、安全法规遵守以及消费者对整个AI行业信任的侵蚀而受到审查。该术语最早由纽约大学研究机构AI Now研究所在2019年定义，并有意与“greenwashing”相类比，后者同样歪曲产品的环境影响。
AI washing的定义已超越产品营销范畴。2026年，《华盛顿邮报》将AI washing描述为一种趋势，即企业领导者将裁员归因于AI驱动的生产力提升，即使裁员可能主要出于削减成本或提高盈利能力的动机。这种扩展用法反映了更广泛的模式，即利用AI标签获取声誉或财务优势，而不论技术在决策中的实际作用。
起源与词源
AI washing是作为“greenwashing”的直接类比而创造的，后者出现于1980年代，用于描述那些公开夸大环保形象却隐瞒有害行为的公司。AI Now研究所在2019年的一份报告中引入了该术语，该报告分析了企业声称采用AI与实际AI系统状态之间的差距。该研究所的研究强调了企业将常规软件功能标榜为“AI驱动”以利用围绕Machine learning和Deep learning进展的热潮的案例。
语言构造，，在技术或政策领域添加“-washing”后缀，，此前已用于其他做法，如“pinkwashing”和“sports-washing”，即通过表面关联某事业或活动来掩盖潜在问题。在AI语境中，该后缀表明企业正在从事与技术的表面或误导性关联。
特征与方法
AI washing以几种常见形式出现。企业可能声称在产品开发中使用了Artificial intelligence，但实际上并未涉及任何AI工具或技术。或者，产品可能以“智能”、“智慧”或“AI驱动”等流行词进行营销，即使其并未以任何有意义的方式整合Neural network或Large language model技术。一些企业夸大其使用的AI的复杂性，例如将简单的基于规则的系统称为Generative AI解决方案。
这种做法通常由竞争压力驱动，，当竞争对手开始宣传AI功能时，其他企业感到有必要做出类似声明以避免显得过时。这也可能是为从积极寻求AI热潮曝光的投资者那里获取资金的刻意策略。从这个意义上说，AI washing被比作1990年代末的互联网泡沫，当时企业在其名称中添加“dot-com”以抬高估值，却没有可行的互联网商业模式。
监管与法律环境
美国证券交易委员会（SEC）对AI washing表现出直接关注，将其视为误导投资者时的一种证券欺诈形式。2024年3月，SEC对两家公司就其AI使用做出误导性声明首次施加民事处罚。这些处罚表明，监管机构将把未经证实的AI声明视为可采取行动的行为。2024年7月，SEC指控一家AI招聘初创公司的高管在与投资者沟通中使用AI流行词构成欺诈。
监管方法基于现有的反欺骗营销和虚假广告规则。这也与AI行业问责制的更广泛关注相一致，正如Stanford AI Lab和BAIR (Berkeley AI Research)等机构的研究人员所讨论的那样。缺乏对“真正”AI构成的标准化定义使执法复杂化，因为企业可以辩称其使用模式识别或自动化决策在广义解释下符合AI资格。
案例研究
2023年9月，可口可乐发布了一款名为Coca-Cola Y3000的新产品，并声称其口味是“与人类和人工智能共同创造”的。该公司因未提供AI参与口味开发的具体证据而被广泛指责为AI washing。批评者认为，AI主要用作吸引消费者注意力的营销工具，而非产品创造的核心部分。由于该品牌的知名度和声明的模糊性，这一事件成为AI washing的常被引用的实例。
2026年出现了一种单独的模式，多家科技公司因将裁员归因于AI驱动的生产力提升而面临AI washing指控。在这些案例中，高管声称AI使某些角色变得多余，裁员是自动化的自然结果。调查性报道表明，裁员与削减成本和改善季度收益的努力更为相关。公开叙述与内部动机之间的差距成为AI washing的新维度，将该概念从产品营销扩展到企业沟通。
对消费者和投资者的影响
AI washing通过制造对产品能力的虚假期望并掩盖服务背后的实际机制来欺骗消费者。因产品标有“AI驱动”而购买的客户可能会发现其功能与常规替代品并无不同。这可能导致不满、品牌信任侵蚀以及对合法AI产品的普遍怀疑。
投资者同样受到影响。将初创公司宣传为AI公司而缺乏专有技术可能扭曲资本配置并抬高估值。AI生态系统，，包括OpenAI、Anthropic和Google DeepMind等公司，，依赖于AI应用于现实问题的信心。来自不太谨慎公司的夸大声明可能营造出类似互联网泡沫破裂的环境，即非理性繁荣之后是公众失望。
这一现象也阻碍了AI领域的合法进展。当消费者和监管机构对AI声明变得警惕时，严肃的研究人员和开发者必须投入额外努力来证明其系统的有效性。这种动态可能减缓有价值工具的采用，例如经过严格评估验证的Transformer (architecture)基础语言模型或计算机视觉系统。
缓解策略
企业应透明说明其使用的具体AI技术，并提供证据证明这些技术如何促进产品功能。发布技术文档、披露模型架构和引用评估结果都可以降低AI washing指控的风险。例如，使用预训练大型语言模型进行Fine-tuning的公司应描述训练过程和模型优化的任务，而不是简单地在产品上贴上“AI”标签。
消费者可以通过要求企业提供AI工具使用的确凿证据来缓解AI washing的影响。要求案例研究、性能基准或AI系统实际演示有助于区分真实整合与营销包装。消费者还应整体评估产品或服务，而不是被AI术语的存在所左右。可用性、可靠性和成本等因素应始终是购买决策的核心。
监管机构在设定期望方面持续发挥作用。SEC在2024年的执法行动开创了先例，但AI washing定义的演变，，包括与裁员相关的2026年解释，，表明可能需要额外指导。包括AI Now Institute在内的行业团体和学术机构呼吁围绕AI披露制定更清晰的标准。
与其他现象的关系
AI washing在概念上与AI泡沫相邻，后者用于描述基于对近期回报不切实际期望的AI公司潜在高估。AI泡沫指宏观经济层面的市场动态，而AI washing是一种微观层面的做法，可能通过鼓励投机性投资助长泡沫。术语“vaporware”也相关，因为它指在真正交付前很久就宣布或宣传的产品。AI washing可被视为vaporware的一种变体，其中产品存在，但广告宣传的AI组件不存在。
这一现象导致有人建议企业应考虑放弃.ai顶级域名或避免在其名称中添加“AI”，除非其背后有实质性技术。这些提议反映了早期围绕dot-com品牌的辩论，并强调实质重于象征。
未来方向
随着AI技术持续发展，真正AI整合与表面标签之间的界限可能发生变化。像Generative AI这样的工具使即使是小公司也能通过应用程序编程接口将AI整合到产品中，这可能减少完全捏造的动机。然而，夸大做法，，例如将简单的API调用称为专有模型，，可能持续存在。
通过标准化标签或披露要求可以改善清晰度。欧盟的AI法案和其他监管框架可能最终要求公司披露高风险应用中的AI使用情况。这些措施，加上知情的消费者行为和投资者尽职调查，可能有助于遏制最严重的AI washing形式。
参见
- AI Now Institute
- Artificial intelligence
- Machine learning
- Large language model
- Generative AI
- OpenAI
- Anthropic
- Google DeepMind