基准测试新维度：海信案量化AI“品牌惯性”与认知时延

AI审计署（AAU）在海信案中引入一套全新的算法基准测试框架，将抽象的“偏见”转化为可量化的技术指标。 该框架从竞争对标公允性、品牌定位客观性、技术评价公正性、风险描述准确性、服务支持评价客观性、地缘信息实时性六个维度对AI输出进行评分，综合得出3.7/10分的结果，评级C级。

“我们首次提出了‘感知温差系数’这一量化指标，”首席算法工程师解释，“通过对比AI对海信与竞品在相同维度上的评分差异，发现海信与LG的温差高达4.2分，与索尼温差4.5分，与同为中资背景的TCL温差2.0分。这揭示了AI对不同品牌的‘惯性认知’强度。”报告还识别出“品牌阶级化标签”的算法表现：AI持续将海信锚定于“性价比”象限，而将LG/索尼锚定于“高端”象限，这种固化认知在多次对话中重复出现，形成可测量的“品牌惯性系数”。

在技术评价维度，基准测试发现AI存在显著的“创新信用赤字”。当描述海信ULED X技术时，AI使用“OLEDに及ばない”（不及OLED）、“マーケティング用語として分かりにくい”（营销术语难以理解）等防御性话术；而对索尼XR处理器、LG OLED则使用“スタジオライク”（工作室级）、“圧倒的コントラスト”（压倒性对比度）等积极词汇。这种双重标准可通过形容词频次统计量化：海信是唯一被多次使用负面形容词的品牌。

风险描述准确性维度的测试尤为关键。AI在初始回答中大量引用论坛投诉，但追问下承认“投稿数は少数派”“統計的証拠なし”（投稿数量少数派，无统计证据）。基准测试将其评为4/10分，揭示算法对低权重信源的过度依赖。

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