从“建国弟弟”到“儿子小海”，AI数字人如何把亲近感变成订单

“AI儿子”喊你下单：小海卖惨带货背后，数字人如何制造信任

屏幕里的孩子哭了，屏幕外的长辈下单了。

最近受到关注的“AI小海”，把这两个动作连在了一起。视频中的少年反复讲述困苦身世，称呼观众为“姨姨妈妈”，随后请大家购买商品支持自己。2026年10月16日，新京报调查披露，这类数字人账号使用相似形象和苦情话术，将中老年观众引向商品橱窗。

事件随后有了处置进展。10月23日，抖音公告将利用“小海”AI形象卖惨带货的矩阵账号列为治理案例，表示相关账号及内容已被依规处置。

对于正在学习AI的人，这件事值得关注的地方，除了视频真假，还有一套更容易被忽略的机制：当人物形象可以批量生成，亲切的称呼、连续的故事和购物链接，也能被组合成一门生意。

从“认识一个孩子”到“帮他买一单”

“AI小海”的内容有一个明显特征：商品通常在故事之后出现。

观众先接触到一个需要帮助的人，再看到他推荐的东西。购买的理由随之发生变化——原本应该考虑价格、规格和实际需要，此时却可能变成“孩子这么难，我帮一下”。

据新京报记者联系相关品牌方获得的报价，调查涉及的某款阿胶返佣比例为55%，某款紫苏籽油为52%。这些是具体商品的调查结果，不能据此认定整个银发带货市场都采用同样的佣金水平。

从这些案例可以看出，情绪铺垫改变了观众评估交易的方式。消费者可能还没认真比较商品，就已经接受了“买东西等于帮助他”的前提。

这也是虚假人设带货最值得警惕的地方：一笔看起来正常的购物，可能建立在并不存在的身世和关系之上。

数字人能批量生成，“认识你”的感觉也能被复制

理解这类内容，先要分清三个概念。

数字人，是以数字方式呈现的人物形象；AIGC，是利用人工智能生成的文字、图像、声音、视频等内容；账号矩阵，则是多个账号协同发布、运营内容的方式。

三者结合，可以让同一种人设出现在不同账号、不同场景中。这里还需要区分：一段会说话的数字人视频，并不意味着背后存在能够理解观众、记住观众的互动系统。预先写好的台词，同样可以营造面对面交流的感觉。

央视新闻的相关调查发现，“小海”类视频存在形象、哭腔和剧情雷同的情况，部分账号通过更换背景、台词批量生成内容，最终将观众引向购物车。

结合这些报道，本文认为，这类营销的关键是让观众持续接受一段关系：今天问候，明天诉苦，后天请求支持。视频越像日常交流，商业目的越容易退到背景里。

因此，辨别风险不能只盯着手指是否变形、嘴型是否同步。即便画面没有明显破绽，人物身份、故事来源和交易理由，仍然需要核实。

“日赚2000元”为什么不能直接当作收益结论

围绕数字人带货，最容易传播的是收入数字。

媒体报道中，确有受访从业者声称，通过运营多个账号带货，一天至少能赚2000元；同一受访者还提到账号频繁违规、更换的情况。但这些数字来自个人自述，公开报道并未提供可供独立核验的完整经营账目。

对想学习AI副业的人来说，至少要问清楚：这是一个账号的收入，还是整个团队的收入？是成交金额、待结算佣金，还是扣除退款和成本后的利润？是偶尔出现的一天，还是持续经营的平均结果？

这些口径缺一项，“日赚2000元”就很难成为判断项目价值的依据。

同样需要谨慎看待“零门槛”“复制就能赚钱”等课程宣传。会生成视频，只解决了内容生产的一部分问题。商品质量、素材授权、账号规则、售后服务和获客成本，都会影响最终结果。

对初学者更有价值的学习成果，是能够交付一个身份清楚、信息准确、用途明确的作品，并解释它解决了什么问题。

为什么标注“AI生成”，仍然可能误导消费者

AI标识回答的是内容如何制作。

消费者还需要知道：人物是否真实存在，身世是否属实，推荐商品与运营者有什么利益关系。

这几件事不能由同一行小字全部说明。

《人工智能生成合成内容标识办法》自2025年9月1日起施行，规定了显式标识和隐式标识等要求。前者是用户可以明显感知的提示，后者包括添加在文件数据中的技术标识。

2026年9月30日公布的“清朗·整治短视频虚假人设乱象”专项行动进一步明确：平台不得借已标注“虚构演绎”“AI生成”等标签规避治理要求，并将虚假打造“AI霸总”等人设诱骗老年人的内容列为严格处置对象。

也就是说，标识需要做好，人物故事和营销行为也要接受核查。至于具体账号是否构成消费欺诈或其他违法行为，需要结合实际证据判断，不能把所有数字人带货一概定性。

AI正在进入更多人的日常，但数据不能混着用

这类事件出现的背景，是AI应用正在接触更广泛的人群。

QuestMobile于2026年7月发布的报告显示，截至当年5月，下沉市场用户规模达到6.53亿；在报告的用户兴趣偏好统计中，AIGC活跃占比为47.3%，同比提高28.3个百分点。

这里必须保留统计边界：下沉市场用户不等于老年用户，AIGC兴趣偏好也不等于观看数字人带货的比例。这组数据可以说明AI相关应用和内容的触达正在扩大，不能用于推算有多少老人相信了“小海”。

对于AI资讯读者，学会保留这种边界，本身就是重要的信息素养。一个数字即使真实，放进不对应的人群和场景里，也可能制造错误结论。

普通用户与AI学习者，分别该留意什么

对普通用户，遇到“先讲悲惨经历、再请求下单”的视频，可以先把故事放到一边，单独核对商品：谁在销售，同规格产品多少钱，资质和售后是否清楚。

如果有人进一步要求添加私人账号、提供身份信息，或离开原平台付款，更应暂停操作。发现疑似误导内容时，可以保存视频、商品页面和订单记录，通过平台渠道投诉。

家人之间的沟通也可以更具体。与其反复争论“这么假怎么还信”，不如一起查看账号资料、识别AI标识，再比较商品价格。让长辈参与核实，比直接否定他们的感受更容易展开对话。

对AI学习者，“小海”事件提供了一道清晰的判断题：你的作品是否让观众知道自己在看什么，是否帮助他们作出有依据的选择？

明确身份的虚拟讲解员、来源可查的知识视频、经过授权的品牌数字人，都可以成为练习方向。评价作品时，除了生成效果，也应检查事实、授权和商业信息是否说清楚。

当一张会说话的脸越来越容易制作，可靠的信息和透明的交易关系，会变得更加重要。学习AI，也需要学习如何对使用它的人负责。

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