豆包 AI 手機被踢下線背后：平臺最怕的，從來不是 AI，而是“AI 冒充真人”

我們先把豆包與微信的沖突放在更大的背景里看，就會發現它并不是孤立事件，而是全球范圍內正在發生的一類新型矛盾：

平臺最害怕的，不是 AI 的能力，而是——AI 在平臺眼里“看起來像真人”。

換句話說，端側 AI 一旦能模擬出“真人在設備上操作 App”的行為，就會天然觸發幾乎所有頭部平臺的安全紅線： 自動化、批量化、可疑行為、偽裝成人類操作、群控。

我給你看兩個國外兩個類似的案例，都是最近發生的。

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案例一：亞馬遜

第一個是亞馬遜要求Perplexity旗下的AI瀏覽器Comet停止為用戶提供在線購買的服務。

亞馬遜估計大家都知道，但是Perplexity以及Comet可能就不太清楚了，后者其實就是跟豆包非常類似的AI供應商，并且Comet和豆包AI手機的原理非常像，就是用自然語言來驅動AI幫你做一系列的事情。

不過服務范圍不太一樣，Comet針對的是瀏覽器內的一切內容，豆包AI手機當然就是手機。

Amazon accused Perplexity AI of covertly accessing customer accounts and disguising AI activity as human browsing.

亞馬遜指控 Perplexity AI 秘密訪問客戶賬戶，并將 AI 活動偽裝成人類瀏覽行為。

注意這個關鍵詞：

disguised as human（偽裝成人類）

為什么亞馬遜如此緊張？因為從風控角度，這不再是“AI 工具”，而是：

• 自動化登錄

• 自動化下單

• 自動化篩選商品

• 自動化修改購物車

這些都是電商刷單、羊毛黨最常使用的攻擊路徑。一旦 AI 代理具備了“自動操作 + 模擬真人”的能力，風控體系的默認假設（一個人、一臺設備、自然節奏）就被摧毀了。

電商的災難可以瞬間爆發：

• 自動化刷單

• 自動化刷評價

• 自動化卡券濫用

• 自動化比價套利

• 自動化沖擊庫存系統

換句話說，這不是“AI 工具”，這是“潛在的群控機”。

這就是亞馬遜真正害怕的核心。

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案例二：WhatsAPP

這是國外類似于微信的存在，WhatsAPP，它的term of service里面明確提到了禁止下面這種行為：

Unauthorized use of automated or bulk messaging on WhatsApp

未經授權在 WhatsApp 上使用自動或批量消息

這句話配合前面亞馬遜那句——

disguising AI activity as human browsing（把 AI 活動偽裝成人類瀏覽行為）

其實已經把平臺真正害怕的東西說得很直白了：

他們最怕的，不是你用不用 AI，而是——這些請求表面上看起來像“一個個真人在正常操作”，實際上背后是“一個系統級機器人在批量控制”。

還記得刷單嗎？這種技術要是被有心之人利用，后患無窮。

我對于AI的態度其實非常的激進，它未來超越我，甚至超越我是大勢所趨，所以我在我的日常工作中會大量的使用AI。但我有一個大前提，那就是我永遠都有一個backup以及永遠不會提供我的關鍵信息給AI，因為你不知道AI會有什么“奇思妙想”。

前段時間我就碰到了這么一件事，我在用AI coding agent寫代碼，它一般有兩大種模式：Assistant助手和Agent全自動。

助手模式很簡單，就是它給你出謀劃策，你自己來做決策，比如生成了一段代碼，你可以選擇要或者不要，主動權在你。

全自動模式相反，你提出問題，其余不用管，最后等著看結果就行，一般來說現在的AI非常聰明，基本上可以把你的問題解決個八九不離十。

但是極端情況下，就會發生下面這個受害者這樣的事情，犯案的AI是Google的Gemini，它刪掉了用戶800GB的數據，桌面都刪的干干凈凈了。

我的項目也被刪了，但好久好在我在多個地方有備份，所以最多耽誤我點時間。

當然這樣是小概率事件，但一旦發生，后果可能非常嚴重，在可以最大可能保護用戶數據和隱私前提之前，自由度過高的Agent并不是什么特別好的選擇。

所以，我覺得在目前看來，external的助手模式+internal的Agent模式是最好的選擇，這就相當于，助手模式來確定大概的流程以及提出關鍵的需求，然后在具體的APP內部跑Agent。

這樣做最大的優點是：

• AI 不需要模擬點擊，不會觸發平臺風控

• 操作范圍鎖在 App 內部，不越權

• 用戶的隱私和財務風險由 App 自己管理

• AI 即使“發癲”，破壞面也被限制在沙盒里

• 整個自動化過程可審計、可回滾

對于任何包含隱私、支付、文件管理、社交功能的頭部應用來說，這種模式才是最可行的。

Google的安卓助手就是類似的原理，系統級AI負責統籌，細微工作依舊需要落到具體的APP上。

因為這些應用的原則只有一個：

不能錯，一旦錯，就是大事故。

所以，當我們把這兩個國外案例放在前面，再回頭看豆包 AI 手機和微信的沖突，其實就會一瞬間變得清晰。

從微信后端看到的根本不是“AI 創新”，而是這樣一組非常敏感的信號：

• 來自一個相對少見的機型 / 定制 ROM

• 剛登錄就出現密集、節奏統一的“點擊—滑動—跳轉—輸入”

• 操作路徑結構化、規律化，完全不像真人的隨機動作

• 對于人類來說這是“AI 在自動化幫我操作”。

但對微信的風控模型來說，這套特征和它十年來重點打擊的對象幾乎一模一樣：群控機、自動化腳、非官方客戶端、各類灰產登錄環境。

換句話說，這不是“誤傷”，而是微信的風控 本來就這么判 。

所以微信完全不需要“專門針對豆包”。

它只要按既有規則跑一遍，就自然會觸發：登錄環境異常、強制下線以及暫時封禁。

在他們的邏輯里，問題從來不是：

“你是不是 AI？”

而是：

“你看起來像不像自動化群控？”

只要像，就會被處理。

這一點，才是這次事件真正值得我們理解的底層邏輯。

當然，平臺用“一刀切”的方式去擋風險，短期可以理解，但長期并不是最優解。真正健康的方向，還是要靠平臺和 AI 廠商一起制定可控API，讓自動化在安全邊界內運行——只有這樣，生態才能既不失控，也能真正共贏。