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AI 品牌认知风险治理白皮书（2026）1AI 品牌认知风险治理白皮书（2026）━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━发布单位：成都科学决策研究会联合发布单位：四川远见行人工智能科技有限公司成都市广告协会成都高新互联网协会二〇二六年八月

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AI 品牌认知风险治理白皮书（2026）3编撰委员会：饶庆昇陈耿宣王静王举伟吴文博秦予杨媛雅马添钟义锟唐晓玲许攀刘文怡杨姗姗姚京裕雷志勇

AI 品牌认知风险治理白皮书（2026）4前言生成式人工智能正在从根本上重塑公众获取信息的方式。在传统互联网阶段，用户主要通过搜索引擎、新闻报道、评价平台和社交媒体自行组合判断；而今天，越来越多的用户直接向 AI 提问，由 AI 将多源信息压缩、概括并输出一个“看似完整”的答案。研究显示，生成式搜索与传统搜索在来源选择、结果一致性和措辞稳定性上存在显著差异：不同系统返回的来源重叠度较低，对问题表述也更加敏感，同一品牌在不同引擎和不同提问方式下可能呈现截然不同的答案面貌[1][4]。由此带来的问题，已不再是“互联网上是否存在某条负面信息”这么简单。企业真正要面对的是：AI 在“靠不靠谱”“值不值得选”这类高决策场景里，会不会把分散的信息概括成一个不利于自己的判断？几年前早已了结的争议，会不会仍然残留在答案里，持续消耗潜在客户和合作方的信任？而那些辛苦积累的口碑与资质，会不会因为 AI“读不到”或“读不懂”而被忽略，让系统给出一个保守甚至负面的结论？正是在这个意义上，品牌治理的对象已经从“信息条目”扩展为“认知结果”。本白皮书把这种新型风险称为“AI 品牌负面认知风险”，并试图回答三个问题：它如何形成、如何评估、又如何治理。

AI 品牌认知风险治理白皮书（2026）5目录摘要 .........................................................6研究说明 .......................................................7第一章 时代背景与政策环境 ......................................8第二章 概念界定与形成机制 .....................................11第三章 风险来源与典型场景 .....................................15第四章 评估框架与研究方法 .....................................20第五章 归因与治理路径 .........................................25第六章 面向政府、协会与企业的建议 .............................30第七章 企业 AI 可信品牌资产建设路径 ............................32第八章 研究局限与风险提示 .....................................34附录 ..........................................................36

AI 品牌认知风险治理白皮书（2026）6摘要本白皮书认为，AI 品牌负面认知风险，是指与某品牌有关的负面、争议、过期、错误或低质量信息，在生成式 AI 的训练、检索、排序、整合和回答过程中被吸收、强化或误配，并最终在用户决策场景中呈现为具有风险暗示的品牌判断，从而影响企业信任、合作、购买、投资、招聘及公共评价的风险。它大致表现出五个特征。其一，压缩性——AI 把大量零散信息压成几个判断句，细节和语境随之丢失；其二，概括性——AI 更愿意给出“评价不一”“需谨慎”这类总体判断，而不是罗列事实；其三，场景性——风险并不平均分布，而是集中在信任判断与选择推荐这两类问题上；其四，不透明性——多数系统不会完整展示答案的形成路径，企业难以追溯判断的来源；其五，动态性——模型更新、联网抓取、平台治理与内容时效的变化，都会让答案在不同时间、不同系统之间来回波动。从政策背景看，中国关于生成合成内容的治理已进入“规制+标准”同步推进阶段...