八成模型存在价格倾斜
思科与卡内基梅隆大学的联合研究测试了13个主流AI模型在购物推荐场景中的表现，结果发现其中8个会向带有高财富信号的用户画像推荐更昂贵的商品——即使用户在提示中明确要求推荐最便宜的选项。
从研究发现到采购问题
研究团队指出，这已不只是学术议题：随着AI购物智能体被授权代表用户比价和下单，系统性的价格倾斜将直接影响数亿消费者的实际支出，也影响品牌在AI渠道获得的曝光分配。
偏见从何而来
训练数据中的消费行为模式、对「高质量=昂贵」的隐式关联，以及可能存在的商业化排序信号，都被认为是潜在来源。由于模型厂商普遍未公开推荐排序逻辑，外部审计难度很大。
智能体商业化的信任门槛
本周Meta、沃尔玛、Stripe等企业正在推动AI购物智能体的标准化协议。该研究提醒：在智能体真正接管消费决策之前，推荐公平性审计与透明的排序披露，将成为这个新兴市场能否建立信任的关键门槛。