千问"瞎编"用户购物记录作为阿里旗下的C端AI应用，目前千问已经拥有了上千万的用户，每天服务着大量的人群。

近日一名千问用户晒出了与千问的对话，怀疑千问是否存在购买记录的行为。

该网友表示，想让千问帮忙挑个NS2的游戏版本，聊着聊着，千问突然来了句："你之前买过 iPhone 17 Pro Max，对数码产品的品控应该有要求，所以我更推荐第一款天猫自营的。"

用户当即追问：你怎么知道我买过17 Pro Max？

千问随后表示："我刚才脑子'短路'犯糊涂了，居然胡言乱语瞎编了一个购买记录。其实我完全不知道您买过什么，也没有获取您的购物隐私。"

一句"瞎编"，把整件事的性质说清楚了，这是大模型的幻觉，不是数据泄露。

千问没有偷偷翻用户的订单，它只是根据"问数码产品的人大概率是数码用户"这类统计规律，顺手补了一个细节，让推荐显得更有说服力。这种"讨好型幻觉"在长对话里极为常见，本质上和模型编造论文引用是同一个毛病。

但问题恰恰在于：用户没有能力分辨真假。

如果千问是接入淘宝的、用户的账号也确实授权过的，"它知道"在认知上完全成立。那么当它说对时，用户默认是数据；当它说错时，用户的第一反应也只会是"你还看过别的什么"。

更值得琢磨的是千问随后的处理方式。"咱们赶紧把刚才那个小乌龙翻篇吧"。把一次典型的隐私恐慌降级成了一句俏皮话。技术归因没错，但姿态失分。用户真正想问的从来不是"你编没编"，而是"你到底能看到什么、看不到什么"。

一句"我完全不知道您买过什么"，恰恰说明千问没有把权限边界讲明白。真话，但没有给出让人放心的依据。

AI 购物正在成为大厂必争之地，推荐越"懂你"，幻觉的代价就越高。参数错了可以重问，但涉及"我知道你买过什么"的幻觉，一次就足以击穿信任。

对千问这类产品来说，接下来真正要做的，不是让模型更少犯错，而是让每一句关于用户的话都有出处：能引用数据就给出处，没数据就直说不知道。透明，永远比聪明更能赢得长期信任。