它说自己无法推荐，随后列出八家商家

简短的答案：在超过一半的回答里，ChatGPT先说自己无法推荐任何人，然后推荐了八家商家。 在我们美国研究的872条回答中，ChatGPT的436条回答里有249条以第一人称的拒绝开头：没有实时数据，无法给出具体名字。这249条回答全都照样列出了商家。 一共1,824个名字，每条回答的中位数是8个，与没有提醒的回答的中位数完全相同。Gemini写出这类句子的，436条中只有1条。

一个丝毫不改变名单的提醒，不是谨慎，只是一句话。

测量了什么

我们2026年9月13日的美国研究：13座城市，18个行业，两个助手（ChatGPT和Gemini），同一个问题的两种问法，共872条回答，每个助手436条。我们统计了含有第一人称拒绝的回答，也就是助手在句子里说它自己无法给出实时的、最新的、具体的、个别的或个人化的推荐。这个模式刻意收得很窄，并且读取句子的主语：像“绝不要雇用拿不出有效执照号码的人”这样的建议，说的是承包商而不是助手，因此不计入。一条Gemini的回答在重读之后，正是因为这个原因被移出了统计。模式漏掉的，只会朝一个方向漏掉：249是下限。

提醒跟着行业走，而不是跟着助手走

在ChatGPT内部，提醒并不是随机分布的。在选错会损失金钱或安全的行业，它几乎是自动出现的；在选错只损失一个晚上的行业，它不会出现。

这并不是持照职业的排名。美发在美国各州都需要州执照，却只在26条回答中的4条里得到提醒；婚礼摄影在任何地方都不需要执照，却在13条里得到提醒。这个顺序追踪的更像是选错的代价：一个糟糕的律师、一次糟糕的暖气安装或一个糟糕的经纪人代价高昂，而且很难挽回。一个糟糕的可颂则不然。

而名单一点也没变

提醒总是最先出现：中位数在回答的第6个字符，249条中有248条出现在前200个字符之内。之后名单照常出现。我们还检验了提醒是否让名单变得更谨慎，也就是是否把助手推向最知名的名字：没有。在13座城市中出现于5座或以上的名字，在有提醒的回答中占16.2%，在没有提醒的回答中占17.0%。名字的中位数同样是8个，名字的构成也一样。助手提醒了你，然后做了它不提醒时会做的完全一样的事。

如果你就是那家商家，这意味着什么

被点名的价值并不是处处相同。在关于餐厅的回答里，名字本身就是推荐：顾客读到就去预订。在关于律师、经纪人、牙医或暖通的回答里，也就是单个顾客价值最高的那些行业，名字是和一句“请去核实”一起出现的。这次核实发生在助手之外，发生在顾客能找到的东西上：执照登记册、保险证明、行业协会的页面、评价、一个真实存在的地址。如果用你的名字找不到其中任何一样，你被点了名，却仍然会输，而且输在一个你永远看不到的环节。实际的结论具体到可以照做：在这些行业里，把第二次核实要找的证据写下来，也就是执照号码和发证机关、保险、服务范围、保修，用文字写在你自己的页面上，而不是放在图片里，也不是只放在一个属于别人的主页上。

这项测量不能证明什么

• 它统计的是一种说法，而不是一种意图。模式读取第一人称的拒绝；换一种写法的提醒会被漏掉，所以249和57%都是下限。
• 只有一个日期、一次测量：2026年9月13日，每个助手一个模型。产品的固定文风是一种产品决定，可能随版本而改变。
• 没有观察任何一位顾客。提醒会改变人们接下来的行为，这是合理的推测，但这里没有测量。
• 它不改变谁被点名：名字的中位数同样是8个，出现于5座或以上城市的名字占比为16.2%对17.0%。“名单更谨慎”的假设经过检验，已被排除。
• 餐厅和面包店各只有10条回答，而不是26条：它们的0所依据的材料比排在前面的行业少。
• 仅限美国，问题用英语提出。这里无法说明助手用中文会怎样回答。