AI 标签折扣：同样的内容，标上 AI 就掉价
内容没变，加四个字「AI 生成」，评价掉一截；工具很好用，用户却不想让同事知道自己在用。这两件事是同一个偏见的两面。做 AI 产品，标签什么时候必须亮、什么时候是自己给自己减分，是一道天天要做的题。
你是市场总监，实习生交来两版新品文案。凭第一感觉给两版各打个分，都打完才揭晓。
标签折扣有真实的研究支撑：多项实验里，同样的诗歌、文案、新闻，标注为 AI 生成后，被试给出的质量、可信度和喜爱度评分系统性走低，哪怕盲测时它们的得分并无差别。归因和第 6 课的算法厌恶同源：人们默认 AI 产出「没有心」，于是折价。
既然亮标签要付折扣的代价，能不能干脆都不亮？不行，有几类场景是法规和信任的红线。逐个判断下面五个场景。
非红线场景里，标签措辞决定折扣深度。左边是同一篇公众号文章的署名区，拖梯子换四档措辞，右边两个指标一起动：读者给内容的评价折扣，和署名不实要付的信任风险。注意这是个跷跷板，别只盯一头。
对抗使用羞耻，靠让用户觉得成果是自己的。同一份 AI 辅助完成的行业分析，两种导出设计，点你认为用户更愿意转发到工作群的那个。
标签折扣是实测存在的：内容没变，标注一变，评价就变。消费侧想折价，生产侧想隐身，产品夹在中间。
红线场景无条件亮标：生成人脸、语音、新闻类内容必须显式标注加隐式水印（《人工智能生成合成内容标识办法》2025 年施行），合规标识没有产品发挥空间。
非红线场景管好措辞：「AI 生成」和「AI 辅助、经作者修订」是两个折扣价。措辞要写实：人真参与了，就理直气壮地说。
功劳设计给用户：导出不带产品水印、生成过程强调用户的输入、署名方式让用户选。他参与得越多，越敢署名。
内容来源：小山学堂「AI 产品心理学」专题原创；标签折扣为多项内容评价实验的一致结论；标识义务见中国《人工智能生成合成内容标识办法》（2025）。