用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 找海外经销商：擅长什么、会编造什么、如何核实
AI 助手擅长起草、翻译和总结，但可能编造公司名称。看看 OpenAI、Anthropic 和 Google 自己怎么说，以及一套从证据出发的工作流程。
Tomasz Kowal · Data and public procurement
更新于 2026年10月29日 · 阅读约 7 分钟
“列出二十家荷兰的工作服经销商”——这是一个很诱人的提示词。答案几秒钟就出来了，格式整齐、语气笃定，却可能部分是虚构的。这并非某一款产品的缺陷，而是通用语言模型的工作方式，三大厂商在各自的文档里都承认这一点。
简单来说： ChatGPT、Claude 和 Gemini 擅长综合归纳、起草和翻译，几分钟内就能讲清一项法规或搭好一份市场计划的框架。但它们不是登记册。如果没有源文件，让它们给出公司名称，它们生成的是看似合理的文本，其中一部分可能是错的，而且错得让您无从察觉。请把它们用在您已掌握的证据上——一份公告、一个网站、一份登记摘录——并要求它们注明每个名称的出处。然后逐一亲自核实。
声明：Cresques 是我们自己的产品。我们按您可以自行核查的标准进行比较，并附上每一项来源的链接。
通用 AI 助手擅长什么
用在合适的任务上，这些工具能为制造商节省好几天：
- 综合归纳。 粘贴一份 30 页的招标授予文件，问它采购了什么、由谁采购、金额多少、属于哪些 CPV 代码。对您提供的文件做摘要，是最有价值的用法。
- 起草。 介绍信初稿、经销协议大纲、按当地格式编排的产品数据表。
- 翻译与语气。 一封读起来地道的法语或德语商务邮件；在母语同事审阅之前，先检查一遍措辞的正式程度和习惯用法。
- 解释。 什么是框架协议；采购联盟和总部有何不同；某个 Incoterm 对您的利润意味着什么。请以原始文本核对，但这些解释通常是不错的起点。
- 梳理结构。 把零散的笔记整理成一份有步骤、有负责人、有日期的市场进入计划。
以上没有一项要求模型知道它无法向您出示依据的事实。
它们在哪里编造，为什么
美国国家标准与技术研究院（NIST）将“虚构”（confabulation）列为生成式 AI 的核心风险，定义为“自信地陈述但错误或虚假的内容（俗称‘幻觉’或‘捏造’）的产生，用户可能因此被误导或欺骗”。Farquhar 等人 2024年发表在《Nature》上的研究描述了大语言模型如何“流畅地提出既错误又随意的说法”。
公司名称恰恰是最容易出错的那类说法。模型在训练数据中见过许多荷兰工作服供应商的名称，也见过许多此类名称的构成模式。让它列出二十家，它就生成二十个符合模式的字符串。有些确实存在；有些是真实公司，但属于别的行业；有些是两个真实名称看似合理的拼合。输出本身不会区分这些情况，您不逐一核实也无法区分。
对寻找经销商而言，还有两点很重要。第一，除非开启了联网搜索功能、且模型确实针对该名称进行了搜索，否则模型看不到企业登记册、采购门户或某家公司当前产品线的实时信息。第二，模型不知道一家公司是转售商还是制造商——而这恰恰是对制造商最关键的区别：一个是竞争对手，另一个是潜在客户。
为撰写本文，我们没有对这些工具做过测试，也不对其中任何一款的出错频率作任何断言。这里讲的是结构性问题，而非统计数字。
厂商自己怎么说（截至 2026年10月）
| ChatGPT（OpenAI） | Claude（Anthropic） | Gemini（Google） | |
|---|---|---|---|
| 厂商自己的提醒 | 帮助中心：ChatGPT 即使出错也可能听起来很有把握；幻觉可能包括捏造的参考文献；重要信息应通过可靠来源核实 | 帮助中心：“Claude 偶尔会给出不正确或具有误导性的回答。这被称为‘幻觉’信息……”用户“不应将 Claude 作为唯一的事实来源” | 帮助中心：“Gemini 可能产生幻觉，并将不准确的信息当作事实呈现” |
| 提供的核实辅助 | 联网搜索；回答“可能包含引用”，并有“来源”面板（帮助中心） | 带引用的联网搜索；Anthropic 建议查看所引来源和原始网站 | 回答下方的“来源”按钮显示相关链接；Google 指出“并非所有回答都包含相关链接或来源” |
| 这项辅助做不到什么 | 链接只能证明网页存在，不能证明该公司销售您的品类 | 同上 | 相关链接只能证明网页存在，不能证明该公司销售您的品类 |
三家的模式完全一致：厂商提醒您自行核实，并把联网搜索作为辅助。联网搜索让模型更擅长找到网页；但它不会让一个网页成为某公司转售您产品的证据，也不会告诉您能否合法地给那里的任何人发邮件。
以证据为基础使用 AI 的工作流程
可靠的顺序是：证据在先，模型在后。
- 从一份点名公司的文件开始。 欧盟内部最有力的公开来源是合同授予公告：公共采购方签订高于欧盟门槛的合同时，必须发布公告，写明中标方、其地址、金额和 CPV 代码（Directive 2014/24/EU，第 50 条）。TED 每个工作日免费发布 3,000 多份公告。
- 给模型文件，而不是问题。 “这里有十二份公告；请把中标方、采购方、CPV、金额和日期提取成表格。”此时模型是在做摘要，这正是它的强项。
- 让它打标签，并说明理由。 “根据公告原文和这段网站摘录，判断每个中标方更可能是制造商还是转售商？引用你所依据的原话。”引用的原话可以核查；光秃秃的标签则不行。
- 追问每个名称的来源。 如果模型加入了一家您没有提供的公司，问它从哪里来。如果答案不是一份您能打开的文件，就删掉这个名称。
- 在登记册中确认。 European e-Justice Portal（欧洲电子司法门户）的“Find a company”服务可检索所有欧盟国家以及冰岛、列支敦士登和挪威的企业登记册。基本信息免费。
- 起草前先确定合法渠道。 之后再让模型用当地语言、按该国允许的渠道起草首封消息。
有帮助的提示词与有害的提示词
| 有害 | 有帮助 |
|---|---|
| “列出意大利的 PPE 经销商。” | “根据这些授予公告，哪些中标方看起来是转售商？请引用你的证据。” |
| “给我他们的邮箱地址。” | “为一家法国经销商起草一段简短的自我介绍；联系人我自己来填。” |
| “这些公司里哪家最大？”（没有数据的情况下） | “按我粘贴的公告中的合同金额给这些公司排序。” |
| “在德国发陌生邮件合法吗？”（然后就此打住） | “根据这段文本总结 § 7 UWG；原文我会自己读。” |
Cresques 使用模型的方式有何不同
Cresques 从公告出发，而不是从模型出发。您以“国家 + CPV 品类”的方式创建一个市场；显示的公司都是在合同授予公告中被列为中标方的公司，每一家都关联到一份您可以打开的公告。在公司档案中，模型会研究该公司的角色——独立经销商、制造商、制造商的子公司，或兼而有之——并以在来源网页上核实过的原文引语作为依据；如果无法确认任何引语，角色就保持为“未知”。这个标签仍可能出错，所以需要您核实。在这种安排下，模型做不到的是凭空编造一家公司，因为每个名称都是通过一份文件进入的。我们的资料阅读器反向采用同样的方式：它读取您的宣传册或网站，提出 CPV 品类建议供您确认。Cresques 还会用该公司的语言、按合法渠道起草首封消息，由您自己发送；付费套餐还提供新中标的邮件提醒。
这对制造商意味着什么
- 把通用 AI 助手用于综合归纳、起草和翻译——这些都是由您提供事实的任务。
- 背后没有一份您能打开的文件，就绝不要采信模型给出的公司名称。
- 把“经销商还是制造商”当作需要在该公司自己网站上核实的标签。
- 在企业登记册中确认每一家公司；公告和模型都会过时。
- 在起草任何消息之前，先确定该国合法的首次联系渠道。
