市场经济赋予消费者选择的权力，却从未保证消费者拥有做出好选择的能力。北京大学光华管理学院教授陈玉宇提出，大语言模型可能第一次系统性地填补这个“技术缺口”——让消费者更懂市场、更懂自己、更能管住自己，消费者主权从制度原则走向技术现实。
市场经济把消费者放在最终裁决者的位置上，却长期没有正视裁决者自身的能力问题。一个消费者面对现代商品世界，实际上有五重困难：
不知道有什么——搜索是有成本的，信息不对称从起点就存在。
不知道哪个好——当买方无法识别质量时，市场本身可能失灵。
不知道什么适合自己——高度异质的商品世界里，不存在对所有人都成立的排名。
不知道自己真正想要什么——消费者理论假设效用函数已知，现实中它恰恰是隐藏的。
即使知道，也未必能按长期利益行动——行为经济学证明人有现时偏好和自我控制问题。
两种消费者主权：形式上的主权（有权选择）与实效上的主权（有能力做出与自身福利一致的选择）。市场经济长期保障了前者，却只能粗糙地支持后者。
大语言模型的特殊之处在于：它可能同时进入上述所有缺口。
现代消费真正的瓶颈不是信息太少，而是信息太多。真正稀缺的是判断——什么是真的，什么重要，什么和我有关。AI大幅降低解释与验证的成本。
AI可以分析一个人过去五年的显示偏好：“你嘴上说最看重性能，但真正持续使用的设备都是轻便的”——消费者第一次可能拥有一个专门研究自己的经济学家。
大模型可能成为一种通用的承诺装置——它知道过去的自己定过什么目标，看得见现在的自己正在做什么，还能预测未来的自己会不会后悔。
消费者过去缺的未必只是信息，而是一个能够长期代表自己处理信息、学习偏好并执行长期目标的认知组织。参与市场的“消费者”本身正在改变。
AI最有能力帮助消费者的地方，恰恰也是AI的方向最危险的地方——因为消费者最需要代理人的时候，也正是最难监督代理人的时候。
在可信品市场——医疗、教育、金融、保险——消费者买过之后也难以纠错，AI的边际价值最大，但方向也最危险。
真正的问题不是“AI会不会影响消费者”，而是：这个AI装着谁的目标函数？
如果目标是成交率，AI会投资于识别消费者什么时候最容易动摇；如果目标是消费者的长期福利，它会投资于学习长期偏好，甚至学习什么时候应该劝人什么都不买。两个技术上完全相同的大模型，会因为目标函数不同，长成完全不同的东西。
AI的“忠诚”（allegiance）成为一种新的经济资源。三个条件决定均衡方向：
关系的范围
AI与消费者的关系越长期、越广泛，信任资本越值钱，为一笔佣金牺牲方向的机会成本越高。
生产者的分散程度
卖方越集中，俘获压力越大；无数品牌彼此竞争时，单个生产者购买方向的支付能力有限。
竞争与可察觉性
消费者必须能够因失去信任而迁移。数亿用户的事后体验汇聚起来，可能让方向第一次真正藏不住。
三个条件缺了任何一个，均衡都会翻转。金融理财顾问的历史提醒我们，市场自发力量并不总能造出站在客户一边的顾问。
一类是生产AI，提高社会能生产什么、以什么成本生产；一类是决策AI，提高既有产出转化为福利的效率。前者改善生产可能性边界，后者改善边界之上与边界之内的配置。
提高生产率——发现新药、设计新材料、编写代码。产出指标进入企业收入与GDP，容易衡量，被充分重视。
提高消费质量——帮消费者少做错误决定。福利进入消费者剩余，不进GDP，被系统性低估。
AI劝一个消费者“你这台电脑完全够用，不要换”：GDP少了一笔消费，福利却提高了。AI帮一个家庭订到真正适合它的酒店，消费金额一分未变：GDP不动，福利上升。
一个真正consumer-aligned的AI，成功指标甚至可能与传统电商平台相反：不是让成交额最大，而是在给定预算下让消费者得到的效用最大。商业逻辑不是诱导更多消费，而是提高既有消费的质量。
消费者主权过去依靠三种制度基础：自由选择、竞争、价格。如果AI能够帮助消费者认识市场、认识自己并约束自己，如果竞争又使大模型公司愿意把这种能力用于消费者的长期福利，那么消费者主权就不再只是一项制度原则——它第一次可能获得自己的技术基础。工业革命提高了人类生产东西的能力；人工智能正在提高另一种长期被低估的能力：知道什么值得买，以及应该向谁买。