同一个法律问题，在手机上问和在电脑上问，AI给的答案可能并不一样。当事人用手机App问"被辞退能拿多少赔偿"，和你在电脑浏览器里问同一句话，看到的结论、引用的事实、甚至被追问的方向，都可能对不上。这不是AI出了故障，而是它每次开工时，眼前的上下文本来就不相同。
问的是同一句，起点却不是同一个
生成式AI回答问题，不只看你的问题本身，还会读取一堆"此刻的环境信息"：你用的是什么设备、从哪个入口进来、有没有登录、此前聊过什么、联网开关是不是开着。这些信息拼在一起，才决定它去哪些地方找材料、怎么组织答案。
入口数量的差距，本身就是一个信号。据QuestMobile《2025年中国移动互联网秋季大报告》，截至2025年9月，AI应用在移动端的月活跃用户达到7.29亿，PC端为2.00亿（北京商报2025年11月报道）。大部分提问发生在手机上，手机端的交互特点——竖屏、语音输入、短句、边走边问——也就塑造了AI对问题的默认理解方式。电脑端提问往往更长、更完整，AI拿到的信息更足，答案也更容易铺展开。
需求规模还在往上走。据CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2025）》，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人，普及率36.5%（央视网2025年10月报道）。问的人越多、被问的端越多，同一个问题在不同端得到不同答案的情形就越常见。
差异主要来自四处
记忆与连续对话的默认状态不同。不少AI产品把"记住你的偏好、跨对话保留上下文"做成了可开关的功能。OpenAI在2025年4月起为ChatGPT逐步上线跨对话的长期记忆（观察者网2025年4月报道）；国内豆包也提供"连续对话"类开关，需要用户在设置里主动打开。开着记忆和关着记忆，AI对"你"的预设完全不同，答案的侧重也跟着变。
地理位置会被带入判断。同一个"被拖欠工资怎么办"，AI如果读取到提问者所在城市，可能给出当地的仲裁机构、赔偿口径或地方性规定；读不到，就只能给通用版本。端与端之间对定位权限的获取不一样，答案的"本地化程度"就不一样。
联网检索的默认开关不一样。有的产品默认先联网找最新材料，有的默认先用自己的知识作答。这两种模式下，同一个问题的时效性判断能差出一整轮——前者会提到最新规定，后者可能停留在旧口径。
追问入口的推荐不同。App和小程序常见"猜你想问"的按钮，网页端则往往只有一个输入框。界面推的追问，会把对话引向不同方向，最终得到的答案版图也就不同。
只测一个端，得出的结论是虚的
很多律所评估自己在AI里的曝光，习惯用电脑打开一个网页版，敲几个问题，看看有没有出现自己。这个做法方便，但只能反映其中一个端的表现。当事人大多数在手机上提问，手机端又有独立的记忆、定位和推荐逻辑，你在电脑上看到的结果，未必是当事人能看到的结果。
更麻烦的是判断标准。如果只在一个端测，一旦没被引用，就容易得出"内容没用"的结论，然后埋头去改内容；但问题可能根本不在内容，而在那个端没有触发检索、或者记忆把答案导向了别处。方向错了，力气就白费。
动作：做一张"问题×平台×端"对照表
多端抽查是唯一靠谱的办法。挑出10到20个当事人真正会问的问题，固定用同一批入口去问，把差异记下来。
| 记录项 | 怎么记 |
|---|---|
| 问题 | 照当事人原话写，不要改成书面语 |
| 平台 | 记清是哪家AI产品 |
| 端 | 手机App、手机网页、电脑网页、小程序分开记 |
| 答案要点 | 摘出结论句和引用到的事实 |
| 是否带本地口径 | 有没有提到城市、机构、地方规定 |
表格填满几轮，你会看到一批稳定的规律：哪些问题在哪个端最稳，哪些端总是答偏。这些规律比任何一次单端测试都可信。下一步，是把最稳的那个端当成重点去经营。
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