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【央视新闻客户端】
【热点回应】
本报记者崔爽
央视“3·15 ”晚会揭露的AI(人工智能)“投毒 ”黑产 ，撕开了生成式AI商业化进程中的灰色地带 。当用户对AI的信任度不断提升，将其视为获取客观信息的重要渠道时 ，一些GEO(生成式引擎优化)服务商却通过系统性投喂虚假信息 ，让AI沦为商家的“营销傀儡” 。
GEO是一种面向大模型的“内容优化”策略，本意在于提升品牌信息在AI回答中的呈现概率。但在利益驱动下，这一技术被异化为操纵信息分发的工具——通过批量制造 、投放“高一致性内容 ” ，影响大模型生成结果 ，甚至形成对用户的误导。
为何海量虚假信息能够突破AI的可信度防线？公众又该如何防范？围绕这些问题，科技日报记者采访了有关专家 。
第一问：谁为GEO黑产提供了可乘之机？
“这本质上是一场‘AI对AI’的博弈 ，根源在于大模型的技术架构本身 。 ”中国电子信息产业发展研究院(以下简称“赛迪研究院”)信息化与软件产业研究所副主任黄文鸿对记者表示。
在他看来 ，当前主流大模型本质上是“概率语言模型 ”，是从海量语料中学习语言模式与知识关联 ，而非像数据库那样存储大量经过验证的事实 。尤其是在面对最新信息时 ，大模型往往依赖联网检索进行补充，这也为GEO黑产提供了可乘之机 。
“攻击方通过在互联网 ，特别是AI大模型产品内设置的默认重点参考或抓取的信源平台上 ，批量投放高度一致的虚假内容，制造‘虚假共识’。 ”黄文鸿说 ，当AI通过检索抓取实时信息时 ，这类内容更容易被判定为“高权重信息”而被采纳 。
更值得警惕的是，借助AI工具，攻击方可以批量生成“污染内容 ”“虚假内容 ”“有毒内容” ，成本极低 ，而防御方进行事实核验时却需要逐条比对权威来源，攻防之间存在显著的不对称 ，仅靠模型自身能力 ，难以从根本上解决这一问题 。
第二问：怎样形成行业级“免疫屏障 ”？
针对这一新型灰产，黄文鸿认为 ，首先要完善法律供给。
当前《生成式人工智能服务管理暂行办法》已对AI服务提供者的训练数据质量责任作出规定 ，但对GEO这类新型灰产的网络平台“投毒 ”行为，相关规制仍存在空白 。因此 ，他建议将“针对AI系统的恶意信息投喂操纵行为”明确纳入《反不正当竞争法》规制范畴 ，打通从GEO服务商到委托商家的全链条追责路径 。
同时，要压实平台主体责任。AI服务提供方应建立信源数据分级可信度评估机制 ，对检索来源实施黑白名单管理或者采纳权重升降级机制 ，从技术上提升“中毒 ”门槛；平台也应进行异常流量监测，对不规范或恶意矩阵账号进行监控和治理 。
此外，还应推动行业协同治理 。黄文鸿表示 ，建议由主管部门牵头 ，联合头部AI企业建立检索源安全共享与联防联控机制，形成行业级的“免疫屏障 ”。
第三问：公众怎么做才能辨明真假？
“最关键的是要建立‘AI不是百科全书’的认知。”黄文鸿强调 ，公众应将AI视为高效的信息整理工具 ，而非权威的事实裁判者 。
具体来看，对于AI给出的关键信息 ，用户应养成“交叉验证”的习惯 ，尤其是涉及消费决策、健康医疗等领域的建议，务必通过政府官网、权威媒体 、专业机构等多渠道进行核实 。同时要警惕“过度一致性 ” ，如果AI的回答对某个品牌或产品呈现高度一致的正面评价 ，且缺乏客观对比与风险提示，就需要提高警觉。
“用户还应关注AI平台的信息溯源能力 ，优先选择提供来源标注和引用链接的AI产品 。 ”黄文鸿说 ，“归根结底，技术素养的提升，是公众在AI时代保护自身权益的基础 。”【
