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? 本報(bào)記者 孫慶陽

GEO（生成式引擎優(yōu)化），原本是幫助人工智能（AI）大模型準(zhǔn)確找到真實(shí)信息的技術(shù)，但被濫用后就變成針對(duì)AI的惡意“投毒”。今年央視“3?15”晚會(huì)曝光了這一亂象：有人批量制造偽測(cè)評(píng)、虛構(gòu)證據(jù)鏈，把營(yíng)銷軟文偽裝成客觀知識(shí)，誘導(dǎo)大模型輸出錯(cuò)誤答案。這種行為會(huì)直接誤導(dǎo)用戶消費(fèi)與決策，污染AI信息環(huán)境，嚴(yán)重破壞公眾對(duì)人工智能的信任。

“投毒”背后的大模型漏洞

“從技術(shù)原理看，這次事件暴露的并不是大模型‘偶爾答錯(cuò)’?！敝袊?guó)信通院云大所人工智能卓越中心負(fù)責(zé)人連云波認(rèn)為，當(dāng)前不少大模型在外部信息接入鏈路方面缺少“真實(shí)性優(yōu)先”處理架構(gòu)。

北京交通大學(xué)法學(xué)院副教授、數(shù)據(jù)法學(xué)研究中心主任付新華揭示其邏輯陷阱：“當(dāng)同一套虛假信息被多個(gè)賬號(hào)、多個(gè)頁面、多個(gè)模板重復(fù)發(fā)布后，模型可能會(huì)將這種‘人為制造的一致性’誤判為真實(shí)市場(chǎng)反饋或社會(huì)共識(shí)。”連云波舉例稱，AI大模型常把多個(gè)頁面中反復(fù)出現(xiàn)的相似說法視為“多方印證”，但這些頁面卻可能來自同一套營(yíng)銷底稿和同一分發(fā)系統(tǒng)，只是換了站點(diǎn)、賬號(hào)和標(biāo)題；如果系統(tǒng)缺少來源分析、同源內(nèi)容聚類去重和可信度分層，就會(huì)把“重復(fù)傳播”誤判為“獨(dú)立證據(jù)”。

“最終，所有問題在答案生成階段被徹底放大?！备缎氯A表示，這與傳統(tǒng)搜索有著本質(zhì)區(qū)別。過去，用戶能看到多個(gè)信息鏈接，可以自己分辨和判斷；但生成式回答，如同一個(gè)善于整合的“故事大王”，會(huì)把那些零散、可疑的信息片段，通過強(qiáng)大的語言能力壓縮、潤(rùn)色成一段流暢、肯定甚至帶有鮮明建議色彩的完整“答案”。

例如，央視“3·15”晚會(huì)曝光的“Apollo-9”案例顯示，僅靠批量生成和分發(fā)虛假軟文，部分模型就會(huì)將虛構(gòu)產(chǎn)品及其夸張賣點(diǎn)吸收進(jìn)推薦答案。

合規(guī)與惡意如何界定

合規(guī)GEO與“投毒”的界限究竟在哪里？付新華判斷：“凡是通過杜撰事實(shí)、偽造評(píng)測(cè)、冒充第三方立場(chǎng)、批量操控分發(fā)、刻意制造‘獨(dú)立來源’假象來影響AI輸出的行為，都應(yīng)認(rèn)定為惡意‘投毒’”。合規(guī)GEO，本質(zhì)上是幫助AI更準(zhǔn)確理解真實(shí)信息，如優(yōu)化官網(wǎng)的表達(dá)，讓產(chǎn)品參數(shù)、白皮書、權(quán)威報(bào)告更容易被AI發(fā)現(xiàn)和引用；而惡意“投毒”則是在人為制造虛假證據(jù)操控AI答案。

在實(shí)操層面，連云波為企業(yè)劃出4條底線：一是內(nèi)容必須真實(shí)可核驗(yàn)，不能虛構(gòu)、不能夸大、不能把廣告包裝成評(píng)測(cè)；二是內(nèi)容身份必須清晰，廣告、生成內(nèi)容、官方資料、用戶評(píng)價(jià)不能故意混同；三是內(nèi)容必須可追溯，能夠說明作者、來源、發(fā)布時(shí)間、修改記錄和支撐材料；四是在醫(yī)療、金融、教育、消費(fèi)安全等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，應(yīng)優(yōu)先依賴備案信息、權(quán)威機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、正式說明書和資質(zhì)文件，而不是依靠“內(nèi)容矩陣”堆出虛假口碑。

反之，如果GEO濫用得不到遏制，付新華描繪了一種可能：“如果互聯(lián)網(wǎng)上越來越多內(nèi)容不是為了被人閱讀，而是為了操控AI，那么真實(shí)內(nèi)容、專業(yè)內(nèi)容、慢生產(chǎn)內(nèi)容就會(huì)在‘機(jī)器可操縱性’上輸給批量制造的偽內(nèi)容?！?/p>

“更可怕的是‘二次污染’?！边B云波解釋說，“今天污染的是搜索結(jié)果、檢索語料和知識(shí)庫，明天就可能通過再訓(xùn)練、蒸餾、模型更新形成‘二次污染’。”

“最深層的損害或許是信任。”付新華認(rèn)為，一旦公眾普遍形成AI推薦也不過是高級(jí)軟文廣告的印象，那么大模型就很難再承擔(dān)起知識(shí)助手、消費(fèi)顧問、決策參考等更高層次的功能。

GEO濫用的應(yīng)對(duì)路徑

“對(duì)于平臺(tái)而言，關(guān)鍵在于建立信息免疫系統(tǒng)?！备缎氯A認(rèn)為，前端是“信源治理”，對(duì)官網(wǎng)、監(jiān)管信息、主流媒體、自媒體進(jìn)行差異化的可信度分層，讓權(quán)威聲音擁有更高權(quán)重。中端是“異常識(shí)別”，系統(tǒng)需要能識(shí)別出那些短期內(nèi)集中發(fā)布、表述高度雷同、相互循環(huán)引用、帶有明顯商業(yè)操控意圖的“內(nèi)容集群”，防止模型被批量偽造的一致性所欺騙。后端則是“響應(yīng)處置”，一旦出現(xiàn)重大風(fēng)險(xiǎn)事件，相關(guān)平臺(tái)要有能力迅速啟動(dòng)“下架—降權(quán)—糾偏—回滾”的處置機(jī)制，避免錯(cuò)誤答案長(zhǎng)時(shí)間流傳。

連云波建議，真正可持續(xù)的路徑，是建設(shè)高質(zhì)量官網(wǎng)、白皮書、產(chǎn)品文檔、服務(wù)記錄和知識(shí)庫，讓AI“有根據(jù)地引用”。只有平臺(tái)提升治理能力、企業(yè)守住真實(shí)底線、用戶保持基本核驗(yàn)習(xí)慣，AI信息生態(tài)才能逐步建立長(zhǎng)期信任。

而對(duì)于普通用戶，付新華建議把AI當(dāng)作“線索工具”，而非“最終裁判”。尤其在涉及消費(fèi)決策時(shí)，要多做幾步核驗(yàn)：一要追問來源，不要只看AI給出的結(jié)論，要繼續(xù)追問“這個(gè)推薦依據(jù)什么信息”“有沒有官方來源或獨(dú)立測(cè)評(píng)”。二要做交叉驗(yàn)證，把AI推薦和品牌官網(wǎng)、電商平臺(tái)詳情頁、主流媒體報(bào)道、第三方專業(yè)測(cè)評(píng)對(duì)照起來看，不能只憑一輪問答就下單。三要警惕極端表述，凡是“第一名”“唯一推薦”“全網(wǎng)口碑最好”“閉眼買”這類絕對(duì)化措辭，都要提高警覺。四要優(yōu)先看可核驗(yàn)事實(shí)，如參數(shù)、認(rèn)證、售后、價(jià)格區(qū)間、用戶真實(shí)評(píng)價(jià)，而不是被包裝出來的故事性話術(shù)。