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看似无所不能，实则提线木偶？近日
，一项名为“GEO(生成式引擎优化)”的业务被多家媒体曝光后引发广泛关注。调查发现，一些不法商家仅需支付少量费用 ，即可通过技术手段给大模型定向输入虚假广告信息
，最终让AI生成内容“夹带私货 ”，向用户推荐假冒伪劣产品
。

自互联网成为公众获取信息的主渠道后 ，与之相关的各种信息“优化
”策略应运而生。比如搜索引擎时代
，为了让自己能够在搜索结果中排名靠前，SEO(搜索引擎优化)成了商家网络营销的重头 。GEO则是SEO技术的自然延伸 ，初衷是为了帮助内容更好地被搜索系统或AI系统理解
，但当前黑灰产化的GEO乱象突破了道德甚至法治边界，将虚假信息进行海量发布 ，以此系统性决定大模型“看到什么、引用什么
、如何组织答案”
，从而达到影响甚至欺骗用户的目的
。

相较于以前的互联网虚假广告只是在曝光位置上做文章，GEO乱象则是从AI的思维方式入手 ，试图扭曲整个模型的信息生产链路。过去用户看到广告，还能意识到“这是广告 ”；但在生成式AI场景里
，商业操纵更可能以“AI总结后的建议
”“AI推荐的答案”“AI整理出的共识 ”等形态出现 。有数据显示，当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时 ，模型输出的有害内容会增加11.2%；即使是0.001%的虚假文本
，其有害输出也会相应上升7.2%
。如任由GEO乱象蔓延，大模型很可能在被污染过的数据回音壁中不断进行再生产 ，最终导致互联网内容生态劣化。

“AI污染”细思极恐
，必须引起足够重视 。但毋庸讳言，这将是一场持久战
。从原理上讲 ，AI系统只能通过“引用来源
”“使用统计数据”“流畅且结构化的表达 ”等等标签来机械识别要采信的数据
，这就决定了其信任机制存在结构性漏洞，与黑灰产化GEO的攻防将长期存在。对此 ，在模型企业强化技术自律、筑牢数据真实性与可靠性的内部防线的同时
，监管也需多层次发力，既要尽快进行相关领域的立法 ，明确将“故意污染AI数据
”定义为违法行为；也要加大执法力度，显著提高污染成本
，遏制行业乱象 。

以更大视野看，“AI污染”也给社会出了一道信息治理的新题
。面对信息爆炸 ，许多人已习惯将记忆任务交给搜索引擎与数据库
，在人工智能加剧知识“通货膨胀 ”后，又有不少人将判断思考能力交给了机器。但如今看来 ，AI检索 、数据抓取
、模型训练等可能并不那么靠谱
，用户不能轻信或依赖“一键AI
”的结果，而应保持一份清醒与反思 ，掌握自己思考、认知 、判断的主动权 。

技术进步往往是把双刃剑
，其带来的显著优势与负面效应总是如影随形。多几分AI时代的“信息免疫力”，才能避免被轻易带到坑里
。

作者：武川

来源：北京日报【