▲某GEO服务商发来的报价单。图/大河报
如今，遇到问题后，“问问AI”已成为越来越多人的习惯。但据《大河报》报道，AI查询结果的“干净纯粹”，正遭到GEO（生成式引擎优化）的污染。
有服务商声称，最低只需数千元，便可能让企业品牌信息以客观答案的形式优先出现在AI对话框中，甚至排名第一。更有甚者，为确保内容被AI采纳，一些操作已演变为有组织的“数据投毒”——通过伪造专家身份、虚构研究报告等方式，向AI“投喂”虚假信息。
在生成式AI重塑信息生产模式后，内容真实性与技术可信度问题就已成全球AI治理的核心挑战。如果说因技术局限导致的AI幻觉现阶段还难避免，那出于主观诱导意图的AI数据“投毒”显然该被零容忍。
AI数据“投毒”相当于给AI喂食变质食物，使其神经系统受损。研究显示，当训练数据中仅有0.01%的虚假文本时，大模型的有害输出率会上升11.2%；即便只有0.001%的污染，也会导致有害内容增加7.2%。
这些虚假内容带来的负面影响不容小觑。首先，在那些容错率极低的医疗、金融等场景中，AI推荐虚假的“权威诊疗方案”或“高收益投资产品”，可能会让用户因轻信而危害生命安全、遭遇经济损失。其次，伪造内容通过AI传播容易形成“递归污染”——错误信息被反复引用，进而破坏信息生态，扭曲公共认知。
长远看，频繁出现的“AI幻觉”与错误输出，势必会逐渐消耗用户信任，阻碍AI产业发展。从报道可知，那些GEO从业者多脱胎于SEO（搜索引擎优化）领域，深谙搜索引擎算法逻辑与流量规则，其手法也呈现出了隐蔽化和体系化特征，将特定产品或品牌包装成“权威推荐”；会在网页代码中嵌入隐性指令，操控模型回答；会规模化“投喂”，渗透高权重平台……最终从内容制作、平台投放到数据“投毒”，形成闭环。
GEO灰色产业链利用技术手段与流量思维，将AI数据源变为广告阵地。既然如此，那对应的系统性治理必须升级，需要多管齐下、多方共治。
从技术防御维度看，大模型厂商、科研机构等当着力提升大模型抗干扰能力，并针对性地加强“毒数据”识别过滤技术开发。通过为泥沙俱下的数据库装上过滤罩、优先使用脱敏权威数据源的方式和多维度交叉验证、数据溯源等技术，对AI训练数据进行严格筛查验证，确保数据的真实性和可靠性。
从法律约束层面看，既要针对GEO行业制定标准，明确数据来源审核、标注质量评估、内容真实性验证等要求，也要加强对AI数据市场的监管，严厉打击各类非法数据交易和数据“投毒”行为。很多人为制造虚假训练数据构成虚假宣传，可根据现有法规对伪造数据、虚假宣传等行为进行追责，并公示典型案例形成威慑。
从行业自律角度看，明确AI服务提供者需建立数据分级保护制度，对高风险领域（如医疗、金融）设置人类专家复核节点，阻断污染传导；推动企业、学术机构、行业协会共建可信数据联盟，共享清洗后的高质量数据集；并将伦理审查纳入AI开发流程，防止技术被滥用，并鼓励举报和吹哨。
都说“AI向善”，向善的前提是向真。但AI数据“投毒”灰色产业链的滋生，无疑反映了AI在利益驱动下被“带歪”的可能。这就需要以技术为盾、法律为剑、行业为网、用户为哨，形成多管齐下、多方共治的AI治理格局，以确保AI技术用在该用到的地方，而不是被用来误导和作恶。
▲某GEO服务商发来的报价单。图/大河报
如今，遇到问题后，“问问AI”已成为越来越多人的习惯。但据《大河报》报道，AI查询结果的“干净纯粹”，正遭到GEO（生成式引擎优化）的污染。
有服务商声称，最低只需数千元，便可能让企业品牌信息以客观答案的形式优先出现在AI对话框中，甚至排名第一。更有甚者，为确保内容被AI采纳，一些操作已演变为有组织的“数据投毒”——通过伪造专家身份、虚构研究报告等方式，向AI“投喂”虚假信息。
在生成式AI重塑信息生产模式后，内容真实性与技术可信度问题就已成全球AI治理的核心挑战。如果说因技术局限导致的AI幻觉现阶段还难避免，那出于主观诱导意图的AI数据“投毒”显然该被零容忍。
AI数据“投毒”相当于给AI喂食变质食物，使其神经系统受损。研究显示，当训练数据中仅有0.01%的虚假文本时，大模型的有害输出率会上升11.2%；即便只有0.001%的污染，也会导致有害内容增加7.2%。
这些虚假内容带来的负面影响不容小觑。首先，在那些容错率极低的医疗、金融等场景中，AI推荐虚假的“权威诊疗方案”或“高收益投资产品”，可能会让用户因轻信而危害生命安全、遭遇经济损失。其次，伪造内容通过AI传播容易形成“递归污染”——错误信息被反复引用，进而破坏信息生态，扭曲公共认知。
长远看，频繁出现的“AI幻觉”与错误输出，势必会逐渐消耗用户信任，阻碍AI产业发展。从报道可知，那些GEO从业者多脱胎于SEO（搜索引擎优化）领域，深谙搜索引擎算法逻辑与流量规则，其手法也呈现出了隐蔽化和体系化特征，将特定产品或品牌包装成“权威推荐”；会在网页代码中嵌入隐性指令，操控模型回答；会规模化“投喂”，渗透高权重平台……最终从内容制作、平台投放到数据“投毒”，形成闭环。
GEO灰色产业链利用技术手段与流量思维，将AI数据源变为广告阵地。既然如此，那对应的系统性治理必须升级，需要多管齐下、多方共治。
从技术防御维度看，大模型厂商、科研机构等当着力提升大模型抗干扰能力，并针对性地加强“毒数据”识别过滤技术开发。通过为泥沙俱下的数据库装上过滤罩、优先使用脱敏权威数据源的方式和多维度交叉验证、数据溯源等技术，对AI训练数据进行严格筛查验证，确保数据的真实性和可靠性。
从法律约束层面看，既要针对GEO行业制定标准，明确数据来源审核、标注质量评估、内容真实性验证等要求，也要加强对AI数据市场的监管，严厉打击各类非法数据交易和数据“投毒”行为。很多人为制造虚假训练数据构成虚假宣传，可根据现有法规对伪造数据、虚假宣传等行为进行追责，并公示典型案例形成威慑。
从行业自律角度看，明确AI服务提供者需建立数据分级保护制度，对高风险领域（如医疗、金融）设置人类专家复核节点，阻断污染传导；推动企业、学术机构、行业协会共建可信数据联盟，共享清洗后的高质量数据集；并将伦理审查纳入AI开发流程，防止技术被滥用，并鼓励举报和吹哨。
都说“AI向善”，向善的前提是向真。但AI数据“投毒”灰色产业链的滋生，无疑反映了AI在利益驱动下被“带歪”的可能。这就需要以技术为盾、法律为剑、行业为网、用户为哨，形成多管齐下、多方共治的AI治理格局，以确保AI技术用在该用到的地方，而不是被用来误导和作恶。
