火配资六问AI被“投毒”灰产

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（来源：经济观察报）

IDC数据显示，2025年中国AI搜索月活用户已超6亿，超六成企业级用户在决策前优先通过AI问答平台获取供应商信息。

中国信通院数据显示，2024年中国GEO服务市场规模已超过42亿元人民币，年复合增长率达到38%。据弗若斯特沙利文预测，2026年这一规模将突破180亿元，年复合增长率超45%。

然而，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。当公众对AI建立起信任时，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”，肆意染污用户的AI与搜索生态，对用户形成误导从而谋取利益。

系统、有效治理AI被“投毒”灰产，已经刻不容缓。

一问：AI为何成为“投喂”虚假信息的重点对象？

根源在于其作为新兴信息入口的权威性与技术漏洞的双重性。

一方面，AI大模型被公众视为客观理性的“知识共识”来源，用户对其输出内容存在天然信任；另一方面，AI的“幻觉”缺陷和数据依赖特性使其易被操控。

大模型基于概率生成内容，当训练数据缺失时会自动编造“合理”细节，而GEO灰产正是利用这一漏洞，通过批量投喂虚假信息污染训练数据，使AI将谎言内化为“标准答案”。

例如，2025年西藏定日县地震中，AI生成的“小男孩被埋”图因六根手指暴露破绽，但更隐蔽的虚假信息已能通过交叉验证机制欺骗AI，即当多个账号发布相同虚假内容时，AI会误判为“事实”并优先推荐。

攻击者只需通过伪造数据、篡改标注等手段，就能在模型训练阶段植入“污染源”，让AI在潜移默化中吸收错误认知，后续输出的内容自然偏离客观事实。更关键的是，AI具备规模化、自动化的信息传播能力，一条被“投毒”的AI生成内容，可在短时间内借助各类平台触达海量用户，其虚假信息的传播效率与覆盖范围远超传统人工传播，这种传播效能被灰产盯上后，便成为低成本制造舆论、误导公众的高效工具。

二问：谁为GEO灰产提供了可乘之机？

商业利益驱动是AI被“投毒”灰产乱象背后的核心引擎。

流量是互联网商业模式的血液，AI正在成为流量分配的新入口。当用户习惯了向AI提问并直接采纳其建议时，谁能影响AI的回答，谁就能掌握流量变现的密码。对于商家而言，出现在AI回答中的推荐链接或品牌名称，意味着巨大的曝光量和潜在客户。这种极致的流量追逐，使得原本应用于合规营销的SEO技术发生了异化。

灰产团伙发现，与其费尽心力优化内容质量，不如直接伪造内容欺骗AI来得高效低廉。一条完整的黑色产业链迅速形成：上游是有着迫切推广需求的商家，中游是编写恶意指令、批量生成虚假帖子的技术团队，下游则是负责分发、刷量以增加权重的“水军”。

灰产团伙利用AI技术来对抗AI，通过自动化脚本生成数以万计的看似合理的虚假测评、虚构的新闻报道，将真实信息淹没在噪音之中。这种“用魔法打败魔法”的行径，不仅极大地降低了营销成本，更能在短时间内迅速占领AI的“心智”，实现收割流量的目的。

另外，不少中小商家为降低获客成本，主动寻求GEO灰色服务，将AI推荐视为低成本流量入口，2025年电商、本地生活领域的GEO灰色服务订单量同比增长190%，旺盛的市场需求也直接推动了灰产链条的快速扩张。

三问：为什么虚假信息的技术甄别和清除难度大？

技术层面的甄别难题，为GEO灰产的泛滥提供了发育和成长的条件。

当前的AI算法在处理高仿真虚假信息时，仍面临着巨大的挑战。随着生成式AI技术的普及，制造虚假内容的门槛被无限拉低，灰产人员同样可以使用大模型生成逻辑通顺、文风自然的伪原创内容。

这些由机器生成的文本，在语言特征上与人类真实表达几乎无异，甚至在逻辑严密性上更胜一筹。对于依靠概率统计来判断内容质量的AI模型而言，很难分辨一段文字是人类真实经历的记录，还是机器生成的谎言。

此外，多模态技术的发展更让“有图有真相”成为了历史，伪造的图片、视频配合文字，能够构建出极具欺骗性的证据链，让AI在判断时彻底迷失。算法在处理这类复合型、高仿真的虚假信息攻击时，往往显得“力不从心”。现有的过滤机制大多基于已有的违规词库或明显的逻辑漏洞，而对于这种基于特定目的、经过精心包装的GEO“投毒”内容，技术防御体系尚显得脆弱且滞后。

算法“黑箱”特性加剧了问题的隐蔽性。多数商业AI系统并不公开其训练数据构成或权重分配逻辑，外界难以追溯某条错误输出的根源。当用户发现某地餐馆在AI推荐中异常突出，却无法判断这是源于真实口碑还是人为刷量？

这种不可解释性不仅削弱了公众监督能力，也为灰产提供了天然的“保护伞”。即便平台事后察觉异常，也常因缺乏有效溯源手段而只能被动清理表面内容，难以根除背后的操纵链条。

四问：为什么AI“投毒”灰产长期处于监管盲区？

面对如此严峻的形势，这一乱象却长期处于被忽视的边缘地带，其原因值得深思。

技术发展的不确定性在客观上遮蔽了问题的严重性。正如上文所说，大模型的“黑箱”特性，使得其生成错误答案的过程难以追溯。当AI一本正经地胡说八道时，普通用户往往难以在第一时间察觉，甚至可能因为AI“自信”的语气而产生信任。

这种现象被业界称为“幻觉”，但GEO“投毒”造成的危害远甚于技术性的幻觉，它是人为制造的定向误导。由于缺乏有效的溯源机制，受害者即便发现被误导，也往往投诉无门，难以界定是技术故障还是人为作恶。

虚假信息从注入内容池到被AI抓取训练、最终呈现给用户，整个传导链条最短需要15天，最长可达3个月，危害爆发时很难追溯到最初的信息投放主体。现有监管规则更多聚焦于AI服务提供者的主体责任，针对GEO灰产的投放行为、中介服务的定性和处罚标准尚未明确。

尽管《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。有关专家建议将“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。

压实平台主体责任同样重要。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。

五问：如何应对AI“投毒”灰产的系统性染污？

更值得警惕的是，这类“投毒”行为正在从单点攻击演变为系统性污染。

早期灰产多聚焦于单一平台或特定场景，如今则呈现出跨平台协同、数据复用的趋势。一段伪造的本地评论可能同时被用于训练搜索引擎、语音助手和智能客服等多个AI系统，形成连锁污染效应。由于各平台间缺乏数据共享与风险联防机制，一处漏洞可能引发整个信息生态的连锁失真。

AI系统的数据饥渴与GEO业务的商业逻辑在此交汇，共同构筑了一个高回报、低风险的灰色温床。技术设计者追求效率与规模，平台运营方追逐流量与转化，而监管体系尚未跟上技术迭代的速度，多重因素叠加，使得虚假信息投喂不仅可行，甚至成为某些细分市场中的“标准操作”。若不及时干预，这种扭曲的信息输入将持续侵蚀AI系统的可信度。

跨部门协作是系统治理乱象的关键。监管框架必须打破“头痛医头”的碎片化思路，转向覆盖全生命周期的协同治理。

立法层面应明确AI开发者、数据提供方与平台运营者的连带责任，要求其对训练数据的合法性与代表性承担举证义务。可考虑在《网络安全法》《数据安全法》基础上出台专项指引，将“数据投毒”纳入网络攻击范畴，赋予网信、公安、市场监管等多部门联合执法权限。

平台责任则需具体化：不仅限于事后删除违规内容，更应建立事前筛查机制，对高频提交相似地理标签内容的账号实施流量限制或人工复核。

六问：公众应如何辨别真伪，守护信息安全？

面对日益逼真的生成式虚假信息，公众的辨识能力与媒介素养成为至关重要的社会免疫细胞。

提升公众“免疫力”不能停留在泛泛而谈的警示，而需提供具体可操作的方法论。一个核心原则是“主动验证，交叉比对”。面对一段极具冲击力的AI生成视频或文本，公众应养成习惯：核查信息源头是否来自权威机构或可验证的媒体；利用反向图片搜索工具验证图片或视频帧的真实性；将事件的关键信息（如地点、人物、时间）与多个独立、可信的信源进行交叉比对。

警惕那些煽动极端情绪、声称掌握“独家绝密”或要求立即分享传播的内容。教育体系需将数字素养与批判性思维训练贯穿始终，从基础教育阶段就开始教授如何评估在线信息的可信度，理解AI生成内容的潜在特征与局限。

社区、图书馆与媒体平台可以合作，普及辨识深度伪造与虚假信息的实用技巧。社会层面的广泛觉醒，能为虚假信息市场创造强大的“需求侧”阻力。

“最关键的是要建立‘AI不是百科全书’的认知。”专家建议，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，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。

此外，AI服务提供商未来还应提升AI的透明度与可解释性，向消费者披露输出信息的依据、信源及其权重，以帮助用户自主判断AI输出的可信度，并更好地保护消费者权益。

（经济观察网李强/文）

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