■何传新
当3亿用户习惯了“问问AI”时，一种名为GEO（生成式引擎优化）的生意正悄然改写游戏规则：最低只需数千元，便可让品牌信息以“客观答案”的形式优先出现在AI对话框中，甚至排名第一；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”，即通过伪造专家身份、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，内容的真实性与技术的可信度就成了全球AI治理的核心问题。如果说因技术局限导致的“AI幻觉”目前还难以避免，那么基于主观诱导意图的AI数据“投毒”显然让人无法容忍。AI数据“投毒”相当于给AI“投喂”变质食物，使其神经系统受损，技术创新因此异化为信息操纵，AI也从“信息公器”沦为虚假广告的工具。
AI数据“投毒”的危害性不容小觑。比如，AI推荐虚假的“权威诊疗方案”，可能会让用户因轻信而危害生命安全；AI推荐虚假的“高收益投资产品”，可能会让用户因盲从而遭遇经济损失。虚假内容通过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。
AI数据“投毒”不仅损害用户的权益，而且势必会逐渐消耗用户的信任，妨碍AI产业的健康发展。从报道可知，GEO从业者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”，在网页代码中嵌入隐性指令，操控模型回答，并实施规模化“投喂”，渗透高权重平台……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数据源变成广告阵地。既然如此，相对应的系统性治理也必须升级。
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，并有针对性地加强“毒数据”识别过滤技术开发，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。从行业自律角度看，要推动企业、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，并将伦理审查纳入AI开发流程，防止技术被滥用。
都说“AI向善”，“向善”的前提是“向真”。AI数据“投毒”灰色产业链的滋生，无疑说明AI在利益驱动下有被“带歪”的可能。这需要以技术为盾、以法律为剑、以行业为网，形成多管齐下、多方共治的格局，以确保AI技术用在该用到的地方，而不是被用来作恶。