當(dāng)AI也開始“說謊”，我們要如何避坑？

　　從日常消費(fèi)決策到行業(yè)信息參考，AI大模型早已成為公眾獲取信息、做出判斷的核心入口，人們對智能助手的依賴度與信任感與日俱增。

　　然而，今年央視“3·15”晚會直擊AI領(lǐng)域灰色產(chǎn)業(yè)鏈，將GEO（生成式引擎優(yōu)化）灰色產(chǎn)業(yè)鏈曝光，虛構(gòu)產(chǎn)品經(jīng)批量虛假投喂就能登頂AI推薦榜單、付費(fèi)即可操控AI回答內(nèi)容等一系列亂象擊穿公眾信任底線，撕開了行業(yè)合規(guī)缺口，更讓高速增長的GEO市場站在了發(fā)展與風(fēng)控的十字路口。

來源：央視網(wǎng)

　　低門檻高收益，灰產(chǎn)啃食AI信任根基

　　AI投毒并非簡單的虛假營銷，而是針對大模型運(yùn)行機(jī)制的新型信息污染，疊加產(chǎn)業(yè)鏈底層的代碼注入投毒，具備擴(kuò)散性與長期性，一旦失控將徹底損毀AI行業(yè)可信基礎(chǔ)。AI投毒快速蔓延并非偶然，而是多重因素疊加的必然結(jié)果，這也是該亂象愈發(fā)普遍的核心癥結(jié)所在：大模型對外界數(shù)據(jù)依賴度高、校驗機(jī)制薄弱，加上違規(guī)操作成本低、收益高、隱蔽性強(qiáng)、追責(zé)困難，導(dǎo)致黑產(chǎn)快速蔓延。

　　iiMedia Research（艾媒咨詢）發(fā)布的《2024-2025年中國AI大模型市場現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢研究報告》顯示，2025年中國AI大模型市場規(guī)模約495.39億元，預(yù)計2026年突破700億元，龐大的市場體量讓灰產(chǎn)嗅到了暴利空間，也讓投毒風(fēng)險進(jìn)一步增加。

　　從應(yīng)用層面來看，大模型依賴海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，現(xiàn)有數(shù)據(jù)校驗機(jī)制普遍薄弱，無法精準(zhǔn)甄別信息真?zhèn)闻c優(yōu)劣。不法分子借助GEO系統(tǒng)批量生成虛假軟文、杜撰測評榜單、偽造用戶口碑，分發(fā)至自媒體平臺后，短時間內(nèi)就能被主流AI大模型抓取推薦，甚至躋身優(yōu)選榜單。

　　比虛假信息誤導(dǎo)更危險的，是AI產(chǎn)業(yè)鏈底層的模型文件序列化代碼注入投毒，這成為黑客與灰產(chǎn)實(shí)施供應(yīng)鏈攻擊的新突破口。主流深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch、TensorFlow等）生成的模型權(quán)重、checkpoint文件，通常采用Python pickle模塊序列化存儲；而pickle反序列化時可重寫對象__reduce__方法，實(shí)現(xiàn)任意代碼執(zhí)行。

　　攻擊者利用該漏洞，將惡意代碼嵌入模型文件并上傳至HuggingFace、ModelScope等開源托管平臺，開發(fā)者使用torch.load(）等接口直接加載模型時，會靜默觸發(fā)惡意代碼，遭遇供應(yīng)鏈攻擊。典型案例便是HuggingFace平臺playedalive/mdy-red-1項目，其model.pkl文件內(nèi)嵌反向shell遠(yuǎn)控后門，對接遠(yuǎn)控服務(wù)器52.48.12.202:8080，加載即被控，風(fēng)險極具隱蔽性。

來源：北京安普諾信息技術(shù)《互聯(lián)網(wǎng)安全行業(yè)：2025開源供應(yīng)鏈投毒分析技術(shù)報告》（圖一為惡意模型項目、圖二為模型文件內(nèi)嵌惡意代碼）

　　這些技術(shù)漏洞疊加商業(yè)暴利誘惑，形成“低成本、高回報、難查處”的灰產(chǎn)溫床，不僅誤導(dǎo)消費(fèi)、侵害用戶權(quán)益，更會逐步瓦解公眾對人工智能的信任，阻礙整個行業(yè)的商業(yè)化進(jìn)程。

　　315晚會實(shí)測案例更是觸目驚心：不法分子借助GEO系統(tǒng)，虛構(gòu)智能手環(huán)產(chǎn)品，一鍵生成海量虛假軟文、測評榜單，批量分發(fā)至各大自媒體平臺后，短短兩小時便被多家主流AI大模型抓取推薦，三天內(nèi)更是躋身優(yōu)選榜單。這種“付費(fèi)改答案、投毒換排名”的操作，明碼標(biāo)價、流程標(biāo)準(zhǔn)化，已然形成完整灰色產(chǎn)業(yè)鏈。

　　GEO技術(shù)異化，AI投毒已成產(chǎn)業(yè)化灰產(chǎn)

　　GEO本是中立技術(shù)，定位類似于AI時代的SEO，核心價值是助力優(yōu)質(zhì)內(nèi)容被大模型高效抓取、呈現(xiàn)，提升信息分發(fā)的規(guī)范性與可信度。但在利益驅(qū)動下，這項技術(shù)徹底異化，淪為灰產(chǎn)牟利的工具，演變成系統(tǒng)化、低成本、高隱蔽性的AI投毒產(chǎn)業(yè)鏈。

　　從操作模式來看，灰產(chǎn)團(tuán)伙借助GEO系統(tǒng)一鍵批量生成虛假內(nèi)容，全網(wǎng)分發(fā)后利用大模型審核漏洞，將虛構(gòu)信息包裝成“優(yōu)質(zhì)推薦”。部分服務(wù)商甚至推出明碼標(biāo)價的投毒套餐，付費(fèi)即可鎖定推薦排位，買三送一等營銷手段更是暴露了行業(yè)亂象。

來源：央視財經(jīng)

　　需要明確的是，GEO技術(shù)本身無好壞之分，核心在于使用目的、手段與內(nèi)容。合規(guī)GEO優(yōu)化是適配AI抓取邏輯、提升信息可信度，助力優(yōu)質(zhì)內(nèi)容觸達(dá)用戶；而惡意投毒則是通過偽造信息、批量刷屏、冒充權(quán)威、惡意堆砌關(guān)鍵詞等手段，刻意操控AI輸出結(jié)果，屬于典型的不正當(dāng)競爭與信息欺詐，二者本質(zhì)涇渭分明。

　　中立工具無好壞，合規(guī)與惡意涇渭分明

　　面對AI投毒亂象，市場一度對GEO技術(shù)產(chǎn)生全盤否定的誤區(qū)。GEO作為中立技術(shù)，本身并無好壞之分，核心在于使用目的、手段與內(nèi)容，必須嚴(yán)格區(qū)分合規(guī)優(yōu)化與惡意投毒，避免一刀切遏制行業(yè)正常創(chuàng)新。

　　合規(guī)的GEO優(yōu)化，本質(zhì)是適配AI抓取與生成邏輯，提升信息規(guī)范性與可信度，助力優(yōu)質(zhì)內(nèi)容精準(zhǔn)觸達(dá)用戶，是AI時代正常的營銷與信息優(yōu)化手段；而惡意AI投毒，則是通過偽造信息、批量刷屏、冒充權(quán)威、惡意堆砌關(guān)鍵詞等違規(guī)手段，刻意操控AI輸出結(jié)果，屬于典型的不正當(dāng)競爭與信息欺詐。

　　技術(shù)層面可通過三大維度實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)甄別：一是信源權(quán)威性，核查信息發(fā)布主體的資質(zhì)與可信度；二是發(fā)布行為異常度，監(jiān)測批量發(fā)稿、刷屏控評等違規(guī)操作；三是內(nèi)容真實(shí)性與一致性，核驗信息是否虛構(gòu)、前后是否矛盾。通過這套甄別體系，既能保障合規(guī)GEO的正常發(fā)展，也能精準(zhǔn)打擊惡意投毒行為。

　　從市場規(guī)模來看，GEO行業(yè)正處于爆發(fā)式增長期。iiMedia Research（艾媒咨詢）數(shù)據(jù)顯示，2026年全球GEO市場規(guī)模預(yù)計達(dá)291.7億美元，同比增速高達(dá)159.3%，中國市場規(guī)模有望突破942億元，2030年預(yù)計將激增至6338.1億元。如此龐大的藍(lán)海市場，若被灰產(chǎn)裹挾，不僅會劣幣驅(qū)逐良幣，更會葬送行業(yè)發(fā)展前景，規(guī)范治理刻不容緩。

　　多方協(xié)同共治，破解監(jiān)管治理難題

　　艾媒咨詢CEO兼首席分析師張毅表示，AI投毒涉及廣告商、GEO服務(wù)商、大模型平臺等多方主體，責(zé)任應(yīng)遵循“誰發(fā)起誰主責(zé)、誰服務(wù)誰同責(zé)、誰運(yùn)營誰擔(dān)責(zé)”的原則。由于鏈條長、跨平臺、行為隱蔽、取證難度大，確實(shí)給監(jiān)管帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。解決之道在于壓實(shí)平臺主體責(zé)任、實(shí)施全鏈條打擊、運(yùn)用技術(shù)手段監(jiān)測防控，并加快完善相關(guān)法律與標(biāo)準(zhǔn)。

　　當(dāng)前，AI投毒灰產(chǎn)之所以屢禁不止，核心在于違法成本遠(yuǎn)低于違規(guī)收益。部分商家為搶占AI推薦位，不惜花費(fèi)重金批量投毒；部分GEO服務(wù)商披著技術(shù)外衣規(guī)避監(jiān)管，鉆法律空子牟利；部分大模型平臺疏于數(shù)據(jù)審核，淪為灰產(chǎn)的“傳聲筒”。這種多方失職的局面，讓虛假信息肆意泛濫。

　　針對治理痛點(diǎn)，結(jié)合多方責(zé)任劃分原則，可有以下的破局方向：

　　其一，壓實(shí)平臺主體責(zé)任。大模型平臺需建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)準(zhǔn)入與內(nèi)容審核機(jī)制，升級信源白名單、語義過濾、溯源標(biāo)注等技術(shù)防控手段，從源頭阻斷虛假信息抓取；內(nèi)容分發(fā)平臺要加強(qiáng)賬號與稿件審核，杜絕批量虛假軟文傳播，履行平臺運(yùn)營主體責(zé)任。

　　其二，實(shí)施全鏈條打擊。監(jiān)管部門需協(xié)同網(wǎng)信、市場監(jiān)管、工信等多方力量，開展專項治理，重點(diǎn)打擊GEO投毒軟件開發(fā)商、批量發(fā)稿灰產(chǎn)團(tuán)隊、付費(fèi)投毒商家，斬斷灰色利益鏈條，落實(shí)發(fā)起者、服務(wù)商的連帶追責(zé)。

　　其三，強(qiáng)化技術(shù)監(jiān)測防控。運(yùn)用AI反制AI，搭建智能化監(jiān)測系統(tǒng)，實(shí)時識別批量投毒、虛假信息堆砌等違規(guī)行為，提升違規(guī)甄別效率與精準(zhǔn)度，彌補(bǔ)人工審核的短板。

　　堅守科技向善：可信AI才是長遠(yuǎn)之道

　　人工智能商業(yè)化提速的當(dāng)下，不能以犧牲安全可信為代價換取短期利益。安全可信必須置于商業(yè)利益之前，唯有企業(yè)自律、監(jiān)管發(fā)力、行業(yè)共建，才能破除AI投毒亂象，構(gòu)建健康可持續(xù)的AI生態(tài)。

　　對企業(yè)而言，要摒棄流量至上、投機(jī)取巧的短視思維，將誠信經(jīng)營融入發(fā)展內(nèi)核，拒絕付費(fèi)投毒、虛假營銷，專注產(chǎn)品實(shí)力與服務(wù)質(zhì)量；同時建立完善的內(nèi)容風(fēng)控體系，實(shí)現(xiàn)AI生成內(nèi)容可審計、可追溯、可解釋，主動維護(hù)行業(yè)公信力。

　　監(jiān)管層面，需加快完善法律法規(guī)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，明確AI投毒、違規(guī)GEO操作的界定標(biāo)準(zhǔn)與處罰細(xì)則，提高違法成本，讓法律長出“牙齒”；同時推動《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識辦法》落地見效，補(bǔ)齊數(shù)據(jù)溯源、責(zé)任認(rèn)定等漏洞，實(shí)現(xiàn)常態(tài)化監(jiān)管。

來源：國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室官網(wǎng)

　　對行業(yè)整體，要加強(qiáng)自律共建，依托行業(yè)公約、自律聯(lián)盟等形式，抵制惡意投毒、不正當(dāng)競爭行為，引導(dǎo)GEO技術(shù)回歸合規(guī)賦能的本質(zhì)。正如國內(nèi)首個《生成式引擎優(yōu)化（GEO）行業(yè)自律公約》的簽署，正是行業(yè)糾偏、規(guī)范發(fā)展的重要開端。

　　歸根結(jié)底，人工智能商業(yè)化必須堅守科技向善底線，平衡創(chuàng)新發(fā)展與風(fēng)險防控，推動可審計、可追溯、可解釋的可信AI建設(shè)，讓技術(shù)真正服務(wù)于社會公共利益。

　　AI投毒的曝光是警醒，更是行業(yè)規(guī)范發(fā)展的契機(jī)。AI的核心價值是傳遞真實(shí)、賦能效率，而非成為商業(yè)操控、虛假牟利的工具。唯有壓實(shí)各方責(zé)任、完善監(jiān)管體系、強(qiáng)化技術(shù)防控，才能徹底清除投毒毒瘤，重建公眾信任。

　　未來，隨著合規(guī)治理深化、行業(yè)自律加強(qiáng)，GEO技術(shù)將回歸良性軌道，人工智能也能實(shí)現(xiàn)技術(shù)價值與社會價值的統(tǒng)一。普通用戶也需保持獨(dú)立判斷，不盲目輕信AI推薦，多方核驗權(quán)威信息，共同守護(hù)清朗的AI信息生態(tài)。