只要花幾百塊,就能讓AI把你的產品吹成行業第一;花幾十萬,就能讓競爭對手被AI‘抹黑’,徹底從推薦列表里消失。
2026年3月15日,央視3·15晚會揭開了一個隱秘又猖獗的灰色產業鏈,不法企業利用GEO(生成式引擎優化)技術,給AI大模型“喂黑料”“投毒”,讓本應客觀中立的AI,淪為傳播虛假信息、收割消費者的工具。
如今,AI早已走出實驗室,滲透到我們生活的方方面面。但這份“全民依賴”的背后,卻藏著被不法分子鉆空子的漏洞,AI的“知識庫”被虛假信息污染,它輸出的所謂“標準答案”,很可能成為誤導公眾、擾亂市場的“毒言論”。
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3·15晚會現場,業內人士的一段演示讓人驚出一身冷汗。
更令人警惕的是,這種給AI“洗腦”的操作,早已形成成熟的商業化產業鏈,且門檻極低、利潤豐厚。
晚會中,“力擎GEO系統”的運營者李總直言不諱:“我們干GEO的,本質就是給AI‘投毒’。全網投毒的人太多了,網上的信息早就不準了。”
他透露,很多商家都抱著“別人不投,我投;我做不到第一,就給對手投毒抹黑”的心態,甚至有手機品牌每年花上億元廣告費,還會額外拿出幾百萬元找GEO公司“投毒”,只為搶占AI推薦的前幾個位置。
記者梳理發現,雖然AI的普及也才兩三年,但是這條“AI投毒”產業鏈已經非常成熟。
AI投毒之所以能得逞,核心是抓住了大模型“貪多求全”的特性。當前主流大模型的知識庫,大多依賴于對全網信息的抓取和學習,就像一個“饑不擇食的學生”,只要是網上能找到的內容,都會或多或少地吸收。
而不法企業正是利用這一點,通過飽和式投喂虛假信息,讓AI把謬誤當成“事實”,進而反復傳播。
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其實這種情況深水財經社早就注意到了,很多同行都有過這種體會,那就是通過AI抓取的信息,很多都是來源不明,甚至AI還會自己編造信息,來滿足提問者的需要。
而這些虛假信息在發布之后,往往會被其他海量的提問者和AI交叉引用,最后是一傳十、十傳百……形成了病毒式傳播。
AI就像一個放大器,好的信息能被快速傳播,壞的信息也能被無限放大。虛假信息的泛濫,不僅會誤導消費者,侵害投資者利益,還會擾亂市場秩序,破壞數字生態。
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更可怕的是,經過多年的積累,AI生成的虛假信息已經海量地沉淀在互聯網上,這些信息都成了大模型的“信源”。
通過“人肉”進行識別和處理,已經幾乎是一件不可能的事。那么AI大模型廠商,怎么去提高甄別能力,讓AI形成自我甄別的能力,就至關重要的。
第一道防線,就是“源頭攔截”,不讓黑產的虛假內容被AI抓取。這就像給AI的“食物來源”把關,只讓干凈、優質的內容進入知識庫。
主流大模型平臺都會對網站和內容來源進行分層分級,將政府官網、權威媒體、三甲醫院、學術期刊等列為“白名單”,優先采信這些來源的信息;而對于采集站、批量發稿站、惡意站點,則直接納入“黑名單”,不爬取、不收錄,或者將其權重壓到最低,讓其內容無法被AI抓取到。
第二道防線,是“內容清洗”,精準識別“AI洗腦專用話術”。就像給AI配備“質檢員”,把混在優質內容中的虛假信息挑出來。
平臺會建立龐大的違禁詞和極限詞庫,像“根治”“100%有效”“量子”“國家級”“行業第一”等詞匯,一旦出現,就會被系統自動識別,對相關內容進行降權、屏蔽,甚至拒絕引用——這也是針對3·15晚會曝光的虛假宣傳話術最直接的防御手段。
更重要的是,大模型必須對信息進行“事實一致性校驗”。當AI抓取到一條信息后,會自動交叉比對多個來源,如果同一信息在3個以上權威來源中不一致,就被判定為可疑信息;如果只有單個低質站點發布,就會直接不采納。
比如,有不法分子偽造“某專家推薦某保健品”的內容,AI會自動查詢該專家的真實身份、研究領域,以及是否有相關推薦,一旦查無實據,就會判定為偽造信息,不予輸出。
第三道防線,也是對抗GEO黑產最關鍵的一步——識別“批量模板化造假”。
如今,隨著RAG(檢索增強生成)技術的普及,大模型的防御能力又上了一個臺階。
與傳統“靠舊訓練數據回答”不同,現在的主流大模型,在用戶提問后,會先實時檢索全網信息,再對檢索到的內容進行二次過濾:低質來源不參考、單一來源不采信、矛盾信息提示“無法確認”、明顯營銷內容拒絕生成推薦。
這也是為什么3·15晚會中那種“2小時洗腦AI”的操作,在正規大廠的大模型中越來越難成功——因為實時檢索和二次過濾,相當于給AI加上了“實時防毒”功能,避免被過時的虛假信息誤導。
不過,盡管防御手段不斷升級,但“AI投毒”與“反投毒”的博弈,依然處于膠著狀態。
正如某GEO服務商負責人王總所說,“AI每周都會更新算法,要想維持推薦排名,就必須一直投喂、大量投喂”。
光靠大模型識別,肯定是沒法一網打盡的,所以更重要的是,我們需要保持對AI輸出的質疑精神,不要盲目相信AI的“標準答案”,遇到涉及醫療、金融、消費等重要決策時,優先采信權威信源,主動溯源信息來源。
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