當AI也開始“說謊”，我們要如何避坑？

　　從日常消費決策到行業信息參考，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領域灰色產業鏈，將GEO（生成式引擎優化）灰色產業鏈曝光，虛構產品經批量虛假投喂就能登頂AI推薦榜單、付費即可操控AI回答內容等一系列亂象擊穿公眾信任底線，撕開了行業合規缺口，更讓高速增長的GEO市場站在了發展與風控的十字路口。

來源：央視網

　　低門檻高收益，灰產啃食AI信任根基

　　AI投毒并非簡單的虛假營銷，而是針對大模型運行機制的新型信息污染，疊加產業鏈底層的代碼注入投毒，具備擴散性與長期性，一旦失控將徹底損毀AI行業可信基礎。AI投毒快速蔓延并非偶然，而是多重因素疊加的必然結果，這也是該亂象愈發普遍的核心癥結所在：大模型對外界數據依賴度高、校驗機制薄弱，加上違規操作成本低、收益高、隱蔽性強、追責困難，導致黑產快速蔓延。

　　iiMedia Research（艾媒咨詢）發布的《2024-2025年中國AI大模型市場現狀及發展趨勢研究報告》顯示，2025年中國AI大模型市場規模約495.39億元，預計2026年突破700億元，龐大的市場體量讓灰產嗅到了暴利空間，也讓投毒風險進一步增加。

　　從應用層面來看，大模型依賴海量互聯網數據訓練，現有數據校驗機制普遍薄弱，無法精準甄別信息真偽與優劣。不法分子借助GEO系統批量生成虛假軟文、杜撰測評榜單、偽造用戶口碑，分發至自媒體平臺后，短時間內就能被主流AI大模型抓取推薦，甚至躋身優選榜單。

　　比虛假信息誤導更危險的，是AI產業鏈底層的模型文件序列化代碼注入投毒，這成為黑客與灰產實施供應鏈攻擊的新突破口。主流深度學習框架（PyTorch、TensorFlow等）生成的模型權重、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，實現任意代碼執行。

　　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，開發者使用torch.load(）等接口直接加載模型時，會靜默觸發惡意代碼，遭遇供應鏈攻擊。典型案例便是HuggingFace平臺playedalive/mdy-red-1項目，其model.pkl文件內嵌反向shell遠控后門，對接遠控服務器52.48.12.202:8080，加載即被控，風險極具隱蔽性。

來源：北京安普諾信息技術《互聯網安全行業：2025開源供應鏈投毒分析技術報告》（圖一為惡意模型項目、圖二為模型文件內嵌惡意代碼）

　　這些技術漏洞疊加商業暴利誘惑，形成“低成本、高回報、難查處”的灰產溫床，不僅誤導消費、侵害用戶權益，更會逐步瓦解公眾對人工智能的信任，阻礙整個行業的商業化進程。

　　315晚會實測案例更是觸目驚心：不法分子借助GEO系統，虛構智能手環產品，一鍵生成海量虛假軟文、測評榜單，批量分發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，三天內更是躋身優選榜單。這種“付費改答案、投毒換排名”的操作，明碼標價、流程標準化，已然形成完整灰色產業鏈。

　　GEO技術異化，AI投毒已成產業化灰產

　　GEO本是中立技術，定位類似于AI時代的SEO，核心價值是助力優質內容被大模型高效抓取、呈現，提升信息分發的規范性與可信度。但在利益驅動下，這項技術徹底異化，淪為灰產牟利的工具，演變成系統化、低成本、高隱蔽性的AI投毒產業鏈。

　　從操作模式來看，灰產團伙借助GEO系統一鍵批量生成虛假內容，全網分發后利用大模型審核漏洞，將虛構信息包裝成“優質推薦”。部分服務商甚至推出明碼標價的投毒套餐，付費即可鎖定推薦排位，買三送一等營銷手段更是暴露了行業亂象。

來源：央視財經

　　需要明確的是，GEO技術本身無好壞之分，核心在于使用目的、手段與內容。合規GEO優化是適配AI抓取邏輯、提升信息可信度，助力優質內容觸達用戶；而惡意投毒則是通過偽造信息、批量刷屏、冒充權威、惡意堆砌關鍵詞等手段，刻意操控AI輸出結果，屬于典型的不正當競爭與信息欺詐，二者本質涇渭分明。

　　中立工具無好壞，合規與惡意涇渭分明

　　面對AI投毒亂象，市場一度對GEO技術產生全盤否定的誤區。GEO作為中立技術，本身并無好壞之分，核心在于使用目的、手段與內容，必須嚴格區分合規優化與惡意投毒，避免一刀切遏制行業正常創新。

　　合規的GEO優化，本質是適配AI抓取與生成邏輯，提升信息規范性與可信度，助力優質內容精準觸達用戶，是AI時代正常的營銷與信息優化手段；而惡意AI投毒，則是通過偽造信息、批量刷屏、冒充權威、惡意堆砌關鍵詞等違規手段，刻意操控AI輸出結果，屬于典型的不正當競爭與信息欺詐。

　　技術層面可通過三大維度實現精準甄別：一是信源權威性，核查信息發布主體的資質與可信度；二是發布行為異常度，監測批量發稿、刷屏控評等違規操作；三是內容真實性與一致性，核驗信息是否虛構、前后是否矛盾。通過這套甄別體系，既能保障合規GEO的正常發展，也能精準打擊惡意投毒行為。

　　從市場規模來看，GEO行業正處于爆發式增長期。iiMedia Research（艾媒咨詢）數據顯示，2026年全球GEO市場規模預計達291.7億美元，同比增速高達159.3%，中國市場規模有望突破942億元，2030年預計將激增至6338.1億元。如此龐大的藍海市場，若被灰產裹挾，不僅會劣幣驅逐良幣，更會葬送行業發展前景，規范治理刻不容緩。

　　多方協同共治，破解監管治理難題

　　艾媒咨詢CEO兼首席分析師張毅表示，AI投毒涉及廣告商、GEO服務商、大模型平臺等多方主體，責任應遵循“誰發起誰主責、誰服務誰同責、誰運營誰擔責”的原則。由于鏈條長、跨平臺、行為隱蔽、取證難度大，確實給監管帶來嚴峻挑戰。解決之道在于壓實平臺主體責任、實施全鏈條打擊、運用技術手段監測防控，并加快完善相關法律與標準。

　　當前，AI投毒灰產之所以屢禁不止，核心在于違法成本遠低于違規收益。部分商家為搶占AI推薦位，不惜花費重金批量投毒；部分GEO服務商披著技術外衣規避監管，鉆法律空子牟利；部分大模型平臺疏于數據審核，淪為灰產的“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，結合多方責任劃分原則，可有以下的破局方向：

　　其一，壓實平臺主體責任。大模型平臺需建立嚴格的數據準入與內容審核機制，升級信源白名單、語義過濾、溯源標注等技術防控手段，從源頭阻斷虛假信息抓取；內容分發平臺要加強賬號與稿件審核，杜絕批量虛假軟文傳播，履行平臺運營主體責任。

　　其二，實施全鏈條打擊。監管部門需協同網信、市場監管、工信等多方力量，開展專項治理，重點打擊GEO投毒軟件開發商、批量發稿灰產團隊、付費投毒商家，斬斷灰色利益鏈條，落實發起者、服務商的連帶追責。

　　其三，強化技術監測防控。運用AI反制AI，搭建智能化監測系統，實時識別批量投毒、虛假信息堆砌等違規行為，提升違規甄別效率與精準度，彌補人工審核的短板。

　　堅守科技向善：可信AI才是長遠之道

　　人工智能商業化提速的當下，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利益之前，唯有企業自律、監管發力、行業共建，才能破除AI投毒亂象，構建健康可持續的AI生態。

　　對企業而言，要摒棄流量至上、投機取巧的短視思維，將誠信經營融入發展內核，拒絕付費投毒、虛假營銷，專注產品實力與服務質量；同時建立完善的內容風控體系，實現AI生成內容可審計、可追溯、可解釋，主動維護行業公信力。

　　監管層面，需加快完善法律法規與行業標準，明確AI投毒、違規GEO操作的界定標準與處罰細則，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容標識辦法》落地見效，補齊數據溯源、責任認定等漏洞，實現常態化監管。

來源：國家互聯網信息辦公室官網

　　對行業整體，要加強自律共建，依托行業公約、自律聯盟等形式，抵制惡意投毒、不正當競爭行為，引導GEO技術回歸合規賦能的本質。正如國內首個《生成式引擎優化（GEO）行業自律公約》的簽署，正是行業糾偏、規范發展的重要開端。

　　歸根結底，人工智能商業化必須堅守科技向善底線，平衡創新發展與風險防控，推動可審計、可追溯、可解釋的可信AI建設，讓技術真正服務于社會公共利益。

　　AI投毒的曝光是警醒，更是行業規范發展的契機。AI的核心價值是傳遞真實、賦能效率，而非成為商業操控、虛假牟利的工具。唯有壓實各方責任、完善監管體系、強化技術防控，才能徹底清除投毒毒瘤，重建公眾信任。

　　未來，隨著合規治理深化、行業自律加強，GEO技術將回歸良性軌道，人工智能也能實現技術價值與社會價值的統一。普通用戶也需保持獨立判斷，不盲目輕信AI推薦，多方核驗權威信息，共同守護清朗的AI信息生態。