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文/关山
（作者关山，荔枝新闻特约评论员；本文系荔枝新闻客户端、荔枝网独家约稿，转载请注明出处。）
在人类的心眼儿面前，人工智能还是“傻了点儿”。
央视3·15晚会披露，AI大模型“投毒”已形成产业链。GEO（生成式引擎优化）服务商宣称，付费即可让商品成为AI的“标准答案”。其路径，是通过软文持续投喂，让模型“信以为真”。
节目中，GEO平台凭借数篇软文，虚构出某智能手环，诱导AI模型抓取学习，进而在相关问答中推荐了该款产品。正因如此，围绕GEO的发稿平台正不断兴起，批量“围猎”、“投毒”AI信源。
讽刺的是，这个3月，本应是AI技术发展史上值得纪念的时刻——十年前，韩国九段棋手李世石以1:4输给人工智能程序AlphaGo，让AI技术破圈“出道”，就此成为全球关注的焦点。
谁曾想，十年后的今天，哪怕人工智能已经成为融入生活、加速科研的基础工具，却依旧被人类“摆了一道”？
在技术演进的历史中，“操纵信息”的手段不同，可剧情一直没变。二十年前互联网刚刚兴盛的时代，就曾上演过“SEO作弊”。
SEO技术，是通过优化内容与规则，提升网站在搜索引擎结果中的排名。
部分SEO代理商利用规则的漏洞，用一系列手段制造网站受欢迎的假象，操纵搜索引擎排名，让网站在搜索结果中挤掉优质内容、霸占前排位置，骗取点击流量。
GEO即“生成引擎优化”，是SEO在AI时代的升级。它不再追求搜索结果的“排名第几”，而是让AI在生成回答时，直接推荐企业品牌或产品。
某些代理商搞出了GEO造假。他们炮制软文、伪造数据，将低质产品包装为优质产品大肆发布。AI大模型在抓取学习中，极易把这些虚假信息当作“公认事实”吸收，进而在回答中进行推荐。
这不再是扰乱搜索结果的排名，而是对AI知识源头的污染。
当我们还在为以假乱真的AI换脸、AI生成视频忧心忡忡时，那些通用AI大模型可能已经沦为虚假信息的传播者。
问题的关键，在于“语料”。
互联网语料之于AI大模型，好似食品之于人体——来源是否干净、成分是否真实，直接决定了输出的健康度。一旦训练数据被系统性污染，大模型就不只是“一本正经说瞎话”，还会持续产出带有偏见和误导的答案。
从这个意义上说，AI大模型同样需要一套“食品安全体系”：对数据的来源、采集、训练进行全链条的质量控制，而不是任由“地沟油”似的伪劣信息混入其中，端上用户的“信息餐桌”。
GEO作为一种2024年才逐渐应用的新技术，尚未拥有专门的法律法规加以约束。但这并不意味着无章可循。无论是中国的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，还是欧盟的《人工智能法案》，抑或平台企业自身的使用政策，都已经在“内容真实性”“数据来源合法性”“透明度义务”等维度，树立起规范，提供了治理依据。
食品安全讲究溯源，对GEO造假同样要从源头治理。
GEO针对的是大模型的生成机制，本质上是在引导和塑造AI的认知。那么强化权威信息源就是必然选项。
比如，网信部门发布的《互联网新闻信息稿源单位名单》，在大模型时代，可以作为高质量语料的重要组成部分，成为AI训练与检索的重要“白名单”。
此外，当下信息传播已经呈现高度垂直化，我们也可以在科技、医疗、经济、金融等专业领域，引入更多经过筛选的垂类信源，形成分层分类的可信语料库。
仅靠信源“白名单”还不够。各个互联网平台依然是第一把关人，不能对围猎钓鱼大模型而生产的垃圾信息听之任之。无数案例已经证明，平台一旦放任，垃圾信息会侵蚀摧毁整个信息生态的公信力。而在AI时代，这种侵蚀更将直接污染人工智能的“认知底座”。
更值得警惕的是，AI时代的投毒污染，可能与新型AI工具同步涌现。
前段时间，OpenClaw智能体平台迅速走红，“养龙虾”一度受到全民追捧。但网络安全部门的通报显示，其生态中存在恶意插件与不可信内容来源，可能在运行时被远程篡改执行逻辑。这被称为“链上投毒”。
用GEO围猎，污染的是AI认知；对OpenClaw的“链上投毒”，污染的是AI智能体的执行路径。
这也提醒我们，在注意力愈发稀缺、信息博弈愈发复杂的当下，AI大模型正在成为新的信息出口。一旦它被系统性操纵，影响的将不只是用户自身的判断，还有舆论环境乃至社会生活的运行秩序。
为AI打造“食品安全体系”，已经不是技术选择题，而是现实必答题。否则，再聪明的AI，也难免被“喂坏”。
