木须虫
随着AI逐渐融入生活，很多人在做决定前都会选择“咨询AI”。不少人注意到，AI的回答中时常会有某些品牌或机构的信息出现，“看着就像广告”；甚至有的AI回答中还掺杂了一些虚假的信息，考验用户的“眼力”。
用户之所以依赖AI，核心在于相信其能基于海量的数据给出较为客观的回应。但GEO（生成引擎优化）技术却利用算法对“高信息量”内容的偏好，批量制造看似权威实则暗藏营销意图的“伪信息”——有消费者按AI推荐购买的“优质产品”，实则是虚构的营销噱头；有求职者采纳的“高效工具”，背后藏着付费陷阱。
更需警惕的是，“数据污染”的危害会通过AI的放大效应，演变为系统性风险。大模型的本质是统计语言模型，对训练数据的依赖性极强，哪怕仅有0.001%的虚假内容，也可能因算法的反复学习和传播，产生指数级的误导后果。这如同在信息源头“投毒”，看似微小的污染，经由AI的“扩散放大器”，最终可能演变成影响广泛的现实危机，威胁社会信息生态的安全与稳定。
防治“数据污染”，需多方协同构建全链条防线。AI平台要扛起主体责任，优化算法逻辑，建立信息数据溯源、商业内容识别与过滤等机制，对付费推广内容强制标注广告标识，保障用户知情权；监管部门应加快完善规则，将GEO等隐蔽营销纳入广告监管范畴，明确技术应用边界与违规成本，斩断“污染数据”的利益链条；同时，公众也需提升数字素养，在接收AI回答时保持理性审视，涉及医疗、金融等关键决策时，主动通过权威渠道交叉验证，避免盲目依赖单一信息源。
技术的价值在于服务公众福祉，让AI远离污染、回归客观，才能真正守住AI信任的底线，让这项技术成为值得信赖的“知识伙伴”，为数字社会发展注入持久的正能量。
（作者系自由撰稿人）
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来源：华声在线
