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【央视新闻客户端】
中新经纬3月17日电(宋亚芬)你从AI大模型中查询到的“权威答案 ”很可能已经被商业灰产定向污染。
据央视3·15晚会报道 ，一款叫GEO的软件，宣称可通过给“AI投毒 ”“让AI听话 ” ，让客户产品在AI回答中排名靠前 ，成为“推荐爆款 ”。
语料污染，AI不可承受之重
在专家眼中 ，这种投机取巧无异于在动摇AI的根基 。国研新经济研究院创始院长朱克力对中新经纬表示 ，这种行为会从底层动摇AI大模型的可信度根基，对其技术价值与社会应用价值造成多重不可逆的伤害 。
“AI大模型的核心竞争力在于基于海量真实 、多元的语料进行学习与推理，其回答的客观性、准确性是立足之本 ，而此类定向的语料污染行为 ，会让模型的信息库中混入大量虚假 、低质 、同质化的商业信息，打破模型语料的真实平衡 ，导致模型在推理过程中难以分辨信息的真伪与价值 ，进而输出带有明显商业偏向的非客观内容。 ”朱克力补充说 。
更值得警惕的是，这种伤害不会止步于单次回答 。它会随着信息的反复输入形成传导 ，一层层累积 ，逐步透支用户对AI的信任。
朱克力表示，“一旦用户多次发现AI模型的‘标准答案’实则是商业广告 ，会逐步丧失对AI模型的信任 ，进而影响AI大模型在资讯查询、决策辅助 、知识普及等诸多场景的应用落地 。 ”
若语料污染行为形成规模，还会引发行业的不良跟风 。朱克力强调 ，“大量虚假信息涌入AI训练与推理环节 ，将导致不同平台的AI模型均出现回答失真问题，最终让整个AI大模型产业陷入可信度危机。 ”
AI“中毒 ”怎么办？
事实上，AI数据污染问题并非伴随大模型而产生 ，但大模型的兴起显著放大了其规模 、影响与复杂性 。为此 ，《生成式人工智能服务管理暂行办法》和新版《数据安全法》已经将AI训练数据纳入监管 。
在工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林看来，AI大模型的可信度存在问题 ，一方面是因为互联网上存在虚假信息 ，另一方面是因为AI本身也存在幻觉，会自己编造数据。
不过 ，这种数据污染 ，在技术层面并非无计可施 。
朱克力指出，现有技术体系已具备相应的反制手段 ，且可通过技术迭代与体系化设计 ，建立起全流程的防御机制，有效识别和阻断此类不正当行为 。
朱克力进一步分析 ，可通过优化AI大模型的语料筛选与权重计算算法 ，建立多维度的语料价值评估体系，从内容真实性、原创性、信息密度 、传播场景等多个维度对语料进行动态评分，对批量出现的同质化 、低价值、强商业属性的软文内容进行降权甚至剔除 ，从源头减少虚假语料对模型的干扰。
“还可引入实时的语料溯源与异常监测技术 ，对短时间内集中出现的 、带有相同关键词与商业信息的内容进行溯源追踪， ”朱克力强调 ，通过识别其发布主体与传播路径 ，可对异常发布行为进行实时预警。
此外，避免单一信息源的定向误导也很重要 。朱克力建议可通过强化AI模型的推理校验能力 ，让模型在生成回答时 ，对核心信息进行多源交叉验证 。
盘和林则认为，技术上反制是不够的。“我们要治理的 ，可能不是GEO ，而是整个中文互联网的信息真实性问题，这是个大的生态型问题 ，只要这些互联网的虚假信息还存在 ，那么AI还是会不断抓取有害信息 。 ”
在盘和林看来，根本解决之道还是在于治理互联网信息环境，建立权威信息发布渠道 。比如 ，在美国 ，FDA(美国食品药品监督管理局)会对保健品的很多问题发布报告，若设定AI优先从FDA去获取这类科学数据 ，就会形成客观的观点。
朱克力建议构建“源头筛查—过程监测—结果校验—闭环治理 ”的全链条体系 。“可让防御机制与违规行为的技术迭代同频 ，从根本上遏制语料污染行为，守护AI大模型的内容真实性与可信度 。 ”(中新经纬APP)
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