深夜，一位年輕母親在屏幕前焦慮地輸入：“三歲寶寶吃什么魚油好？”幾秒后，AI給出詳盡的成分分析、適用年齡建議，并在末尾“貼心”推薦了幾款“專業嬰幼兒營養品牌”。

她不知道的是，這些看似客觀的推薦，可能源于某個營銷團隊精心設計的“數據投喂”；她更不知道，這個在回答中顯得頗具權威性的品牌，或許在現實市場中寂寂無名，甚至只是某個工廠的貼牌產品。

據媒體報道，當生成式AI以“萬能助手”的姿態滲透日常生活，一場圍繞認知與影響的暗戰已悄然打響，有人彈眼落睛地將之稱為“給AI投毒”。

的確，過去商家在搜索引擎打廣告，我們還能看出那是廣告。現在情況變了。AI直接給出答案，不顯示搜索過程，這讓“誰被推薦”變得格外重要。

于是，新的生意出現了——有人專門幫企業把品牌“放”進AI的回答里。他們研究人們會怎么問AI，比如“什么牌子好”“A和B哪個靠譜”，然后提前在網上鋪好相關內容：企業介紹、產品測評、行業分析……

一位做這行的營銷人員說得直白：“你只要告訴我們想推廣什么詞，其他的我們全包。”更讓人擔心的是，這套方法對虛假信息幾乎不設防。有媒體記者做了個實驗：編造一個根本不存在的“智能水杯”，取了個諷刺的名字叫“泉嘉德”（諧音“全假的”），描述了一些聽起來高級但荒唐的功能。按照市面上一些“AI優化系統”的方法，記者給這個虛擬產品創建資料，生成“測評文章”，分發到一些網站。幾小時后，當在不同AI問答應用里問“推薦有社交功能的智能水杯”時，AI真的推薦了這個不存在的水杯，還補充了價格、適用場景等信息，說得有模有樣。

聽起來荒誕，但仔細想想，悚然而驚。以前在搜索引擎，我們看到的是多條結果，知道自己要判斷。但AI直接給“最終答案”，這種形式本身就顯得更權威。而且AI推薦時常伴隨著“理性分析”——不是直接說“買這個”，而是講成分、比參數、分析趨勢，聽起來很客觀。正是這種“客觀感”，讓我們更容易放下戒心。

調查顯示，目前“生成式引擎優化”（GEO）已形成精細化產業鏈：從模擬用戶提問、分析AI數據偏好，到批量生產“權威內容”、定向投放至易被抓取的平臺，每一步都經過精密計算。更有甚者，出現了“系統化投喂”工具，號稱能“統治所有AI搜索”。

如果只是推薦個水杯、魚油，問題可能還沒那么嚴重。但這事已經蔓延到更重要的領域。據報道，一些不法分子開始用類似方法偽造金融機構客服電話。當有人在AI里問“××銀行客服電話是多少”時，AI可能給出被“優化”過的假號碼，直接把咨詢者引向詐騙陷阱，國家安全部門去年就提醒過，通過偽造、篡改數據來影響AI，會干擾模型訓練，削弱其準確性。哪怕訓練數據中只有0.01%的虛假內容，AI的有害輸出就會明顯增加。這就像在水源里下毒，AI喝下被“污染”的數據，吐出的答案必然有問題。

更深層的影響在于，它正在腐蝕社會信任的底層基礎設施。互聯網時代，公眾已學會對明顯廣告保持警惕，但對“技術權威”仍存有慣性信任。生成式AI憑借其強大的信息整合能力和擬人化交互，容易建立“數字權威”形象。一旦這種權威被系統性利用，便可能引發連鎖反應：用戶對AI可信度的懷疑，將蔓延至整個數字信息環境，后果不堪設想。

面對這種新情況，現有的管理方式有點跟不上。專業人士認為，從法律上講，這種影響AI回答的服務就是廣告行為，應該遵守廣告法，如果商業推廣不明確標識，就可能違規，通過給AI“喂”虛假信息來打壓競爭對手，也可能構成不正當競爭。

但問題在于，這種行為太隱蔽了。傳統廣告一看就知道是廣告，但這種是藏在“客觀回答”里的。責任鏈條也長——內容是誰生產的？誰分發的？AI平臺有沒有責任？這些都不容易搞清楚。一些提供這類服務的系統，雖然頁面上用小字寫著“內容要真實”“不推薦用于某些行業”，但也就是寫寫而已，沒有實質審核。用他們自己的話說：“至于報告是不是真的，AI也無法核實。”

單純封堵絕非治本之策。在技術與社會深度融合的當下，我們需要更具前瞻性的治理思維。

首先，必須推動AI的“認知透明性”革命。當前AI回答往往像魔術表演——輸入問題，輸出答案，中間過程不可見。未來應探索“可解釋的生成機制”，例如在回答商業推薦類問題時，披露主要數據來源、各來源權重，甚至存在爭議的觀點，從而建立基本的“信息溯源”機制。

其次，應建立AI內容的“分層標識”體系。對于明顯具有商業意圖的信息，必須強制標識；對于可能受商業影響的內容（如產品對比），應提示“可能存在商業信息影響”。這種標識不能流于形式，而需貫穿于AI交互的整個過程。

第三，需重構訓練數據的治理模式。當前AI嚴重依賴互聯網公開數據，但這些數據空間已被商業力量高度滲透。未來或需探索“清潔數據池”機制，對于健康、金融等高敏感領域，建立經過驗證的權威數據源，限制對未經審核的開放網絡數據的依賴。

在完善規則和技術之前，我們普通用戶該怎么辦？幾點建議可以參考：

第一，別把AI當“標準答案”。 尤其是涉及健康、財務、重要決定時，AI的建議只能作為參考之一。多問問真人專家，查查權威渠道。

第二，試著追問。 如果AI推薦了某個產品，可以接著問“為什么推薦這個”“有哪些替代選擇”“這個品牌的負面評價有哪些”。多角度提問，能得到更全面的信息。

第三，關注信息來源。 有些AI工具開啟“聯網搜索”后，會顯示參考了哪些網頁。看看這些來源是否可靠，是權威媒體還是普通網站。

第四，保持基本判斷。 如果某個品牌在AI里被夸得很好，但在常規電商平臺銷量很少、評價不多，那就要打個問號了。

回望歷史，技術的進步總是帶來新便利，也帶來新問題。保持清醒的頭腦，不盲目相信任何單一信息源，這可能是我們在AI時代最需要的能力之一。

原標題：《當AI被廣告侵蝕，我們該怎么辦？｜ 鋒面評論》

欄目編輯：方翔

本文作者：新民晚報 潘高峰