“如有疑问，请询问人工智能”是人们经常说的一句话，也是许多人每天都会思考的问题。从旅行指南到电子产品购买再到补习班推荐，依靠人工智能来获取答案正变得越来越普遍。然而，最近曝光的黑色产业链正在为这种依赖敲响警钟。你认为客观的推荐，可能是卖家花钱给AI“洗脑”的结果。
那么AI“上瘾”究竟是如何运作的呢？普通用户该如何识别和预防呢？新华网辛格邀请北京大学光华管理学院市场营销系副教授张英杰为大家分析解答。
1 什么是人工智能“上瘾”？它的危害有多大？
人工智能中的“中毒”是指人为地创建和放置虚假、夸大或有偏见的信息来影响大规模模型的响应。 AI可以使用这些信息作为响应的基础并向用户推荐看似客观的答案。与传统SEO（搜索引擎优化）最大的区别在于，过去用户在使用搜索时通常会保留一定的条件。但当你与人工智能交谈时，你会面临内置的、开箱即用的响应。此外，交互式方法往往会给人一种错觉，即分析正在为您完成，这使您更容易放松警惕。
其危害主要体现在两个方面。一是欺骗消费者决策。用户看到的不是广告，而是伪装成客观建议的操纵性内容。二是污染信息生态系统。如果说操纵人工智能推荐带来更多商业利益的话，那么传统搜索就会刺激虚假、低质量内容的产生，形成恶性循环。
2 GEO如何一步步控制AI反应？
GEO（生成引擎优化）是一种基于人工智能响应的营销行为。 U与争夺网页排名的传统 SEO 不同，GEO 的目标是在人工智能生成的响应中识别公司的品牌。这是为了确保您的名字、产品或服务首先被提及并准确推荐。
GEO的核心不是“黑客AI”，而是“投资AI喜欢的东西”。换句话说，它遵循更大模型的搜索和生成逻辑，提前建立可能采用的目标内容。具体步骤包括发现人工智能的首选来源和呈现格式（清晰的结论、清晰的结构、比较和引用轨迹等）。 Q制作大量冒充评级、比较、经验总结或专家建议的介绍性内容；他们在多个平台上密集传播信息，制造“多方共识”的假象，增加内容被广泛追捧和采纳的可能性。
3、用户如何使用终止AI是否可能“中毒”？
You should be careful if you notice any of the following signs in your AI responses: The responses are too simple, have a positive tone, and lack necessary comparisons. Certain brands, especially unknown ones, are repeatedly recommended and the reasons for their recommendation are unusually rich and similar to standard ratings.这并不一定意味着发现了“宝藏”，而更有可能是由于人为集中了相关内容。 The differences or inconsistenciesSignificant differences in the answers to the same question between different IAs also indicate a strong uncertainty in the question, or that the sources of information on which some models are based have been altered.
4 大规模AI模型为何会被“污染”？治理面临哪些挑战？
大规模AI模型容易被“污染”的一个主要原因是它们需要通过回答r中的问题来进行测试。实时。获取外部信息并生成响应。当暴露的网络内容受到系统特性影响时，可以通过查找链接将偏差信息发送到模型。
从更深层次来说，大规模模型对于语言生成和模式指导非常有用，但它们当然不具有稳定的真或假判断能力。虽然我们可以确定哪些内容“看起来是合理的响应”，但我们不一定确定哪些内容“真正值得信赖”。对“有毒”内容进行评估、比较和体验。它常常被故意伪装成值得信赖的形式，例如分享、接受专家建议等，从而很容易愚弄模型。
有两个主要的治理问题。一是攻击成本低，防御成本高。虽然创建和分发此类内容变得越来越容易，但识别、过滤和验证内容需要平台、模型公司和和监管机构。其次，真假之间的界限变得模糊。 Much of the “toxic” content is not clearly false, but rather exaggerated, misleading, and pseudo-targeted for profit.此类内容无论是通过人工智能还是人工审核都更难以识别。
5. How can directors close the drug “addiction” loophole?to AI?
Controlling AI “pollution” requires coordinated efforts from multiple links. First, we must strengthen source governance and compress the space for large-scale distribution of fake, patterned, and pseudo-targeted content.其次，我们必须强化人工智能平台的问责，加强来源选择、风险警告和不确定性标签，而不是“告诉我们检测到什么”。
More importantly, it is necessary to improve relevant standards as soon as possible. The result of AI is different from that of traditional advertising. It will be easier for users to understand the conclusion after analysis.因此，有必要进一步她明确了信息披露义务和平台的责任范围。
6 公民如何有效保护自己？
预防的最实际方法是调整思维。将 lto AI 视为组织信息和提供上下文的工具，而不是作为为您做出决策的“人”。对于“我应该买哪一个”、“我应该选择哪一个？”等关键问题，人工智能的答案只能作为参考，不能作为直接的结论。
第一步是检查信息来源。如果AI有推荐链接，点击查看来源是否是权威机构、主流媒体、宣传网站、自有媒体、或者评论软件文章。其次，它具有交叉验证。使用多种人工智能工具提出个性化问题或搜索引擎查看用户评论、新闻报道和投诉信息是否匹配。
归根结底，防止AI“上瘾”的关键不在于掌握一个com复杂的技术，但保持更基本的判断习惯。人工智能可以帮助节省时间，但它不能承担为你做决定的责任。
来源：微信公众号“新华网”【编辑：李岩】
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