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4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉.“消息免打扰"选项.勾选“关闭".(也就是要把“群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口.)
5.保持手机不处关屏的状态.
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【央视新闻客户端】

看似无所不能，实则提线木偶？近日 ，一项名为“GEO(生成式引擎优化)”的业务被多家媒体曝光后引发广泛关注 。调查发现
，一些不法商家仅需支付少量费用，即可通过技术手段给大模型定向输入虚假广告信息 ，最终让AI生成内容“夹带私货 ”
，向用户推荐假冒伪劣产品
。

自互联网成为公众获取信息的主渠道后，与之相关的各种信息“优化
”策略应运而生。比如搜索引擎时代 ，为了让自己能够在搜索结果中排名靠前，SEO(搜索引擎优化)成了商家网络营销的重头 。GEO则是SEO技术的自然延伸
，初衷是为了帮助内容更好地被搜索系统或AI系统理解，但当前黑灰产化的GEO乱象突破了道德甚至法治边界 ，将虚假信息进行海量发布
，以此系统性决定大模型“看到什么、引用什么 、如何组织答案”，从而达到影响甚至欺骗用户的目的
。

相较于以前的互联网虚假广告只是在曝光位置上做文章 ，GEO乱象则是从AI的思维方式入手
，试图扭曲整个模型的信息生产链路。过去用户看到广告，还能意识到“这是广告 ”；但在生成式AI场景里 ，商业操纵更可能以“AI总结后的建议
”“AI推荐的答案”“AI整理出的共识 ”等形态出现 。有数据显示
，当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容会增加11.2%；即使是0.001%的虚假文本 ，其有害输出也会相应上升7.2%。如任由GEO乱象蔓延
，大模型很可能在被污染过的数据回音壁中不断进行再生产，最终导致互联网内容生态劣化
。

“AI污染”细思极恐 ，必须引起足够重视。但毋庸讳言，这将是一场持久战 。从原理上讲
，AI系统只能通过“引用来源
”“使用统计数据”“流畅且结构化的表达 ”等等标签来机械识别要采信的数据，这就决定了其信任机制存在结构性漏洞 ，与黑灰产化GEO的攻防将长期存在
。对此
，在模型企业强化技术自律
、筑牢数据真实性与可靠性的内部防线的同时，监管也需多层次发力 ，既要尽快进行相关领域的立法
，明确将“故意污染AI数据
”定义为违法行为；也要加大执法力度，显著提高污染成本 ，遏制行业乱象。

以更大视野看
，“AI污染”也给社会出了一道信息治理的新题 。面对信息爆炸，许多人已习惯将记忆任务交给搜索引擎与数据库 ，在人工智能加剧知识“通货膨胀 ”后
，又有不少人将判断思考能力交给了机器
。但如今看来，AI检索、数据抓取 、模型训练等可能并不那么靠谱 ，用户不能轻信或依赖“一键AI
”的结果，而应保持一份清醒与反思
，掌握自己思考、认知
、判断的主动权。

技术进步往往是把双刃剑，其带来的显著优势与负面效应总是如影随形 。多几分AI时代的“信息免疫力” ，才能避免被轻易带到坑里
。

作者：武川

来源：北京日报【