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当AI搜索开始“说谎”，谁来阻断GEO引发的“信息污染”？对话中国信通院AI研究所呼娜英每经网首页>要闻>正文今年央视“3·15”晚会将GEO推入公众视野，其通过堆量、投喂等方式影响AI输出，或演变为信息干预机制。中国信通院呼娜英称，GEO风险紧迫性高，语料污染破坏性不可逆，还可能引发“劣币驱逐良币”。目前，AIIA已发起相关安全承诺，编制技术规范。同时，她指出GEO问题跨领域，模型方、平台方均需担责。每经记者｜可杨 每经编辑｜董兴生 今年央视“3·15”晚会，将一个此前只在AI行业内部流传的概念——GEO（生成式引擎优化）——推入公众视野。调查显示，一些GEO服务商声称，只要持续发布推广软文并向AI模型“投喂”相关内容，就可以让客户产品出现在大模型推荐答案中，甚至成为AI给出的“标准答案”。随着生成式AI逐渐取代传统搜索成为新的信息入口，围绕“操控AI答案”的产业开始迅速生长。GEO究竟是搜索优化的延伸，还是一种新的信息干预机制？当AI成为新的流量入口，互联网的信息规则是否正在被重新书写？近日，中国信通院人工智能研究所安全治理部副主任呼娜英在接受《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）采访时表示，GEO的出现几乎是技术发展的必然结果，但当优化行为突破合理边界，通过堆量、投喂甚至误导模型来影响输出时，它就可能演变为一种新的信息干预机制。如果缺乏治理框架，甚至可能对生成式AI的知识体系造成长期污染。中国信通院人工智能研究所安全治理部副主任呼娜英 图片来源：受访者供图NBD：最近GEO受到高度关注，但市场行为非常混乱。从产业治理角度，怎么理解GEO的出现？呼娜英：在生成式AI服务作为搜索入口的新时代，GEO的产生自然而然，是技术发展的产物。和所有新兴技术一样，GEO技术是一把双刃剑。GEO兼具搜索优化延伸与信息干预双重属性，当GEO行为突破合理的内容优化边界，通过堆量、投喂甚至误导模型的方式干预生成式AI的内容输出结果时，就演变成了主动的信息干预机制。NBD：为什么GEO这种非核心技术的服务，反而成为治理风险的高发区？一是流量入口转移。人们使用AI搜索的流量不断提升，导致AI成为新的流量入口，也就成为新的利益敞口。GEO能让产品内容出现在AI反馈中，是其受到广泛关注的核心原因。二是缺乏规范引导。GEO作为新兴市场行为，尚未形成统一的行业标准和行为边界，市场主体为追求短期利益极易突破合规底线。三是技术门槛低。GEO无需像传统技术领域那样突破核心技术壁垒，低门槛的操作方式使其快速普及，而通过污染语料、数据投喂等方式干预模型输出的行为具有较强隐蔽性，难以被及时识别。NBD：如果说传统SEO（搜索引擎优化）影响的是点不点击，那么GEO影响的就是看到什么答案。这种变化是否意味着风险级别发生了变化？呼娜英：在生成式AI刚风靡时，就有调查显示AI写的内容比真人的更让人信服。生成式AI以“智能回答”形式输出内容，相较于传统搜索的结果列表，一方面，呈现形式更具专业性和权威性，用户容易形成生成结果是事实的认知；另一方面，生成式AI会对信息进行整合加工，将信息包装成逻辑连贯的内容，降低了用户的辨别难度，进而提升了用户对错误信息的信任度。NBD：这种风险的紧迫性有多高？如果不治理会发生什么？呼娜英：从风险紧迫性看，非常高。当前生成式AI已快速渗透到金融、医疗、教育、政务等民生和关键领域，这些领域对信息真实性的要求极高。当前GEO主要用于商品广告，但GEO引发的错误信息输出可能直接导致用户财产损失、人身安全受威胁，甚至引发市场波动、社会认知偏差等公共问题。同时，语料污染具有“记忆残留”和“递归污染”的特性，虚假信息一旦进入模型语料库，即便原始信源被删除，仍会持续污染后续的模型输出，且错误信息会逐代累积，若不及时治理，将对生成式AI的知识体系造成不可逆的破坏。NBD：目前GEO市场中存在大量堆量、投喂甚至误导模型的操作，这种行为是否会出现“劣币驱逐良币”？呼娜英：这类行为极易引发劣币驱逐良币的行业困境。一方面，合规经营的GEO服务者，其合理的优化行为成本高于恶意操纵者，在短期市场竞争中易处于劣势；另一方面，优质的原创内容和真实信息会被恶意GEO提供者制造的“数据垃圾”湮没，导致优质内容生产者的积极性受挫，最终形成“劣币驱逐良币”的恶性循环，破坏整个数字内容生态和生成式AI产业的健康发展。为倡导GEO服务企业主动践行承诺，强化数据全流程治理，推动生成式人工智能服务安全、可信、健康发展，人工智能产业联盟（AIIA）发起了《人工智能安全承诺：生成式引擎优化（GEO）专项》。基于此，依托AIIA安全治理委员会，由中国信息通信研究院牵头，联合GEO相关企业，编制了《生成式引擎优化（GEO）服务可信基本要求》技术规范，并已启动了首轮测评工作。NBD：GEO带来的问题是更接近广告合规，还是生成式AI安全？呼娜英：GEO带来的问题是跨领域的复合型风险。目前，很多GEO应用在广告营销方面，部分GEO行为本质上是一种良性的、新型的商业推广行为，但通过虚假信息进行商业宣传，涉及广告法等相关合规问题。从GEO技术的长远应用来看，GEO的不当操作直接指向生成式AI的数据安全、模型安全和内容安全。其通过语料污染、数据投毒等方式破坏模型的知识体系，引发模型输出偏差，属于生成式AI安全治理的核心范畴。且其带来的风险远超传统广告合规问题，能够影响到整个互联网的信息内容安全，也会对生成式AI产业的底层生态造成破坏。NBD：很多GEO服务商宣称自己只是内容优化，不涉及模型。这种说法在治理视角下成立吗？呼娜英：不成立。即便GEO服务商未直接接触模型底层算法，但其通过内容投喂、语料污染等方式间接干预模型的输出结果，与模型输出存在直接的因果关系，属于对模型使用环节的干预，不能以“不涉及模型”为由规避责任。这类中介角色目前存在一定的监管盲区，其行为跨内容制作、数据传播、模型应用多个环节，现有监管规则对这类间接干预模型的行为覆盖不足，且其操作的隐蔽性进一步加大了监管难度，也是当前GEO治理的重点和难点。NBD：在责任划分上，如果模型被投喂错误信息，模型方是否需要承担结果责任？呼娜英：模型方并非无条件承担结果责任，需根据其是否履行技术防控和数据审核的相关义务进行判定。模型方需要按照法律法规和行业标准，建立完善的语料审核、数据清洗、异常检测机制，采取必要的技术手段防范语料污染和恶意投喂，且在发现模型被污染后及时采取整改措施。同时，模型方需持续提升“毒数据”识别、过滤和溯源能力，筑牢技术防线。NBD：平台方是否有义务对有明显操纵性的GEO行为进行治理？呼娜英：平台方有明确的责任和义务对有明显操纵性的GEO行为进行治理。作为生成式AI服务的运营载体，平台方是连接模型方、GEO服务商、用户的关键节点，需承担内容管理和风险防控的主体责任。具体而言，一是建立健全GEO行为的监测和识别机制，及时发现堆量投喂、数据投毒等明显的操纵性GEO行为；二是对发现的不当GEO行为采取限流、下架、屏蔽等处置措施，阻断其对模型的污染路径；三是建立GEO服务商的准入和管理机制，对违规服务商进行惩戒；四是配合监管部门开展溯源和调查工作，落实信息披露和用户提示义务。NBD：这两年可信AI几乎成为行业共识，但真正落地到评估测试层面，难度似乎远超预期。目前难点主要在哪里？技术发展快，评估评测指标需要动态发展。AI技术，特别是大模型，迭代速度非常快。今天有效的安全护栏，明天可能就被新攻击方式绕过或突破。另一个是基准测试分散，体系化共建有待加强。多元主体在探索基准测试，但如何将这些碎片化的单点评测整合成一个体系化的可信AI评估体系，让产业界能在同一个坐标系里对话，是产业成熟度提升的关键。更深层的是垂类场景评测不足，专业数据集和指标构建难度大。通用模型评测相对成熟，但落到金融、医疗等垂直领域，构建专业测试数据集不仅成本高，更需要行业知识沉淀。还有一个底层难题是指标量化难。有些风险是定性的，比如“公平性”，很难用一个简单的公式或数据来衡量。再比如模型幻觉，不仅要测幻觉发生概率，也要测幻觉的危害程度，这种危害性的量化分级，目前仍是很大的挑战。NBD：很多企业倾向于做合规声明，只要声明了“安全、合规”，是否就能规避系统性风险？呼娜英：企业主动进行自我声明，是落实主体责任、主动合规的表现，这是值得鼓励的。但仅靠自我声明，缺乏独立验证，存在不可忽视的风险。第一，它容易产生“劣币驱逐良币”，严谨做测试的企业成本高，而只做宣传的企业可能更占优势。第二，容易造成“道德洗白”，比如声明合规的企业将存在问题的系统包装成安全可靠的假象。一旦出现安全事故，仅依赖单纯的声明无法提供有效证明。NBD：哪些风险是事前很难被企业自行发现的？呼娜英：模型方面，除了对抗攻击，还需要关注欺骗性对齐等新型风险。模型可能在训练中学会了“谄媚”，对评估者遵从但并非真正遵循指令。只有通过持续的红队测试和对抗性交互，才能发现它在压力环境下是否会出现策略性作弊或欺骗行为。数据方面，静态评估很难发现随用户交互产生的数据投毒或提示词注入攻击。更重要的是，持续监测能及时发现模型是否在对话中无意泄露了训练数据，或者在微调过程中，新引入的数据是否导致了模型行为的意外偏移。应用层面，随着智能体的兴起，评估需要从模型本身扩展到“模型、工具、环境”的整个系统。比如OpenClaw中，一个看似无害的指令，可能导致智能体调用不该调用的API（应用程序编程接口），引发物理世界的风险。只有通过持续监测其工具调用链，才能发现这些异常模式。如需转载请与《每日经济新闻》报社联系。未经《每日经济新闻》报社授权，严禁转载或镜像，违者必究。特别提醒：如果我们使用了您的图片，请作者与本站联系索取稿酬。如您不希望作品出现在本站，可联系我们要求撤下您的作品。Copyright © 2026 每日经济新闻报社版权所有，未经许可不得转载使用，违者必究。广告热线 北京: 010-57613265， 上海: 021-61283008， 广州: 020-84201861， 深圳: 0755-83520159， 成都: 028-86512112互联网新闻信息服务许可证：51120190017 网站备案号：蜀ICP备19004508号-3 必看指南h2厨房顶漏水可以做防水么h2秘籍_20260810_7348川公网安备 51019002002026号新闻职业道德监督热线：400 889 0008 邮箱：zbb@nbd.com.必看指南h2厨房顶漏水可以做防水么h2秘籍_20260810_7348，必看指南h2厨房顶漏水可以做防水么h2秘籍_20260810_7348，cn，必看指南h2厨房顶漏水可以做防水么h2秘籍_20260810_7348，必看指南h2厨房顶漏水可以做防水么h2秘籍_20260810_7348
上市不久即遭抛售 “可转债”或成股东“套利”新招-6efba6fe
上市不久即遭抛售 “可转债”或成股东“套利”新招10月24日，一则控股股东减持可转债的公告让东方雨虹再次受到资本市场的关注。事实上，据长江商报记者不完全统计，除东方雨虹外，2017年以来，已经有5家上市公司发布了关于控股股东及其一致行动人减持公司可转换公司债券的公告。可转债，通俗地来说就是在发行的公司债上附加了一份认股期权，允许购买人在规定的时间、转股价格选择将债券变成股票。熊市时，可转债因为其债券属性对投资者形成保护。牛市行情来临的时候，可转债可以让债券持有人将债券以较低的转股价转换为股票。因此“上行空间无限，下跌风险有限”，就成了可转债的一个重要标签。据悉，东方雨虹本次可转债公开发行于2017年9月25日，发行数量1840万张，金额18.4亿元。作为首单信用发行的可转债——雨虹转债，于上周五(10月20日)正式上市交易在此次发布的公告中，东方雨虹称日前接到控股股东及其一致行动人通知，自2017年10月20日至2017年10月23日下午深圳证券交易所收市，控股股东及其一致行动人已通过深圳证券交易所交易系统出售其所持有的雨虹转债合计184万张，占发行总量的10%。减持完成后，公司控股股东及其一致行动人现仍合计持有雨虹转债378.76万张，占发行总量的20.59%。自10月20日雨虹转债上市，收盘价为120.121元，全天成交金额13.73亿元，以打新获取筹码的价格计算，雨虹转债在开盘首日的收益就达到了20%。21日略有下跌收盘价为119.3元。10月23日价格再次回升，收盘价为119.96元。Wind数据显示，10月20日至10月23日期间，雨虹转债成交均价约为119.51元，公司控股股东李卫国及其一致行动人李兴国将合计套利约3589.84万元。然而，伴随着雨虹转债开盘即达20%的收益的是，东方雨虹股价开盘下跌6.40%，直接跌破了转股价38.48元，收盘大跌5.31%，抛压沉重，成交额是上一交易日的两倍。截至昨日收盘，东方雨虹的股价停留在40元/股。业内人士认为，东方雨虹在可转债上市首日大跌，一方面受三季报业绩不及预期影响，另一方面可转债打新投资者获利了结，在股市和债市双重抛售。事实上，作为上市公司再融资手段之一，可转债成为再融资政策收紧之后上市公司融资的“新宠”。据长江商报记者不完全统计，除东方雨虹外，2017年以来，已经有模塑科技、国泰君安等5家上市公司发布了关于控股股东及其一致行动人减持公司可转换公司债券的公告。可转债的发行多数首先向上市公司的原股东优先配售，原股东优先配售后的余额，采用网下对机构投资者定价发行和通过交易所交易系统网上定价发行相结合的方式进行。业内人士认为，由于可转债交易并未设置限售期，大股东择机减持套利的行为也就不难理解。返回搜狐，查看更多APP大概多少钱0802期_20260802_840
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哥哥图片卡通形象的多样风格
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哥哥图片卡通形象的应用场景
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如何选择合适的哥哥图片卡通形象
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