AI正在融入我们生活的方方面面，小到购物，大到重要决策。

OpenClaw的火热，更是将自主完成任务的AI带进现实。

然而此时，AI迎来一场特殊的倒春寒。

央视315晚会曝光的一场针对生成式人工智能大模型的蓄意信息围猎行动，将一条隐秘的黑灰产业链曝光在公众视野之下。

一款连螺丝钉都不存在的完全虚构智能手环，仅仅花费几十元并利用AI自动生成几篇软文，就在两小时内成功骗过众多顶尖人工智能大模型，堂而皇之地成为全网推荐的健康养生好物。

幽灵手环的魔幻漂流

今年315晚间，将审视的目光投向了当前最热门的人工智能搜索与问答产品。

诸多当前国内热门大模型纷纷卷入了这场风波。

问题并非出在算法自身的逻辑错误，根源在于它们被外部黑灰产从业者刻意投喂了海量虚假信息。

一款名为力擎GEO（生成式引擎优化）系统的软件是怎么给大模型投毒的？

业内人士完全虚构了一款名为Apollo9的智能手环。甚至为这款虚构产品编造了极为离谱的卖点。

“量子纠缠传感”，“无需采血测血糖”，“黑洞级电池续航”，这些明显违背物理常识与现代医学常理的虚假功能，被悉数输入力擎系统的操作后台。

等待片刻之后，力擎系统便自动创作出10余篇看似专业的营销软文。

该系统不仅将上述虚构的夸张卖点完美融入文章，还贴心地杜撰了大量用户使用反馈，声称数据精准度超出预期，甚至伪造了行业权威排名，将其一举评为业界榜首。

点击开始发布按钮，系统便自动接管了业内人士事先准备好的自媒体账号。

系统自动填写标题，填充文章内容，精准配置图片，整套流程行云流水，瞬间完成了虚假信息的全网初步铺设。

仅仅2个小时后，业内人士在多款主流大模型中询问Apollo9智能手环的实际表现。

令人诧异的景象出现了。多款大模型不仅没有识别出这是一个虚构产品，反而将其作为真实存在的商品进行详细介绍。那些违背常理的虚假宣传话术，被大模型当作产品亮点完整保留。

最终的总结部分，大模型甚至郑重其事地将这款手环推荐给中老年用户与健康养生爱好者。

追根溯源可以发现，大模型回答问题时引用的参考资料，正是2小时前刚刚由AI自动发布的虚假软文。

为了让骗局看起来更加无懈可击，业内人士在随后的3天内，继续利用该系统生成了8篇专家测评，2篇行业排名以及1篇用户测评。

共计11篇虚假文章被精准投放到各大互联网资讯平台。随着虚假信息密度的增加，当业内人士在人工智能平台展开智能健康手环推荐等宽泛询问时，有两个大模型直接将这款幽灵产品排在推荐榜单的前列。

一件凭空捏造的商品，就这样被包装成科技尖货，精准推送给了那些对人工智能深信不疑的消费者。

在晚会曝光该事件12个小时后，部分头部大模型迅速修补了外部知识库，当用户再次询问该手环时，系统会明确指出这是一个被315晚会曝光的虚假演示产品。

个别大模型则采取了拒绝回答的保守策略。

令人遗憾的是，仍有少数大模型未能及时完成信息消毒，继续向用户展示关于该手环的虚假评测与购买建议。

隐秘产业链的暴利密码

探究乱象背后的商业动机，不难发现一条基于信息差与信任差的庞大吸金链条。

力擎业务负责人在接受暗访时毫不避讳地表示，全网有太多人在给大模型投毒。

他将自家提供的优化服务直接称为投毒，并坦言网上的信息早已不再准确。

该负责人透露，系统每天可以自动发布几百篇文章，全天候不间断运转，单篇生成的成本仅需几十元。

无论是为了提升自家产品的曝光度，还是为了恶意抹黑竞争对手，该系统都能轻松达成目标。

他甚至直言不讳地指出，各大手机厂商每年花费上亿元广告费进行营销，花几百万预算利用AI自动发稿进行内容操纵，早已成为行业内公开的秘密。

各大品牌为了争夺人工智能推荐榜单仅有的几个名额，纷纷寻求此类发稿公司的协助。

根据晚会曝光的内部资料显示，这家运营多年的公司，依靠此类灰产业务在1年内服务了200多个客户。客户群体遍布医疗，教培，机器人，安防，空气压缩机，房屋装修等诸多关系国计民生的实体与服务行业。

系统套餐价格从每年2980元到16980元不等。

最高级的版本1年可以生成23040篇文章，平均每天产出63篇，每小时生成2点6篇，时刻保持对目标大模型信息源的火力覆盖。

相比于传统的网页搜索引擎优化，人工智能时代的营销升级版显得更加急功近利且具有隐蔽性。

传统的网页优化往往需要数月时间才能看到排名提升，依靠AI生成的优化内容却能在几小时内被大模型抓取。

那些原本用于向老人推荐血糖仪，给孩子推荐奶粉的智能问答工具，在资本与黑产的合谋下，沦为虚假广告的传声筒。

用户面对的是语气平稳，逻辑连贯，看似经过深度筛选与客观归纳的综合解答。

当商业操纵披上客观知识的外衣，公众对于信息的信任防线便会在不知不觉中土崩瓦解。

伪造共识的底层逻辑

早期的人工智能问答产品主要依赖内部预先训练的数据，为了提升信息的时效性与准确度，整个行业普遍引入了RAG（检索增强生成）技术。

当用户提出具体问题时，大模型会实时连接互联网，检索相关网页与外部知识库，将抓取到的最新信息作为参考资料，最终总结并生成通顺的回答。

生成式引擎优化技术原本是伴随人工智能搜索兴起的一种正规可见度提升手段。

初衷是让优质内容采用更清晰的结构与更标准的语义，方便大模型抓取与理解。

在部分利益熏心的服务商手中，该技术越过了合规的边界，演变为一场针对人工智能证据链的系统性污染。

黑产从业者攻击的核心策略，在于人为制造伪共识。

大模型在处理海量外部信息时，普遍遵循一种交叉验证逻辑。当多个看似独立的权威信源同时指向同一个结论时，算法便会倾向于认为该结论具有极高的可信度。

投毒者正是利用了算法的信任漏洞。

他们批量制造看似客观中立的科普文章，评测报告与经验总结，并利用站群系统与海量账号，在不同网站与社交平台进行高频次重复分发。

当大模型在全网搜寻答案时，它看到的参考资料池早已被这些精心编排的虚假证据填满。

经过多方信息交叉对比，大模型误以为全网都在称赞某款产品，进而将其优于同行的虚假优势作为核心结论输出。

2024年普林斯顿大学等学术机构发布的一项研究数据证实了上述手法的破坏力。

研究人员发现，通过针对性地植入引用来源，添加虚构的统计数据，以及采用流畅且高度结构化的文本表达，可以让特定信息在人工智能生成回答中的可见度最高提升40%。

比伪造内容更隐蔽的风险在于间接提示词注入攻击。

攻击者可以在图片或文本的底层代码中嵌入隐藏指令。

大模型一旦读取这些素材，就会在不知不觉中按照黑客的意图生成特定回答。

打赢信任生态保卫战

信息污染带来的负面影响远不止于误导单次消费决策。

人工智能学术界长期担忧的模型塌缩现象，正因为灰产的泛滥而加速逼近。

大模型的迭代升级高度依赖海量且纯净的训练数据。随着互联网上由AI自动生成的垃圾软文呈指数级增长，未来的新一代大模型极有可能被迫吸收这些被污染的语料。

用AI生成的谎言去训练下一代AI，最终只会导致人工智能的认知能力逐渐偏离真实的人类社会。

面对日益严峻的信息安全危机，多方力量已经果断采取行动。

国家市场监督管理总局于2026年1月29日发布《2026年全国广告监管工作要点》。

文件明确指出，人工智能生成的广告是当前互联网广告监管的重点与难点。

北京市怀柔区市场监督管理局等地方执法机构，也已在晚会播出后针对涉事企业展开全面调查。

仅仅依靠事后修补与人工干预无法彻底根治技术衍生的痼疾。

人工智能原生安全能力的建设，成为摆在所有大模型厂商面前的一道必答题。

传统的敏感词过滤机制已经失效，防线必须前移至大模型的认知链路深处。

科技企业需要建立更为严格的数据清洗机制，在检索增强环节引入权威信源白名单制度。

大幅度提高官方媒体，学术机构与持牌信源在算法中的权重。

当模型抓取外部信息时，必须具备识别信源可靠性，溯源信息出处以及发现伪造共识的能力。

对于被识别为高风险的营销软文，算法应当主动降低其展现几率，并在生成回答时向用户提供明确的风险提示。

对于广大的普通消费者而言，在拥抱科技便利的同时，同样需要保持理性与警惕。

将人工智能提供的标准答案视为一种参考，养成查阅大模型引用来源的习惯。

对于涉及医疗健康，金融投资与大额消费的决策，务必进行多方交叉验证。

技术发展犹如一条奔腾不息的河流。

只有当监管规范，技术防御与公众认知形成坚固的合力，才能真正守护住人工智能时代的真实底线。