一、技术滥用暴露新型风险 数字化转型加速的背景下，生成式人工智能正成为公众获取信息的重要入口。但一些技术服务商借助系统漏洞，批量生产伪装成中立评测的定向内容，反复“投喂”算法模型，促使其优先输出特定商业信息。某服务商称，其技术可让客户产品在主流平台问答中长期稳定进入推荐位前三，年服务企业超过200家。与传统SEO相比，这类操作更隐蔽，用户更难识别回答中的商业引导。 二、产业链成熟催生治理难题 调查显示，GEO技术已形成涵盖内容生产、平台渗透、效果维护的完整链条。从业者通过研究不同平台的算法更新节奏，持续调整投放策略。中国互联网协会2023年报告指出，此类行为主要带来三上风险：一是扰乱公平竞争；二是削弱算法决策的客观性；三是可能放大“信息回音壁”效应，使不实内容借助AI传播形成自我强化。 三、多方协同构建防护体系 面对新挑战，业内专家建议从技术、法律、社会三方面协同应对：技术层面，平台应建立动态的内容可信度评估机制；法律层面，可明确将算法操纵纳入《反不正当竞争法》等法规的规制范围；社会层面，需要加强公众的数字素养教育。值得关注的是，欧盟最新《人工智能法案》要求生成式系统标注内容来源，该做法具有参考价值。 四、发展前景与平衡之道 清华大学人工智能研究院专家指出，技术演进应与伦理与治理同步推进。预计未来两年，行业可能出现三方面变化：一是主流平台将升级反操纵算法；二是第三方审计机构或将介入技术监管；三是以区块链为代表的可追溯技术，可能成为治理工具之一。关键在于建立开放、透明的技术治理框架，在鼓励创新的同时守住安全底线。
生成式人工智能正在重塑公众获取知识与形成判断的方式，越接近“答案”，越需要经得起审视；对“内容投喂”和生成式引擎优化灰产的治理，既关乎消费者权益，也关乎数字社会的信任基础。让技术更可靠、规则更清晰、信息更可核验，才能让新的信息入口更好服务公共利益，推动高质量发展。