当前，生成式人工智能已成为人们获取信息、辅助决策的重要工具；然而，技术快速普及的同时，也带来了新的市场乱象。一种被称为GEO（生成式引擎优化）的商业模式悄然兴起：通过精心设计的内容与数据投放，让商业广告以“AI生成的客观信息”形式出现，其隐蔽性和迷惑性甚至超过传统广告渠道。问题的关键在于信息识别的边界变得模糊。当消费者向AI咨询生日礼物选择时，看似中立的推荐背后，往往是经过商业包装的软文。这类内容既缺少明显的广告标识，也很难被普通用户识别为商业宣传。根据《中华人民共和国广告法》第十四条规定，广告应当具有可识别性，使消费者能够辨明其为广告。而当前AI生成内容中的隐性广告，显然违背了此基本原则，侵害了消费者的知情权和选择权。更值得警惕的是，部分GEO服务商为获取AI系统的“青睐”，不惜捏造事实、夸大宣传，甚至实施虚假宣传和不正当竞争。这不仅破坏公平竞争秩序，还可能从源头污染训练数据，对整个AI生态形成系统性风险。若任其发展，市场透明度与信息可信度将被削弱，消费者对信息的信任基础也会动摇。从更深层面看，这一现象折射出数字经济发展中的制度跟进不足：技术迭代速度远快于监管框架完善速度，导致“灰色地带”不断出现。缺乏规则约束的创新或许能带来短期收益，但无序扩张终将累积为系统性风险，反过来伤害产业的长期健康。应对这一挑战，需要多方协同、综合施策。首先，监管部门应提升技术治理能力，完善对算法、数据与内容生成全流程的监管工具，推动监管前置。其次，要更压实平台主体责任，以制度化方式明确广告标识要求、强化内容审核、完善风险防控，清晰划分广告与普通内容边界。对未履行标识义务的行为，应依法依规追责，形成有效约束。针对医疗、金融、公共政策等对信息真实性要求极高的领域，还应在现有法律法规基础上进一步细化，建立更严格的监管标准与追责机制，切实维护公共安全与社会利益。同时，应建立语料库采用与净化标准：大模型厂商需通过技术手段及时识别并清理被污染的训练数据；行业组织也应从实务层面明确“语料污染”的判定标准，遏制人为操纵训练数据的行为。从发展角度看，生成式人工智能的广泛应用是数字经济演进的必然趋势，也是提升社会运行效率的重要工具。但技术进步并不意味着可以无边界扩张。无论技术如何演进，市场运行都应遵循公平竞争、诚实守信、权责清晰等基本原则。只有先把规范立起来、把责任落到位，技术创新才能更好服务于经济发展与人民生活。
技术进步与制度完善如同车之两轮，必须同向发力；当前对隐蔽广告现象的治理实践表明——数字经济要实现健康发展——必须坚持创新与规范并重。只有当技术伦理成为行业共识、监管规则能够前置防范风险，“数智红利”才能真正转化为推动高质量发展的持续动能。（完）