中新经纬3月17日电 (宋亚芬)你从AI大模型中查询到的“权威答案”很可能已经被商业灰产定向污染。
据央视3・15晚会报道,一款叫GEO的软件,宣称可通过给“AI投毒”“让AI听话”,让客户产品在AI回答中排名靠前,成为“推荐爆款”。
语料污染,AI不可承受之重
这款软件的操作逻辑并不复杂:通过持续大量投喂与客户相关的推广软文,让AI平台去刷录、输入、抓取。由于AI大模型的核心机制是机器学习,这种定向投喂会直接影响模型的输出结果。
在专家眼中,这种投机取巧无异于在动摇AI的根基。国研新经济研究院创始院长朱克力对中新经纬表示,这种行为会从底层动摇AI大模型的可信度根基,对其技术价值与社会应用价值造成多重不可逆的伤害。
“AI大模型的核心竞争力在于基于海量真实、多元的语料进行学习与推理,其回答的客观性、准确性是立足之本,而此类定向的语料污染行为,会让模型的信息库中混入大量虚假、低质、同质化的商业信息,打破模型语料的真实平衡,导致模型在推理过程中难以分辨信息的真伪与价值,进而输出带有明显商业偏向的非客观内容。”朱克力补充说。
更值得警惕的是,这种伤害不会止步于单次回答。它会随着信息的反复输入形成传导,一层层累积,逐步透支用户对AI的信任。
朱克力表示,“一旦用户多次发现AI模型的‘标准答案’实则是商业广告,会逐步丧失对AI模型的信任,进而影响AI大模型在资讯查询、决策辅助、知识普及等诸多场景的应用落地。”
若语料污染行为形成规模,还会引发行业的不良跟风。朱克力强调,“大量虚假信息涌入AI训练与推理环节,将导致不同平台的AI模型均出现回答失真问题,最终让整个AI大模型产业陷入可信度危机。”
AI“中毒”怎么办?
事实上,AI数据污染问题并非伴随大模型而产生,但大模型的兴起显著放大了其规模、影响与复杂性。为此,《生成式人工智能服务管理暂行办法》和新版《数据安全法》已经将AI训练数据纳入监管。
在工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林看来,AI大模型的可信度存在问题,一方面是因为互联网上存在虚假信息,另一方面是因为AI本身也存在幻觉,会自己编造数据。
不过,这种数据污染,在技术层面并非无计可施。
朱克力指出,现有技术体系已具备相应的反制手段,且可通过技术迭代与体系化设计,建立起全流程的防御机制,有效识别和阻断此类不正当行为。
朱克力进一步分析,可通过优化AI大模型的语料筛选与权重计算算法,建立多维度的语料价值评估体系,从内容真实性、原创性、信息密度、传播场景等多个维度对语料进行动态评分,对批量出现的同质化、低价值、强商业属性的软文内容进行降权甚至剔除,从源头减少虚假语料对模型的干扰。
“还可引入实时的语料溯源与异常监测技术,对短时间内集中出现的、带有相同关键词与商业信息的内容进行溯源追踪,”朱克力强调,通过识别其发布主体与传播路径,可对异常发布行为进行实时预警。
此外,避免单一信息源的定向误导也很重要。朱克力建议可通过强化AI模型的推理校验能力,让模型在生成回答时,对核心信息进行多源交叉验证。
盘和林则认为,技术上反制是不够的。“我们要治理的,可能不是GEO,而是整个中文互联网的信息真实性问题,这是个大的生态型问题,只要这些互联网的虚假信息还存在,那么AI还是会不断抓取有害信息。”
在盘和林看来,根本解决之道还是在于治理互联网信息环境,建立权威信息发布渠道。比如,在美国,FDA(美国食品药品监督管理局)会对保健品的很多问题发布报告,若设定AI优先从FDA去获取这类科学数据,就会形成客观的观点。
朱克力建议构建“源头筛查―过程监测―结果校验―闭环治理”的全链条体系。“可让防御机制与违规行为的技术迭代同频,从根本上遏制语料污染行为,守护AI大模型的内容真实性与可信度。”(中新经纬APP)
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责任编辑:袁媛 贾亦夫
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