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【央视新闻客户端】
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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 。
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？
呼娜英：三个原因 。
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
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