问题—— 随着生成式技术加速进入搜索、导购、客服等场景，公众对“机器答案”的依赖不断加深；但3·15晚会曝光的案例表明，部分不法服务商把原本用于内容优化的“生成式引擎优化”变成牟利手段：通过批量生成并分发虚假软文、测评和“百科式”条目，诱导模型检索与交叉验证中采信错误信息，使广告话术甚至捏造事实被包装成“权威结论”。消费者据此作出购买决定后，信息不对称深入扩大，误导风险随之上升。此外，广告传播中长期存在的提示不清、限制条件隐藏、夸大宣传等问题仍较突出，侵害消费者知情权与公平交易权。 原因—— 一是灰产利用技术迭代与规则完善之间的“时间差”。部分模型在信息来源甄别、低质内容过滤、传播链路溯源各上仍有短板，容易被海量“垃圾信息”冲击。二是内容生产与分发门槛降低，自动化工具叠加矩阵账号与分发平台，使虚假信息的生成成本更低、扩散更快。三是商业利益驱动下，个别机构以“发稿”“口碑塑造”“排名优化”为名，形成分工清晰的产业链，从脚本生成、批量发布到效果监测一条龙运作。四是部分平台治理规则、审核资源与责任落实不到位，对异常增长、同质化模板稿、虚假测评等现象识别不及时，客观上给灰产留下空间。 影响—— 从消费者层面看，“被投毒”的推荐与答案可能直接左右购买决策，导致“被种草”“被误导”，并引发售后纠纷与维权成本上升。从市场层面看，虚假信息挤压优质内容的传播空间，扰乱正常竞争秩序，削弱诚信经营者积极性，影响数字经济健康发展。从社会层面看，若“机器输出”长期被操控，公众对技术产品与信息服务的信任将被削弱，进而影响新技术应用的规模化落地。同时，“大字吸睛、小字免责”等广告套路，以不显著方式呈现限制条件或不利信息，也会金融、医药保健、教育培训等领域放大风险，形成持续性误导。 对策—— 针对广告乱象，市场监管总局近日印发通知，部署开展为期半年的提示性用语清理整治，明确把“误导性大小字”等行为纳入重点治理：对以难以识别的小字标注限制条件、弱化提示用语等情形依法查处，情节严重的可认定为虚假广告；对药品、保健食品等重点领域的提示语提出更明确的规范要求；同时强调压实互联网平台、户外广告发布者等媒介主体责任。通知还提出，生成内容应按规定作出明确提示，未经授权使用他人形象等行为依法处理，进一步划清数字场景下广告合规边界。 就大模型“投毒”治理而言，业内普遍认为需打出“技术+规则+执法+共治”的组合拳：其一，模型与应用方应加强数据源审查与可信检索机制，完善对异常来源、同质化内容、批量发布链路的识别与拦截，并在答案中增加可追溯引用与风险提示，降低单一来源对结论的影响；其二，平台应加大对“发稿业务”“虚假测评”“矩阵账号”的治理力度，建立跨平台异常线索共享与快速处置机制；其三，压实广告主、代运营机构、内容发布渠道的法律责任，对明知或应知仍提供服务的主体依法追责，提高违法成本；其四，行业协会与科研机构可推动内容标注、来源披露、合规评估等标准建设，提升治理的可操作性。 前景—— 从趋势看，生成式技术将持续重塑信息获取与消费决策链条，治理也将从“事后处置”转向“前置防控”。一上，监管部门聚焦提示性用语、绝对化用语、引证规范等关键环节，有助于推动广告表达回到真实、清晰、可验证；另一方面，围绕模型内容安全、可信推荐与溯源机制的技术迭代将加快，平台合规能力与精细化治理将成为重要竞争力。可以预期，随着规则体系完善、执法力度加强、企业自律与社会监督同步推进，数字消费环境有望进一步净化，公众在新技术场景下的获得感与安全感也将随之提升。
在数字经济快速发展的今天，技术创新与规范治理需要同步推进。此次曝光的数据污染问题提醒我们：拥抱技术进步的同时，必须把安全与合规放在前面。只有完善法律法规、行业标准与技术保障体系，才能让人工智能等新技术更可靠地服务社会，推动数字经济稳健发展。