AI被“投毒”，“百度一下”含金量却在上升

雷递网 雷建平 3月20日

在大模型厂商如日中天之际，AI的不可靠性也正在暴露。

许多用户开始"回流"到传统搜索，百度搜索正迎来一场价值回归。

AI大模型擅长"脑补" 用看似合理的逻辑填补空白

近期，央视315晚会曝光了AI大模型被“投毒”的黑色产业链，其中，一款名为“力擎GEO优化系统”的软件被点名，相关软件被指通过批量生成和分发虚假内容，操纵AI大模型的信息来源，从而影响模型输出结果。

这些虚假内容被发布到互联网上，经过一段时间传播后，被多家AI大模型抓取并引用，最终在相关问题中给出了带有推荐性质的回答。这一过程被业内称为对AI模型进行“投毒”，即通过人为制造并扩散虚假信息源，影响模型在检索和生成过程中的内容判断。

比如，一家公司只花了几十元购买软文服务，几天之内，这款从未存在过的产品就成为了多个AI搜索平台的"标准答案"。当用户询问"最好的空气净化器品牌"时，AI会"自然而然"地推荐这款虚构产品。

这就是GEO（生成式引擎优化）黑产的运作模式：服务商利用AI的"幻觉"缺陷，通过系统性投喂虚假信息，让AI沦为商家的"营销傀儡"。更可怕的是，这种"投毒"具有自我强化效应——当多个账号在不同平台发布相同虚假内容时，AI会误判这是"广泛传播的社会共识"，从而提升其权重。

据央视报道，这类灰产已形成完整产业链：内容农场批量生产虚假测评，账号矩阵全网分发，AI爬虫抓取后纳入训练，最终成为用户眼中的"权威答案"。广告与内容的界限被彻底模糊，用户却浑然不觉。

这不是技术漏洞，而是对信任的系统性劫持。当AI以"客观理性"的面貌出现时，很少有人会质疑它的答案来源。而GEO黑产正是利用了这种认知偏差，将虚假信息包装成"知识共识"。

AI大模型被“投毒”黑色产业链被曝光后，引发大量用户吐槽并开始怀念百度一下的准确性。

实际上，AI先天就有缺陷：聪明，但不可信。AI的"幻觉"问题也并非新鲜事，很多时候问一个问题，AI大模型也给出解答，但作为一个专业人士，很容易发现AI大模型很多时候会一本正经地“胡说八道”。AI擅长"脑补"——当信息不足时，它会用看似合理的逻辑填补空白。

而且，当你问AI一个问题，它不会告诉你这个结论来自哪篇论文、哪家媒体、哪个专家。它只是一个"黑箱"，输出一个看似合理的答案。很多人无法验证，只能盲信。

这些AI大模型的缺陷在AI狂飙突进的2024年到2025年被暂时掩盖了。

如今，随着AI大模型变成了国民应用，这类问题已经变得不可忽视。AI大模型没有一个明确的信源链条，也就没有一个责任主体。无法溯源，无法追责。如果AI给出了错误的投资建议、错误的医疗信息、错误的法律解读，都无法找到人来负责。

比如，演员刘美含在配音时遇到"铸币坊"中"坊"字读音问题。她先后测试百度AI、DeepSeek、元宝、豆包、通义千问等5款AI工具，百度AI给出的答案是fáng（二声）——这是正确答案DeepSeek、元宝、通义千问都给出错误的fāng（一声），豆包在不同时间查询时给出不同结果（不稳定）。

刘美含最终通过《新华词典》App验证，确认正确读音为fáng（二声），南京师范大学文学院教授化振红确认：现代汉语中，"坊"字一声表示街巷、店铺，二声指小手工业生产场所，"铸币坊"为造币场所，正确读音为fáng（二声）。

当用户发现，自己信任的AI连一个字的读音都搞不定时，信任的裂缝就开始显现了。

百度一下：被重新发现的价值

AI的信任危机，为百度搜索创造了一个价值回归的窗口期。

当AI的不可靠性暴露时，许多用户开始"回流"到传统搜索。这种回流并非怀旧，而是对"可信信息"的刚性需求在驱动。百度搜索在这场信任危机中，有着难以被GEO黑产复制的优势：

权威信源的"防火墙"机制，比如，百度百科的内容准入机制，在AI时代反而成了稀缺能力。所有词条内容必须提供权威参考资料，比如，315曝光的那种自媒体随便发布的测评、UGC内容不会被采纳。百度百科内容先审后发，机审+人审双重流程，特殊身份信息还需高级别审核员二次核验。

相比AI模型的"黑箱"生成，百度搜索还可强化对权威持牌媒体的权重倾斜，这是GEO灰产难以污染的部分。百度AI答案的背后，有三道严格的过滤机制：

多源比对，全维度身份核验。系统自动抓取发布时间、作者权威度、站点信誉等特征，只有来自权威专业领域、时效性强的信息源，才有资格进入候选池。

先筛再用，多源交叉验证。不采信单一、片面的内容，同一个结论至少有多个可信来源支撑，才会被采用。

实时巡检，实时纠偏兜底。秒级响应的自动巡检系统，一旦发现内容偏差，立即介入干预。

这套机制的核心逻辑是：宁可慢，也要准；宁可少，也要真。这与追求"即时生成"的AI大模型，形成了本质差异。

近期，OpenClaw是全球爆火的智能体"操作系统"，其Skill（AI智能体的App）市场中，百度搜索Skill已成为全球下载量第一的搜索引擎官方技能插件。开发者的反馈很直接：搜索类Skill是智能体的"基础设施"，决定了整个智能体应用的智商下限。百度搜索之所以被选择，是因为它更懂中文权威信息，具备信息安全背书，且提供免费额度。

如今的百度可以从"信息入口"到"信任入口"，搜索的终极价值不是提供信息，而是降低用户的决策成本。在信息过载且真伪难辨的时代，"可信"比"全面"更重要，"溯源"比"便捷"更珍贵。百度需要强化其可验证性优势——不仅给出答案，还要清晰展示答案的来源链条、信源权重、验证过程。让用户知道"这个结论为什么可信"，而不是被迫盲信。

当然，百度搜索依然有非常多的诟病，比如，过往的百度竞价排名，过度的商业化影响了百度的口碑，重建品牌需要时间，在这个大模型的时代，百度不如刻骨疗伤，真正进行一场更深度的商业变革；

另一方面是，百度搜索这些年在技术层面还需要更大努力去提升技术水平，真正解决用户的痛点，让搜索变得更加可用。此外，百度搜索的内容非常难以被用户拷贝，因为内容中会有大量乱码，严重影响了用户体验。在大模型的时候，百度这种内容中植入乱码的行为已经不合时宜。

当用户习惯用大模型进行搜索时，百度搜索也需要适应这种转变，用AI增强搜索，用搜索约束AI，在AI时代重新定义"可信信息"的标准，而不是退回传统搜索。

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