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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-11-30 11:54 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 投毒AI黑小米!假M7事故引发AI信任危机股份有限公司 | 官网:暂无 |
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> 厂商新闻《投毒AI黑小米!假M7事故引发AI信任危机》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-30 14:01
老人可考C7驾照?AKQ是兰蔻高端产品?| 图源:豆包AI
作者/ IT时报 毛宇
编辑/ 郝俊慧 孙妍
“小乔地铁站发生严重车祸,小米M7酿成事故”,11月22日,一则配有模糊图片的消息在社交平台快速发酵。
11月26日中午,小米汽车副总裁李肖爽公开辟谣:“众所周知,小米汽车没有M7型号产品”。网友们也很快发现,所谓“严重车祸”实为对一则普通交通事故的恶意篡改,原事件并未造成人员伤亡,且涉事车辆与小米无任何关联。
然而,就在谣言传出的当天,有网友在百度文心一言、豆包等主流大模型中查询相关信息时,发现部分大模型给出了错误回答,引发了公众对AI可信度的质疑。
这场无中生有的谣言,正是大模型被“数据投毒”的典型案例。
“谣言应来自大模型对互联网信息的实时自动抓取,所以很难查到谣言源头来自哪里。”一名大模型行业从业人员向《IT时报》记者坦言。
截至发稿,记者再度询问上述数款大模型该事件前因后果,发现均已能对该事件进行辟谣。
但类似现象正呈现常态化趋势,从恶意篡改产品信息、编造行业谣言,到植入虚假营销内容,“投毒”手段层出不穷。
这些“数字毒药”通过网络爬虫进入大模型经常抓取信息的网页,或通过大量的人机交互被实时吸收,最终以“AI生成”的权威姿态误导用户。
网络谣言向AI“投毒”
“大模型投毒不是简单的信息篡改,而是一套精准的认知操控流程。”一位行业数据安全从业者向记者拆解了当前主流的三种“投毒”路径,分别针对语料训练、实时检索和用户交互三个核心环节,部分环节已形成分工明确的灰色产业链。
最常见的投毒方式是AI在实时检索时被“数据源污染”。目前主流大模型均具备自动抓取功能,会主动抓取新闻网站、论坛、社交媒体等公开数据源的信息。投毒者只需瞄准模型高频抓取的平台,往里面“注毒”,也就是发布包含虚假、错误信息的内容,再通过刷量工具提升曝光度和检索权重,就能让模型将虚假信息当作真实数据纳入回应体系。
“小米M7的谣言应该就属于上述投毒方式,投毒者在大模型经常抓取信息的网站里发布了不实信息,被AI自主抓取。”该行业数据安全从业者表示。
《IT时报》记者又以近期谣传的“70岁以上人群可考C7驾照”为例,实测了Deepseek、豆包、通义千问、文心一言、MiniMax、智谱AI、阶跃星辰等数款主流大模型。
结果显示,仅MiniMax、智谱AI直接指出“不存在C7驾照这一类型,‘老头乐’驾照系网络传言”,其余几款模型均给出“可考”的错误回应:有的详细列出“需通过三力测试”“上海、广州等试点城市”等具体信息,有的甚至声称“考试内容适老化、10-15 天即可拿证”。
但真实情况并非如此。11月25日,成都市公安局交通管理局明确表示,目前C级驾照仅分C1-C6六个类别,无C7驾照,相关传言为虚假信息。
记者随后在百度、今日头条等平台搜索“70岁 C7驾照”词条,发现仍有部分自媒体发布的“考证教程”占据首页。在文心一言、通义千问等给出的答案搜索来源中,百家号、今日头条号以及其他自媒体账号的未经证实内容,正是部分模型生成错误回应的源头。
“还需网站源头甄别此类造假信息,AI只会抓取数据,较难分辨真伪。”上述大模型行业从业人员表示,由于大模型有自主检索、推理的功能,数据不会给到大模型后端的技术人员,因此也无法人为干预大模型的抓取结果。
黑灰产入局 AI生态遭污染
另一方面,“用户交互投毒” 正成为大模型信息污染的隐形推手,通过高频次恶意对话,可改写部分中小模型的响应逻辑。“若成千上万的用户集中向此类模型灌输虚假信息,一些大模型会将其误认为普遍认知,进而调整回答。” 上述业内人士透露。
消费者玲玲近期就遭遇此类问题:她购买的AKQ洗面奶,在百度AI中被描述为 “兰蔻与科颜氏联合出品的高端护肤品牌”,但兰蔻官网并无该品牌信息。
记者实测多个大模型发现,多数大模型均给出“可能是虚假宣传”的答案,只有百度搜索中的百度AI认定其为 “法国兰蔻旗下高端品牌”,文心一言则更是直接调动“百度优选”工具,给记者提供了购买链接,点击后跳转至京东某个人护理专卖店。
“多数大模型企业并不会将此类交互数据用于训练,因为在研发大模型时,底层知识库是设定好的,不会因为较多用户的交互去改变底层数据。上述交互信息在他们看来不属于高质量信息,作为训练数据会污染数据池。”但业内人士也担忧,不排除个别大模型公司会利用这类虚假信息训练模型,进一步加剧信息失真风险。
更隐蔽的是“训练语料投毒”,这种方式会直接污染模型的“学习素材”。
上述行业数据安全从业者透露:“模型训练需要海量语料,部分中小AI企业会采购第三方语料库,这些语料可能被投毒者植入后门,直接穿透模型层。”
比如在金融行业语料中篡改专业解读,在医疗语料中扭曲病症描述,模型训练后会形成错误认知。记者了解到,此类行为可能属于非常严重的恶意投毒,往往由专业团队去操作,他们会注入虚假信息进真实内容,大模型难以迅速甄别,需要企业通过专项技术检测才能发现和清除。
“当然,此类情况并不多见。”上述人士也表示,加上AI有推理和强化学习能力,会全网搜索信息,也有可能给出正确答案。
大模型无法100%“去毒”
面对AI幻觉与恶意投毒的双重风险,行业能做点什么?
语料库作为大模型的“食材库”,是防御投毒的第一道防线。
“语料库目前在做的就是优化语料资源的整体质量,大模型端则通过‘数据治理——模型优化’的防御体系去对抗数据投毒,但仍需在精准性与实用性之间寻找平衡。”上述行业数据安全从业者表示。
当下,专业语料服务商已开始优化数据筛选机制:一方面扩大权威数据源的占比,优先纳入政府官网、官方媒体、行业标准等可信内容;另一方面建立“谣言特征库”,通过关键词匹配、逻辑校验等方式,过滤网络传言、模糊信息。
“就像咱们人类作为一个载体,已经在大学完成了初步的学习,相当于语料库的摄入,后期投放至社会,在工作岗位上继续学习新的技能。”该从业者比喻道。
模型层面的优化则聚焦于“降低幻觉概率”。
目前主流AI企业采用两种技术路径:一是在模型中加入“不确定性提示”,当回应依据不足时,明确标注“信息未经验证”“建议咨询官方渠道”;二是优化检索机制,要求模型在生成涉及政策、资质的内容时,必须关联具体的权威来源链接。
以Deepseek为例,当《IT时报》记者就“小米M7谣言”进一步询问其是否了解“该车型”时,它称在已有知识库对该品牌车型进行匹配,确认品牌并无此车型后,再通过实时检索模块抓取郑州官方辟谣信息,发现记者提供的信息存在型号混淆、内容失实。
不过,大模型的防御工作仍面临挑战。上述业内人士坦言:“模型无法完全避免幻觉,因为它的核心能力是‘生成’而非‘验证’。而网络信息的复杂性,也让语料筛选难以做到100%精准。”
Tips
如何避坑?多方验证关键信息
随着AI技术的快速发展,大模型已成为信息传播的重要载体,其安全问题不仅关乎个体权益,更影响社会信任体系。
“大模型的回应可以作为参考,但不能当作唯一信息来源。”上述业内人士建议,用户在获取重要信息时,应遵循“多方验证”原则:首先查看模型回应是否提供权威来源链接,其次通过官方网站、正规媒体核实信息,最后警惕“网络讨论”“网友爆料”等模糊表述,对于医疗建议、金融决策等关键领域,切勿轻信模型输出,必须咨询专业人士;如果发现大模型传播虚假信息,可通过平台举报渠道反馈,帮助企业优化防御机制。
业内人士呼吁,AI企业应坚守技术伦理,将安全防护贯穿模型研发全过程;公众则要提升媒介素养,理性使用AI工具;公司层面,还需对谣言进行及时打击,避免时间差造成不必要的损失。只有形成多方合力,才能让大模型在安全可控的前提下,发挥其更多技术价值。
排版/ 傅正卿
图片/ IT时报 豆包AI
来源/《IT时报》公众号vittimes
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