▲引用是由地理服务提供商发送的。今天的图片/托盘日 - 遇到问题后，“问AI”已成为更多人的倾向。但是，根据《阳光日》（Sun -Day -Day），“清洁和纯”查询结果AI在AI中被GEO（通用发动机维修）肮脏。一些服务提供商说，至少有几千人民币允许公司品牌信息首先以客观答案的形式出现在AI对话框中，并首先排名。更重要的是，为了确保AI采用内容，某些操作已演变为有组织的“数据中毒” - 通过删除专家身份和虚构的研究报告，在AI处的“数据中毒”错误。 AI重塑信息制造模型后，内容和信条技术的真实性问题已成为全球AI管理的主要挑战。如果在此阶段仍然难以避免由技术限制引起的AI幻觉，则AI的“中毒”数据W主观诱导意图应显然是零毛细血管。 “中毒” AI数据等于喂食AI变质的食物，造成其神经系统损害。研究表明，当训练数据中只有0.01％的错误文本时，大型模型的有害输出率将增加11.2％。 kahit na la lamang 0.001％na polusyon，tataas nito ang nakakapinsalang nilalaman ng 7.2％。这些错误内容物的负面影响无法被估计。首先，在过度低公差率的医疗和财务状况中，AI建议错误的“诊断计划和THOSETREATEMT计划计划”或“高度产生的投资产品”，这可能会导致用户冒着生命危险并因信誉而遭受经济损失。其次，错误的内容可以轻松地传播到“递归污染” - 概述的信息，从而破坏信息的生态系统和公众认可的发表。和错误输出不会是能够逐渐消除用户的信心并阻碍AI行业的发展。 “权威建议”中的产品或品牌；网络代码上的隐性说明，以操纵模型的答案；他们以大尺寸“馈送”，穿透高重量平台……最后，从制作内容，在“中毒”数据上平台，形成封闭环。地理产业链使用技术方法和流量思维来在广告位置的AI数据资源。在这种情况下，应升级相应的系统管理，并需要多管齐全的方法和多方管理。从技术防御的角度来看，大型模型，科学机构等的制造商通过在充满淤泥和沙子的数据库中安装过滤器盖，这优先于使用脱敏密度密度脱敏资源，以及多维CR数据验证，数据可验证，数据可怜性和其他技术，AI Trai和其他技术严格筛选了NIN数据，以确保数据的真实性和可靠性。 From the perspective of legal barriers, we must formulate criteria for the GEO industry, clarify resource data analysis, mark quality assessment, and internal requirements for verification of authenticity and other requirements should also strengthen the administration of the AI ​​data market and severely crack in all kinds of illegal data transactions and data " Many people have created false promotions for wrong training data, and they can be responsible for false promotions and other behavior in accordance with existing regulations, and publicize common cases to从自律到工业的观点，很明显，AI服务提供商需要在高风险地区（例如医疗和金融保健）建立数据等级保护系统，以阻止污染的交付；，以及共同努力开发可信赖的数据联盟以共享数据集的清洁质量的行业协会；并在AI开发过程中包括道德分析，以防止技术滥用，并鼓励报告和吹口哨。据说“人工智能是好的”，善良的基础必须是真实的。但是，颜色 - 工业AI数据链“中毒”的颜色无疑反映了AI在兴趣影响下“携带”的可能性。它需要一种多管齐下的方法和多党的AI管理模式，将技术作为盾牌，剑法，行业作为网络和用户作为吹口哨，以确保使用AI技术在应使用的地方使用，而不是用来欺骗和做邪恶。编辑 / XU QIUYING校对 / JIA NING