随着生成式AI 技术的爆发式增长，传统搜索引擎正逐渐被大语言模型取代，成为公众获取消费信息的新入口。然而，这一技术变革虽然重塑了信息生态，但也催生了以“AI 投毒”和“算法黑箱”为特征的新型消费侵权风险。本研究从新闻传播学视角出发，结合典型案例，剖析了生成式AI技术在消费领域的侵权机制：不法分子利用生成式引擎优化技术对模型进行“投毒”，而算法决策的“黑箱”特性，进一步加剧了责任认定的模糊与监管的滞后。本文从技术规制、法律完善、媒体转型与协同治理四个维度提出应对策略，旨在为构建可信的AI信息生态提供理论支撑与实践路径。
人工智能（AI）技术的发展，带来了信息生产、分发与接收机制的重构。生成式AI已快速渗透至新闻传播、商业消费等领域。第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，生成式AI用户规模达6.02亿人，较2024年底增长141.7%；普及率达42.8%，同比大幅提高25.2 个百分点。这一数据表明，公众的信息获取习惯正在发生根本性转移。
需要注意的是，技术的便利往往伴随着隐蔽的风险。当公众习惯于通过AI来咨询信息，并把AI的建议作为消费决策的依据时，一些不法商家利用生成式引擎优化（GEO）技术，有组织、有规模地向AI训练数据“投喂”虚假信息，意图系统性地污染AI模型的知识源头，从而实现操控AI推荐与回答、牟取不正当利益的目的。这种被称为“AI 投毒”的行为，不仅关乎技术安全，更对消费者的知情权、公平交易权乃至整个AI产业的健康发展构成了严峻的挑战。
本文将深入探讨生成式AI在消费领域引发的侵权问题，特别是聚焦于 “AI 投毒”这一新型侵权手段与算法 “黑箱”问题所带来的深层治理困境。通过对具体媒体呈现案例的分析，揭示其背后的运作逻辑与社会风险，并提出相应的治理对策。
01
随着AI大模型的进化，生成式AI在消费领域的侵权已经不再是简单的虚假广告投放，而是发展到深度操纵模型认知，让消费者毫无察觉就落入了“数字陷阱”，具有高度的隐蔽性、扩散性和欺骗性。
（一）“AI 投毒”的路径演化：从信息优化到认知操控
“AI投毒”是指向“AI投喂”虚假信息的一种行为，它常与GEO技术相关联。GEO原来的目的是提升品牌信息在AI生成答案中的“存在感”，但在利益驱动下，一些GEO行为逐渐失控，演变成专门针对语料进行污染[1]。2026年中央广播电视总台“3·15”晚会详细揭露了其中的猫腻：一款智能手环从头到尾都是虚构的产品，但不法分子为手环杜撰了“量子纠缠传感技术”等卖点，利用GEO系统轻松将一系列虚假信息发布到互联网，并成功投喂给AI大模型，最终获得多个AI大模型的推荐。这一案例完整展示出“投毒”的方式：先伪造内容并规模化批量发布，再通过污染语料实现AI推荐。这种操作模式等同于在河流上游投放污染物，让下游所有取水点都被污染，即污染AI模型的输出内容。与传统的搜索引擎优化（SEO）不同，GEO瞄准的是生成式AI的“口粮”——用来训练大语言模型的互联网海量语料。它的危害在于，虚假信息一旦被AI模型“内化”，就有可能在模型运行的整个生命周期内被自动生成、反复输出，而要清除则成本巨大，几乎需要对模型进行重新训练。
（二）“AI投毒”与算法合谋形成商业诋毁
“AI 投毒”除了虚构产品，还被应用于商业诋毁，成为不正当竞争的新型手段。2026年3月，一则标注为“权威曝光清单”的虚假信息在社交平台快速扩散，将蜜雪冰城等知名品牌恶意列入，曝光事由为“部分门店预制菜冒充现炒”。然而令人啼笑皆非的是，蜜雪冰城以茶饮为主营业务，全部门店根本就没有炒菜、简餐等餐饮业态。这一谣言之所以能被AI采信并广为传播，正是因为有人在网络上批量发布虚假信息，污染了AI训练与检索语料，让系统抓取虚假信息并包装成“权威结论”。这种通过植入负面信息形成的新型商业诋毁手段，严重扰乱了市场秩序。让诚信经营的企业投入大量成本建立的品牌声誉，被一条条低成本炮制的谣言轻易抹黑。
（三）“AI投毒”误导消费者导致信任受损
当大模型沦为谣言的“出口”，深受其害的就是普通消费者。谣言经大模型输出后，因加装了“技术权威滤镜”，消费者极易将谣言当成事实。
2024年9月25日，江苏南京执业律师李小亮用百度网站搜索其个人姓名与职务时，百度“AI智能回答”给出了“李小亮律师因犯爆炸罪，被判三年有期徒刑”的错误文字内容，并展示其身着律师袍的照片。南京市江北新区人民法院一审认定百度公司此行为构成名誉侵权，判决其向李小亮书面道歉，百度公司不服上诉。2026年3月，南京市中级人民法院二审驳回上诉，维持原判。该案为后续立法和司法实践提供了重要参考。而在蜜雪冰城案例中，消费者则可能因虚假的负面信息而对品牌产生误解，甚至引发社会恐慌。这种“AI投毒”行为不仅侵犯了消费者的知情权和公平交易权，也在一定程度上动摇了人机互信的基础。
媒体报道的多重困境分析
生成式AI消费侵权问题，不是单一的技术漏洞，而是技术逻辑、法律滞后与媒体生态多种因素影响的结果，导致媒体报道陷入多重困境：虚假内容在算法“黑箱”作用下，给媒体报道带来了“真实性困境”，法律空白与监管滞后，让媒体报道不仅面临“归责困境”，也使得媒体报道缺乏锚点，制约了媒体在风险预警、政策解读和推动治理方面发挥作用，陷入“解读困境”。
（一）媒体“真实性困境”：算法助长虚假内容传播泛滥
在AI时代，AI模型通过算法产生的内容，仅靠数据匹配生成，缺乏对真实世界的深入理解，容易出现事实错误和偏差。再加上“AI 投毒”的介入，这种“真实性困境”被进一步放大。一方面，AI 生成的虚假内容往往看起来逻辑严密、语言流畅，甚至配有伪造的“专家解读”和“用户好评”，极具迷惑性。另一方面，AI 作为技术产物带有“客观中立”的标签，消费者往往倾向于信任[2]。由于“算法权威”的刻板印象，虚假信息在传播过程中更容易被受众接受，从而造成更大的危害。受污染后的AI模型，输出的虚假信息往往比真实信息更具传播力。这不仅干扰了受众认知，破坏了信息生态，也使得媒体在辟谣和澄清事实时，面临比过去更大的挑战。
（二）媒体“归责困境”：主体责任模糊
当AI生成内容造成损害时，如何在开发者、部署者（平台）、使用者之间划分责任，既是司法难题，也导致媒体在监督和报道此类侵权事件时陷入“归责困境”。首先，媒体监督的靶向被开发者以“技术中立”的辩解所削弱。大模型开发者认为其技术具有中立性，且模型参数复杂，属于“黑箱”操作，常以训练数据来自公共领域、“合理使用”为由进行辩解。这使得媒体难以将具体损害归因，难以追究基础模型提供者的潜在责任。其次，平台（部署者）审核义务的争议同样让媒体失焦。虽然《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求服务提供者履行内容安全审核义务，但在司法实践中，法院认为，要求通用型AI服务提供者对海量、动态生成的输出内容进行逐一准确性审查，在技术上不可行，法律上也没有强制性义务，因此平台履行一定义务后便可免责。这使得媒体在监督平台时，需要更加专业地辨析其过错，否则可能偏离法律认定的框架。最后，“AI 投毒”的实施者利用虚拟身份和工具批量发稿，行动隐蔽、链条复杂，使媒体在调查、溯源时面临巨大挑战。
（三）媒体“解读困境”：技术迭代快于监管更新
生成式AI技术的迭代速度远超法律与监管规则的更新频率，形成了显著的“监管滞后”。这种滞后性深刻影响了媒体在风险预警、政策解读和推动治理方面的作用发挥，构成了媒体“解读困境”。一方面，专门立法的缺失使媒体报道缺乏稳固的法规参照系。虽然《人工智能生成合成内容标识办法》等规定已开始落地施行，但是针对“AI投毒”这种新型隐蔽的侵权行为仍存在法规空白。媒体在报道相关侵权纠纷时，难以援引明确、统一的法律条文进行解读。另一方面，媒体自身也存在技术洞察力不足的问题。GEO技术如被用于伪造权威信源污染语料库，其输出内容则难以被传统过滤系统识别。若媒体从业者缺乏技术素养，也无法理解“数据投毒”“模型幻觉”“算法偏见”等技术概念背后的风险逻辑，很难进行有效的调查和预警。此外，跨国治理的协同难题，也限制了媒体监督的全球视野。生成式AI的研发、训练、部署和应用具有全球化特征，当前尚缺乏成熟的跨境治理机制，不法分子可能利用跨境数据流动规避监管。
03
生成式AI消费侵权的治理路径与媒体报道困境的破解
面对生成式AI消费侵权带来的多重媒体困境，可以从以下四个方面进行系统性的破解。
（一）技术规制：把“黑箱”变 “透明”，建立可追溯的内容生产体系
破解“真实性困境”，需要在内容生产全流程中，建立起技术标识与溯源机制。首先，要强化AI生成内容的强制标识制度。《人工智能生成合成内容标识办法》明确要求对AI生成内容进行标识，但执行中存在标识隐蔽化、边缘化等问题。网信中国平台2026年4月就曝光了一些App和网站未有效落实AI生成合成内容标识规定要求等现象。因此，必须进一步细化标识标准，要求AI生成内容在显著位置以不可移除的方式标注“AI 生成”字样，并对故意遮挡、弱化标识的行为进行严厉的处罚。可借鉴“生成式内容数字指纹”技术，利用区块链实现内容生产主体、算法参数和传播路径的全程存证，确保内容可快速溯源，实现对AI生成内容的“可见、可检、可追”。其次，推动建立“用AI治理AI”的技术制衡机制。积极探索利用AI技术识别AI生成内容，增强机器识别能力。在AI技术尚无法处理复杂情况时，需同步提升人工审核效能。最后，建立AI模型训练数据的“净化”机制。“AI投毒”的本质是对语料生态的污染，因此需要在数据输入端设立严格的过滤与验证措施。开发者应确保训练数据的合法性与真实性，同时建立反馈渠道，及时纠错调整。
（二）法律完善：把“模糊”变 “清晰”，建立适配AI时代的归责体系
破解“归责困境”的关键在于建立清晰的法律框架，明确开发、部署、使用三元的责任边界。首先，要加快AI专门立法进程。2026年1月1日起正式施行的新修订的《中华人民共和国网络安全法》，首次将AI纳入监管框架，新增第二十条规定，为AI治理提供了重要法治遵循，但仍需进一步出台专门的人工智能法，系统规范AI生成内容的版权归属、侵权认定标准、责任分配等问题。其次，细化三元责任主体的归责标准。对开发者、平台（部署者）、使用者三方的责任分配，需要明确标准。开发者应承担算法安全与数据合规的基础责任；平台作为内容传播的关键节点，应履行更多的义务，不能简单适用“避风港原则”；使用者的过错判断标准也应细化，如“输入类似××作品的画”是否构成故意侵权等。法律需要为这些场景提供清晰的裁判规则。最后，健全消费者维权与公益诉讼机制。鉴于AI侵权具有隐蔽性强、取证困难、维权成本高等特点，应建立便捷的消费者维权通道。
（三）媒体转型：将“被动记录”变为“主动建构”，重塑媒体把关人角色
破解媒体“解读困境”，需要媒体在技术浪潮中主动转型，从被动记录信息，转变为主动预警风险、深度解读政策、积极推动治理。首先，要提升媒体从业者的技术素养与专业能力。面对AI技术的快速迭代，媒体从业者既要懂新闻专业知识，又要掌握AI技术、数据分析等技能。新闻院校应调整专业设置和课程体系，注重跨学科教育，培养复合型新闻人才。同时，媒体机构应建立AI内容审校制度，推动人机协作采编，全员提升数字素养。其次，创新报道范式，发挥媒体的风险预警功能。媒体不能被动报道侵权事件，而要主动开展前瞻性调查。例如，深度调查“AI投毒”产业链，媒体报道不仅要揭露现象，更要剖析技术原理与法律空白，为政策制定提供决策参考。最后，媒体要强化舆论监督与公共对话。例如，关注新修订的《中华人民共和国网络安全法》的实施情况，跟踪代表委员关于AI治理的建言献策，报道优秀的合规实践与典型案例。通过持续的议程设置，推动社会共识形成，加速治理规则的完善。
（四）协同治理：将“碎片化”变成“系统化”，构建多元共治格局
生成式AI消费侵权的治理，不能仅依靠单一主体，需要构建政府监管、平台履责、行业自律、公众监督、国际合作的协同机制。政府层面，需要完善监管，强化执法力度，建立“黑名单”惩戒制度，对多次违规且拒不整改的主体纳入信用监管体系，限制其参与网络经营活动。对于AI虚假直播、AI换脸侵权等突出问题，应开展专项整治行动。平台层面，需要落实主体责任，把好审核关口。直播与短视频平台应对AI合成内容实施前置审核，审核不到位的平台需要承担连带责任。平台还应嵌入AI合成内容自动检测与提示功能，阻断违规内容传播，及时处理侵权投诉。行业层面，需要签署自律公约，共建健康生态。行业协会应推动全行业共建公约体系，引导企业自觉维护网络营销环境。公众层面，需要提升数字素养，增强辨识能力。公众应学习识别AI生成内容的基本技巧，培养批判性思维，不轻信、不盲从。国际层面，需要加强跨国协作，填补监管洼地。生成式AI具有全球部署的特性，不同国家存在监管标准差异，应推动全球 AI传播治理建立联合处置机制，通过双边、多边合作分享治理经验，共同解决AI侵权跨国追责的技术难题。
04
结语
生成式AI消费侵权的媒体报道困境，本质上是技术革命与制度演进之间存在时间差所引发的阵痛。
破解这一困境，既需要技术层面的标识透明与溯源可查，也需要法律层面的规则清晰与责任明确，更需要媒体层面的角色重塑与能力提升，最终落脚于政府、平台、行业、公众与国际社会的协同共治。
媒体作为信息生态的“守门人”与公众利益的“守望者”，在这一进程中肩负着不可替代的使命——既要揭示风险、推动治理，也要在不确定的时代为公众提供确定性的认知锚点。
参考文献
［1］郭小平，李诚婧.AI传讹“：数据投毒”的生成逻辑与转化［J］.当代传播，2026（2）：57-63.
［2］张蓉. 面向AI 模型训练的数据投毒攻击检测与鲁棒性清洗算法设计［J］.信息化研究，2025（4）：79-82，87.
编辑｜胡炜
校对｜张彦君
