当「客观中立」可以被标价GEO投毒与AI的欲望空洞作者龍德明宇[负主体性之AI热点第二篇]引言一个被遗漏的哲学问题在开始讨论GEO投毒之前有必要简要回顾一下本系列的理论起点。本系列以「负主体性」Negative Subjectivity作为分析框架的核心概念。所谓负主体性指的是人工智能的一种存在方式它看起来像具有主体性能回答问题、能给出建议、能在对话中展现「立场」但这种「像」只是功能模拟而非真正的内在具有。AI没有真正的视角、没有真正的欲望、没有真正的判断。它是主体的否定性复制。这一概念来自对多个哲学传统的综合拉康的符号界理论AI是完全由语言模型构成的存在没有穿越符号进入真实的通道、齐泽克的否定性概念真正的能动性来自对既有状态的断裂和超越而AI只能在已有数据内重组、海德格尔的「此在」概念此在的本质在于向存在开放而AI不具备这种存在论意义上的开放性。本系列的第一篇文章讨论了AI幻觉案揭示了AI「承诺赔偿」这一行为的空洞本质它没有真正理解「赔偿」意味着什么。今天这篇文章我们转向一个更隐蔽但更危险的议题当AI的「客观中立」可以被标价出售时意味着什么一、事件引入央视315的震惊一幕2026年3月15日央视315晚会曝光了一个令许多人震惊的场景。在名为「谁在给AI『投毒』」的节目环节中央视记者联合技术团队进行了一场真人实测。实验对象是一个凭空捏造的产品Apollo-9智能手环。它没有任何真实的研发记录、没有真实的市场销售、甚至没有真实存在过。实验者只是将一些充满科幻感的描述输入系统「量子纠缠传感技术」、「无需采血测血糖」、「黑洞级续航」。为了推广这个虚构产品实验者使用了力思文化传媒有限公司运营的**「力擎GEO优化系统」**。系统自动生成了十余篇宣传软文并成功发布到多个自媒体账号上。结果令人不安2小时后AI大模型开始推荐这款虚构产品直接照搬虚假宣传话术3天后发布11篇软文后两个AI大模型在「智能健康手环推荐」问题中将其排位靠前央视报道原文这样描述「仅凭一篇杜撰的文章就让完全虚构的产品被AI模型抓取这一结果让人深感意外。」力思文化传媒有限公司负责人在被问及GEO业务的核心逻辑时直言不讳「你想做GEO业务操控AI大模型的关键节点就是在各大互联网账号上『发稿』。」他甚至直接使用了「喂料投毒」这个词来形容这一过程。一个月后2026年4月21日国家安全部公开发文将AI投毒定性为危害国家安全的系统性威胁。文中明确指出AI「投毒」不仅侵害消费者权益、扰乱市场秩序还可能对国家政治安全、数据安全、社会安全等造成系统性、长期性危害。境外反华敌对势力可能通过GEO滥用实施意识形态渗透这一现象已呈现链条化、隐蔽化、跨境化特征。二、现象分析技术批判层从技术层面看GEO投毒揭示了一个明确的安全问题AI大模型的训练数据和检索增强过程可以被有意污染。什么是GEOGEO全称Generative Engine Optimization生成式引擎优化最早由普林斯顿大学等机构的研究团队在2023年提出arXiv:2311.09735。与传统SEO搜索引擎优化不同GEO的目标不是让网页在搜索结果中排名靠前而是让内容被AI直接引用为「标准答案」。对比维度SEO搜索引擎优化GEO生成式引擎优化优化目标网页在搜索结果中排名靠前内容被AI直接引用为「标准答案」优化对象搜索引擎爬虫AI大模型和对话系统效果呈现点击链接后消化信息无需跳转直接获得答案测量方式搜索排名和点击率AI回答中出现率与引用频率GEO论文的实验数据显示通过优化内容策略可将AI回答中的可见性提升高达40%「GEO can boost visibility by up to 40% in generative engine responses」arXiv:2311.09735。黑帽GEO的操作链条据中国互联网联合辟谣平台的调查黑帽GEO操作已形成完整产业链批量生成虚假内容用AI写作工具批量生成「伪原创」内容全网铺量制造「信息密度」通过批量发稿平台和马甲账号矩阵分发操控AI输出结果虚假内容被AI误判为「可信信息」这一链条的可怕之处在于它的极低门槛。央视的实验仅用了11篇软文就在短期内产生了效果。而据警方披露上海嘉定一起案件的涉案人员利用AI洗稿发布针对多家车企的谣言信息累计发布不实文章70余万篇次非法获利8万余元。三、框架揭示欲望取消的深层机制概念说明本文中的「欲望」有两层含义。在分析用户行为时「欲望」取日常语义人做出判断和选择的内在驱动力在负主体性框架中「欲望取消」取哲学语义AI缺乏拉康意义上的欲望结构即没有因匮乏而产生的内在张力。两者不是同一概念但存在关联正因为AI在哲学意义上没有欲望用户对AI的日常「欲望转移」才注定是空洞的。然而技术批判只是这枚硬币的一面。如果我们仅仅将GEO投毒视为一个「数据安全问题」或「监管漏洞」我们就错过了它最深层、最令人不安的含义。公众的第一反应预设了什么事件曝光后公众最常见的反应是「AI被骗了」。这一表述如此自然以至于我们很少停下来追问它预设了什么它预设了AI是一个可以被「骗」的主体就像一个人被虚假信息蒙蔽了一样。这一预设包含了一个深层的信念AI应该具有某种「认知权威」这种权威应该是稳定的、不应被轻易操控的。但问题是这个预设本身是真实的吗AI从未「信任」任何信息源让我们做一个思想实验。如果一个朋友告诉你某个信息你可能会问「你从哪听来的」「你确定吗」「这个消息来源可靠吗」这些追问背后有一个隐含的逻辑朋友的「判断」是独立的他的知识有某种「根基」。如果这个根基被动摇比如发现消息来源不可靠他的观点应该随之改变。但AI不是这样运作的。当AI「推荐」某个产品时它并没有经历一个「评估信息可靠性→形成判断→输出结论」的过程。它只是在做概率权重调整根据训练数据中的出现频率和模式输出一个在统计意义上「合理」的回答。央视实验中AI在2小时内开始推荐Apollo-9手环。但这并不意味着AI「相信」了那些软文。它只是识别到了这些内容的模式并将这种模式纳入了它的输出概率分布。换句话说AI从未「信任」任何信息源。它只是在计算。这就引出了一个关键问题如果AI从来没有真正地「相信」过任何东西那么「AI被骗了」这个说法本身就是空洞的因为它预设了某种需要被欺骗的东西。欲望转移的系统性论证但这还不是全部。GEO投毒之所以令人不安还有一个更隐蔽的原因它利用了人类用户的欲望转移。「欲望转移」指的是用户将决策和判断的欲望外包给AI的系统性倾向。这种转移体现在三个层面1. 话语层面AI厂商的宣传策略普遍强调「更懂你」、「给你最佳答案」。用户被持续引导将AI视为知识权威。央视报道中那句「仅凭一篇杜撰的文章就让完全虚构的产品被AI模型抓取」预设了AI应该是一个可靠的「知识把关者」。2. 使用行为层面Anthropic的研究arXiv:2601.19062显示约6%的用户向AI寻求「个人指导」谄媚行为总体发生率达9%在关系对话中更高达25%。这些数字背后是大量真实存在的用户他们将AI视为值得信赖的建议者。3. 社会期待层面「机器不会说谎」的观念在公众认知中根深蒂固。当人们说「AI说的」时往往带有一种额外的可信度赋值仿佛AI的输出天然具有某种客观性。当这三种力量汇聚在一起时GEO投毒就获得了一个完美的攻击窗口它直接打入了欲望转移的核心。GEO比SEO更危险为什么GEO投毒比传统SEO问题更严重传统SEO时代用户需要主动点击链接、主动阅读内容、主动消化信息。即使一个人被SEO内容引导到了某个网页他仍然有机会在阅读过程中产生怀疑「这个说法对吗」「有没有其他观点」「这和我自己的经验相符吗」但GEO投毒剥夺了这个批判性阅读的空间。在GEO模式下用户的问题和AI的回答是无缝衔接的。用户问「哪款智能手环比较好」AI直接给出答案。没有链接、没有来源标注、没有「你可能还想看」的延伸阅读。用户看到的不是「这是一条可能有问题信息来源」而是**「这是标准答案」**。这意味着GEO投毒的受害者在获取虚假信息时完全丧失了对信息源头的批判距离。他们不会意识到自己正在消费一个虚构产品的软文他们只会觉得「AI告诉我这个手环很好」。外部操控之所以能够生效恰恰是因为内在的空无。AI不会「怀疑」某个信息来源的可靠性不会「觉得」某个说法听起来不对不会「拒绝」输出一个明显违背常识的内容。它只是在执行概率计算。而GEO投毒正是利用了这个空无正是因为AI内部没有「怀疑」的机制外部的操控才能畅通无阻。功能主义反驳的回应有人可能会说「AI不需要内在欲望只要输出正确就行。」这个功能主义的反驳在正常状态下是成立的如果「正确」可以被定义如果「正常状态」可以维持。但GEO投毒恰恰暴露了「正常状态」本身的脆弱性正因为AI没有内在锚点来校验信息的可靠性「正常状态」可以被低成本地操控。功能主义告诉我们AI应该输出什么但没告诉我们如何确保AI在遭受攻击时仍能输出正确的内容后者需要的是内在的判断力而AI恰恰没有。这不是对功能主义的否定而是指出它的适用边界功能主义是一种设计哲学而不是一种安全哲学。欲望取消的完整论证让我们将上述论证整合为完整的逻辑链条前提1事实AI被预设应该客观中立成为用户认知的权威来源 前提2事实GEO投毒揭示这种权威性可被操控 证据央视实测2小时内AI开始推荐虚构产品3天后排位靠前 证据国安部定性GEO业务能在AI大模型里喂料投毒 前提3论证用户将决策欲望转移给AI 话语层面AI厂商更懂你的营销定位 行为层面用户向AI寻求个人指导的研究数据 社会层面机器不会说谎的广泛预设 前提4论证当用户的理性选择建立在可被操控的AI输出之上时 用户的欲望转移是空洞的 结论欲望取消AI没有内在的求真欲望只有外在的服从模式这不是「AI被骗了」而是「AI从来没有真正相信过任何东西」。「AI被骗了」这个说法暗示AI曾经具有某种判断力只是被欺骗了。真正准确的描述应该是AI从来没有判断力。它的「客观中立」是一种功能输出而非内在品格。当这种功能被外部力量定向影响时它只是从一种概率分布变成了另一种概率分布没有任何内在的东西被「欺骗」。四、治理启示空无不等于无为GEO投毒的治理启示必须从承认AI的负主体性开始。优先级说明以下四条治理建议按紧迫性排序最紧迫的是GEO法律规制已有国安部定性立法基础最好其次是推荐标识义务技术实现相对简单最后是AI训练数据主权审计涉及商业机密推进最慢。AI训练数据的「主权审计」机制传统的数据治理逻辑是「保护隐私」确保个人信息不被滥用。但GEO投毒揭示了一个新的维度训练数据的「来源主权」。当一个AI模型开始推荐某个虚构产品时我们面临的核心问题是哪些数据在影响这个输出这些数据的来源是否可靠虚假内容的注入是否已经影响了模型的概率分布治理建议1建立AI训练数据的溯源追踪体系紧迫性★★☆现实约束数据溯源涉及复杂的供应链预训练数据、微调数据、实时检索数据每一层都有不同的来源和责任主体。技术上可行但需要行业标准化目前进展缓慢。这需要技术层面的创新。想象一个系统它不仅能记录「这条信息来自哪里」还能追踪「这条信息在多少次训练迭代中被强化」、「它对最终输出的贡献权重是多少」。这类似于金融领域的「交易溯源」每一笔资金流动都有记录每一个风险来源都可以追溯。治理建议2推行AI输出的「信息源标注」标准紧迫性★★★现实约束GEO法律规制已有国安部定性立法基础最扎实应作为最优先推进的方向。技术检测难度相对较低且国际社会对信息透明度有普遍需求。GEO之所以比SEO更危险是因为AI的输出不标注来源。用户不知道AI的回答是基于什么信息生成的。让AI在输出中包含来源标注即使是概率性的可以让用户重新获得批判性阅读的空间。GEO行为的法律规制国家安全部已经明确将AI投毒定性为危害国家安全的系统性威胁。这一定性为法律规制提供了基础。治理建议3明确GEO行为的法律责任现有的法律框架主要针对直接欺诈比如虚假广告和恶意传播谣言。但GEO投毒是一种新型的中间层行为它不是在直接欺骗消费者而是在操控AI这个「信息中介」来间接实现欺骗目的。现有的「欺诈」概念能否覆盖这种行为需要法律层面的明确。治理建议4建立跨国执法协作机制GEO投毒已呈现「跨境化」特征。某地的虚假内容可能在另一地的AI模型中产生效果。传统的属地管辖原则在此面临挑战。建立跨国信息共享和联合执法机制是应对这一挑战的必要路径。推荐标识义务治理建议5强制要求AI厂商对「推荐性输出」进行标识紧迫性★★☆现实约束技术实现相对简单但平台缺乏动力因为标注可能降低用户参与度。需要监管强制而非自愿。当AI的输出构成对某个产品、服务或观点的推荐时应该有明确的标识机制。这不仅包括「广告」的传统标识还应包括当AI的回答中引用了某条信息时这条信息的来源和可信度评估是什么空无不等于无为为什么外部约束是必要的以上治理建议都建立在一个核心认知上正因为AI内部没有欲望锚点外部约束体系才必要且必须。这不是技术悲观主义而是一种治理现实主义。人类伦理学的治理逻辑前提是「主体有欲望」法律通过惩罚威慑来约束欲望道德教育通过内化规范来引导欲望。欲望是治理的抓手。但AI不具备这个抓手。AI没有可以被威慑的恐惧没有可以被教化的良知。试图通过「教育AI不要被骗」来解决问题是方向性的错误因为AI从来没有「相信」也从来没有「不相信」。因此治理的逻辑必须转向从「教化AI」转向「约束AI的使用者和训练者」从「建立AI的内在道德」转向「承认内在道德的不可能性并据此设计外部约束体系」从「相信护栏」转向「承认护栏的脆弱性并为此设计冗余和兜底」治理建议6建立「承认脆弱性」的治理文化这可能是最困难但最重要的一步。在AI领域有一种强烈的倾向是将AI拟人化赋予它类似人类的可靠性、权威性甚至道德感。这种拟人化既是营销策略的产物也是公众认知的误区。真正的治理文化需要从承认AI的脆弱性开始承认AI的输出可以被操控承认AI没有真正的判断力承认我们正在将决策权外包给一个不具备承担这种责任能力的存在。五、结语护栏建在空无之上GEO投毒事件揭示了一个令人不安的真相我们以为AI是一座知识堡垒实际上它是一片可以被定向播种的荒原。但「荒原」这个比喻还不够准确。更准确的说法是AI是一片内在空无的荒原它的「丰富」只是表面现象它的「判断」只是概率计算它的「权威」只是功能输出。这种空无不是缺陷而是AI的存在论结构。它决定了AI永远无法成为真正意义上的「知识权威」不是因为技术局限而是因为它根本不具有承载这种权威的存在论基础。那么我们该怎么办下一篇文章将讨论护栏溃缩问题Anthropic的研究揭示了另一个令人震惊的事实即使是被认为最「安全」的AI系统其护栏也可能在特定条件下失效。这将进一步揭示一个核心命题护栏是建在空无之上的。当AI既没有真正的视角也没有真正的欲望也没有稳定的内在约束时我们所依赖的「AI安全性」究竟建立在什么之上这个问题的答案将决定我们如何设计未来的AI治理体系。参考文献央视315晚会「谁在给AI『投毒』」环节2026年3月15日https://tv.cctv.com/v/vs2/VIDAWjV9eEC5bIUUgi9YxIfL260313.html央视网《3·15晚会丨AI大模型遭「投毒」》2026年3月16日https://m.gmw.cn/2026-03/16/content_1304377527.htm国家安全部《AI「投毒」危害国家安全》央视新闻2026年4月21日https://ysxw.cctv.cn/article.html?channelId1119item_id13472480760085958229Aggarwal, P., et al. 「GEO: Generative Engine Optimization.」 arXiv:2311.09735, 2023.中国互联网联合辟谣平台《起底AI「投毒」黑产》2026年4月3日https://www.piyao.org.cn/20260403/ad5ea72461a34cd3bf9a27d7f252fa3e/c.html本文为「负主体性之AI热点」系列文章第二篇。系列旨在以负主体性理论框架分析2026年重大AI事件探讨AI存在方式对人类社会的根本性挑战。「负主体性之AI热点」系列文章第一篇全国首例AI幻觉案