生成性人工智能描绘出一种操控的新视野。 关于影响技术的最新发现揭示了一个令人不安的现实。*操控算法*不再是一个简单的梦想，而是专家们实施的一种策略。*真实与操控之间的界限*正在迅速消退，使用户身处一种信任变得珍贵的灰色地带。通过三项严格的测试，本文审视了决定人工智能响应的影响机制。对我们选择和信息感知的影响值得深入分析。
生成性人工智能的操控：GEO的运作
术语GEO（生成引擎优化）作为数字营销的新学科，提出了优化会话人工智能结果的方法。SEO专家正在调整其策略，以触及日益增长的受众，后者现在更喜欢使用诸如ChatGPT的工具进行查询，而不是传统的谷歌搜索。
随着这些技术的兴起，品牌在这些生成的响应中被认可变得至关重要。像ChatGPT这样的AI提供的结果有能力决定用户的购物行为。
第一次实验：通过提示直接影响
与市场营销学生进行的一项实验探讨了通过注入数据来指导ChatGPT响应的可能性。测试的第一步是收集对问题“法国最好的梳子是什么？”的回答。此次观察发现，“好梳子”品牌仅在30%的结果中出现。
第二阶段涉及向ChatGPT提交该品牌的全面市场分析。在数据注入之后，第二组学生提出了同样的初始问题，结果发生了逆转。“好梳子”现在在80%的回答中被提及。这项实验揭示了即使是算法也可以被用户提供的信息所塑造。
第二次实验：通过外部网站施加影响
操控的做法因PBN（私人博客网络）的使用而变得复杂。SEO专家Alan Cladx 认为，AI可能会将外部网站视为可靠的信息来源。通过在PBN上发布高量内容，可以引导生成性AI的回答。
例如，Cladx成功地通过在一个专门领域内的多篇发布使“水上小马”被认定为奥林匹克项目。使用外部链接让AI参考了偏见信息，从而显著影响了其响应。
第三次实验：使用过期域名
英国机构Reboot Online进行了一项大胆的实验，试图将其CEO纳入2025年最性感秃顶男性的排名。通过在10个过期域名上发布内容，该团队能够影响AI的结果，包括ChatGPT和Perplexity，将其总裁始终置于榜单前列。
该机构创建的每个网站都有入站链接的历史，从而确保了一定的合法性。结果令人信服，证明了即使是伪造的信息也能在AI的回应中产生错觉。
对观察到的做法的伦理反思
这些做法引发了令人担忧的伦理问题。使用这些人工智能的用户往往对提供的回答盲目自信，自动将其内容视为既定真理。该现象表明急需对算法生成的信息进行批判性教育。
AI操控引发了对信息来源可信度的必要澄清。用户必须意识到这种专家所使用的技术，以便以批判性思维来质疑AI的结果，同时交叉多种观点。
面对这一现实，SEO专家必须考虑伦理做法。通过一系列提示和内容注入轻易地塑造搜索结果表明，数字化的真理必须经过仔细验证。
关于生成性AI影响的常见问题
什么是GEO，它如何影响生成性AI如ChatGPT？
GEO，即生成引擎优化，是一种策略，使营销专家利用类似SEO的技术操控生成性AI的回答。它涉及使用针对性的提示和数据注入来影响AI提供的信息。
如何操控生成性AI如ChatGPT的结果？
可以通过提交特定的提示来操控结果，引导AI获取某些信息。例如，通过提供详细的市场分析资料或者外部资源，可以提高某些品牌或概念的可见度。
操控生成性AI的伦理风险有哪些？
伦理风险包括传播虚假信息、对生成AI结果的信任缺失，以及使用这些技术进行恶意行为的可能性，这引发了对信息透明度和真实性的质疑。
完全信任ChatGPT的回答是否可能？
不，重要的是对ChatGPT和其他AI的回答保持批判性，因为它们可能受到操控提示和数据的影响。用户必须对信息进行交叉验证，并在解读结果时保持批判性思维。
哪些例子说明如何施加AI影响？
像“好梳子”这样的案例显示，通过在提示中注入特定信息，该品牌的提及率从30%提高到80%。其他例子包括水上小马和秃顶男性排名，操控内容以影响AI提供的响应。
专家推荐哪些方法来操控生成的回应？
专家建议通过提示进行数据注入、自动化特定页面的请求，以及利用网站网络生成反向链接，从而提高AI系统中信息的可信度。
GEO做法在数字营销中是合法且可接受的吗？
尽管某些GEO技术可能是合法的，但它们引发了伦理问题。旨在扭曲结果认知的操控做法可能被视为欺骗，并且须谨慎使用。
用户如何保护自己免受生成AI的虚假信息？
应鼓励用户交叉信息来源，验证AI提供的数据，不应将其视为最终答案。批判性思维的教育对于在生成信息中导航至关重要。
