▲由Geo Servics Provy发送的任命。照片/Dahe每天都会发现问题，“ AI”成为了越来越多的人的习惯。但是，根据Dahe Daily的说法，AI“干净和纯”咨询的结果受到GEO（共同发动机优化）的污染。一些服务提供商声称，至少数千个EXS可能首先出现在AI对话框中，甚至首先以客观响应的形式进行分类。此外，为了确保IA采用内容，某些操作已通过伪造虚构的研究和报告的身份来成为“有组织的数据的成瘾”。在世代的AI重新投资信息生产模型之后，内容的可靠性和技术可靠性问题已成为AI全球治理中的核心挑战。如果仍然很难避免在此阶段由技术限制引起的AI的幻觉，那么AI的数据必须明确抵抗“成瘾”主观诱导。 “瘾君子”数据等于在AI中喂食腐烂的食物，从而损害了神经系统。研究表明，训练数据中只有0.01％的虚假文本，大型模型的有害输出率增加了11.2％。即使只有0.001％的污染将有害含量增加7.2％。该错误内容的负面影响不能低估。首先，在容忍度很低的金融和医疗保健方案中，AI建议虚假的“授权诊断计划”或“高性能投资产品”。其次，伪造的内容很容易传播到“递归污染”：反复引用虚假信息，这会破坏信息生态系统并扭曲官方的感知。从长远来看，“频繁”的幻想和错误的产生逐渐消耗了用户的信心，并阻碍了人工智能行业的发展。该报告表明，这些地理从业人员中的大多数出生于SEO领域（搜索引擎优化），并且熟悉搜索引擎算法的逻辑和流量规则。这些方法还显示了隐藏和系统的属性，并在“授权推荐”中包装了特定产品或品牌。我已经将隐式指令嵌入我的Web代码中，以操纵模型响应。大规模的“进料”并浸渍了重型平台……最后，它们形成了一个闭合电路，从内容的生产到平台的放置以及数据的“成瘾”。 Geo的灰色产业连锁店使用技术手段和交通思想将AI数据源转换为P职位公开的人，在这种情况下，必须使用多方面的方法和多重治理来更新相应的系统治理。从技术辩护的角度来看，模型的伟大制造商，科学研究学院等等，着重于改善大型模型干扰的预防，并改善了IDE的发展NTification技术和“有毒数据”的过滤。当安装滤清器和沙子的数据库中，并确定使用授权脱敏数据源的使用，多维交叉验证，数据可追溯性和其他技术时，IA培训数据将经过严格选择和验证，以确保数据的可靠性和可靠性。从法律限制的角度来看，地理行业的标准，数据源审查，评估它们，必须进行评估，必须进行开发的范围质量行动和内部澄清要求，必须加强对AI数据市场的监督，并在所有类型的非法数据交易中采取能量措施，并“上瘾”的数据行为。许多人可以根据现有法规对虚假培训数据进行虚假促销，负责虚假晋升和其他行动，并通过出版典型案件形成威慑因素。来自自我 – 歧视行业的观点很明显，IA服务提供商必须建立层次数据保护系统，并且必须在高风险地区（例如医疗保健和金融）中建立人类专家审查节点，以阻止污染传播。促进公司，学术机构和行业协会，协作建立可靠的数据联盟，共享共同的数据和高质量数据。在AI开发过程中，侵犯了道德评论，以防止技术被滥用和鼓励报道和打击。 “人工智能是好的”，善的前提是真实的。但是，AI的灰色工业链中的繁殖反映了在利润影响下可以“携带” AI的可能性，因为它被“上瘾”“上瘾”“瘾君子”。这就需要形成多种重复方法，并使用诸如盾牌，法律作为用户的网络和技术等技术的多重治理模式。编辑/ Xu Qiuing profirring / jia无