摘要：AI时代的大幕拉开之后，业界有句著名的论断：“未来十年，所有的生意都值得用AI重做一遍。”只要你对AI的能力有足够多的了解，就知道这句话并不是夸夸其谈。

AI时代的大幕拉开之后，业界有句著名的论断：“未来十年，所有的生意都值得用AI重做一遍。”只要你对AI的能力有足够多的了解，就知道这句话并不是夸夸其谈。

只不过，恐怕连AI自己都想不到，对AI的投喂竟然也成了一门生意——GEO，即生成式引擎优化。其核心商业模式是，通过掌握AI的学习和抓取信息的规则、偏好，为客户定制化生产植入品牌信息的内容，并让这些内容出现在AI问答的结果当中。

从中不难看出，GEO本质上与传统SEO（搜索引擎优化）并无二致。只不过后者是通过爬虫抓取互联网内容，并将结果呈现在搜索栏的下方（准确地说是竞价广告内容的下方）。而GEO则是依靠AI抓取互联网内容，并将结果融合到AI给出的答案当中。

SEO的操作模式并不难理解，其核心是投放大量包含某个关键词的网络内容，当用户的搜索信息中包含该关键词时，这些内容就会出现在搜索结果当中。而包含广告信息的内容能否出现在排名较前的位置，则取决于多重因素，比如承载这些内容的平台本身的网络权重。

在互联网时代，许多广告营销公司通过帮助客户做SEO优化赚得盆满钵满，这是一种十分成熟的商业模式，一方面商家愿意为SEO买单，另一方面，只要投放的内容不涉及虚假宣传等违规行为，对公众的利益也没有实质性的损害。

然而与SEO一脉相承的GEO，其商业模式却容易引发一些伦理争议。原因在于：

1、鉴于AI强大的深度思考和生成式能力，公众普遍倾向于相信AI提供的答案有着足够的客观性、权威性和准确性。而广告营销公司通过“投喂AI”来影响AI的答案，当用户意识到这背后存在商业操控后，难免会产生“被欺骗”的感觉；

2、基于用户对AI生成结果的信任，以及当前内容创作者对AI生成功能的滥用，AI的答案可能会在互联网上产生二次传播。这其中既包括商家投喂的信息，也包括AI本身的“幻觉”产生的不实信息，而这些信息最终又回流到AI的数据库，导致数据源的反复“污染”；

3、GEO模式的出现，意味着AI的数据来源被撕开了一个口子，一旦广告营销公司掌握了AI学习和抓取数据的规则、偏好，大量定制化生产的投喂内容就会源源不断地进入到AI的数据库。理论上讲，终有一日AI生成的结果会无限接近于商家想让我们看到的结果。

尽管如此，我仍然不愿意将GEO视为一种“灰色产业”，当然，前提是广告营销公司投喂的信息能够真实、客观地描述相关产品或服务。如果涉嫌制造虚假信息，比如虚构专家角色“欺骗”AI，那就涉嫌虚假宣传，超出了GEO的范围。

关于以上容易引发伦理争议的三个方面，我们不妨逐一展开分析，以此来求证GEO是否能够像其前身一样作为一门正当的生意来开展。

有关第一点，我想所有的用户都应该认识到，AI生成的任何内容都依赖于对互联网上已有数据的抓取、分析和整理。AI的客观性、权威性和准确性，高度取决于其数据来源的客观性、权威性和准确性。所以，理论上来讲，AI根本不可能做到客观、权威和准确。

另外，不同平台引用的数据来源截然不同，这也会导致AI给出截然不同的答案。譬如百度的大模型优先引用的是旗下百家号的内容，腾讯的大模型优先引用微信公众号内容，谷歌的大模型的信息来源则较为分散。

举个例子，当我用百度和谷歌同时搜索“哪款冲锋衣防水性能更好”，结果同一个问题产生了两个完全不同的答案，在二者推荐的冲锋衣品牌列表中，我甚至没有找到一个相同的名字。

百度大模型给出的答案

谷歌大模型给出的答案

百度几乎完全引用了百家号的文章作为数据来源，而谷歌的引用来源90%以上来自知乎。这说明不同的数据来源会导致AI生成完全不同的答案。因此，AI答案的权威、客观和准确也就无从谈起。这一点需要用户有清醒的认识。

值得注意的是，谷歌在答案的最下方加了一行小字：“AI回答可能包含错误。”并提供了一个“了解详情”的链接，供用户进一步了解AI可能出现错误的原因。这一点值得百度学习。

关于容易引发伦理争议的第二点和第三点。首先，AI的“幻觉”是AI技术现阶段的普遍问题，没有讨论的必要性。而由内容创作者使用AI生成内容导致的数据污染，我认为是一个值得注意的问题。不同领域的创作者应该对AI生成的内容保持专业性的警惕，使用AI生成的内容必须明确标注。以此来避免错误信息的反复传播。

其实，真正值得商榷的依然是广告营销公司投喂的内容，这种操作是否正当，对用户会不会造成伤害？

我们不妨假设时间回到GEO模式出现之前，那时，对AI定制化生产的投喂内容还没有出现在互联网上，AI所有的数据来源都来自原有的网络内容，AI引用这些数据加以分析和整理生成答案，但要注意，这些数据本身就已经包含了大量原本用于SEO优化的营销信息。所以，从一开始，也就是GEO模式还未出现之前，AI的数据来源就已经遭到了“污染”。

而GEO则是利用了AI抓取数据的规则和偏好，实施针对性的“污染”。所以问题就变成了，对AI数据源进行“撒大网”式的污染和有针对性的污染，二者是否有优劣之分？

换句话说，不掌握AI投喂技巧的人和掌握了AI投喂技巧的人，是否有高尚和卑劣之分？这显然是一个很难回答的问题。

我更倾向于将问题放到技术的范围来讨论，而不是将其转变为一个道德问题。因为技术的问题可以通过技术来解决（比如不断调整优化AI的算法和抓取规则），而道德问题通常会陷入无休无止的争论。

来源：郝小亮一点号