AI 推荐的“最佳软件”，可能竟然是机器生成的假货？

想象一下：你开启了一个新项目，并向基于 AI 的问答搜索引擎 Perplexity 询问“最佳办公管理工具”是什么。AI 会瞬间展示出一份非常像样的推荐列表。我们通常认为 AI 是基于经过彻底验证的数据进行回答，因此往往会直接信任并采纳这些推荐。但如果你正在阅读的这份“最佳软件”信息，实际上只是几十万个毫无人类经验可言的自动生成页面之一，你会作何感想？

最近，技术调查机构 Trellner 公布了一份令人震惊的报告。报告揭露，仅 3 个网站为了在 AI 搜索引擎中获得高排名，竟然批量炮制了 215,128 个“最佳软件（best software）”推荐页面 [来源: 215128страниц «bestsoftware» для ИИ-поиска: отчёт Trellner]。

为什么会发生这种情况？

AI 搜索彻底改变了我们获取信息的方式。然而，此次事件表明，AI 向我们提供的回答并非总是基于人类的“智慧”。实际上，像 Perplexity 这样的 AI 平台在进行软件推荐时，引用信息中约 60% 来自访问量极低、鲜为人知的网站 [来源: 215128страниц «bestsoftware» для ИИ-поиска: отчёт Trellner]。

简单来说，这意味着我们日常使用的 AI 很可能并没有倾听资深专家的意见，而是将那些钻搜索引擎漏洞、制造了数十万个页面的“自动化工厂”数据作为事实依据。这警示我们，AI 推荐的信息质量可能比我们预期的要不透明得多。

打个比方

我们将这种现象比作图书馆。假设你在图书馆寻找“最佳食谱”。如果书架上的 10 本书中有 6 本实际上是由从未做过饭的人写的“假书”，你会怎么想？然而，图书馆管理员（AI）并不去核实这些书的内容真伪，仅仅因为书名听起来不错且页数够多，就推荐给你，情况就是这样。

那些利用“搜索引擎优化（SEO）”技术恶意填充关键词的“AI 专用页面（made-for-AI pages）”，完全没有包含人类的真实经验或深刻见解 [来源: Measure ChatGPT Visibility: Track LLM SEO Performance]。我们雇佣了 AI 作为精明的秘书，但该秘书可能只在阅读互联网世界中那些毫无意义的“广告牌”，并以此回答我们。

目前的应对与局限

每种 AI 搜索模型处理数据的标准各不相同 [来源: Measure ChatGPT Visibility: Track LLM SEO Performance]。目前 Perplexity 基于广泛的网络数据构建回答，在此过程中，超过 380 个软件类别的信息引用自访问量排名 10 万名以后的网站 [来源: Hacker News – Telegram]。

令人庆幸的是，AI 平台也在不断升级识别这些“垃圾数据”的技术。缺乏人类真实经验或价值、仅填充关键词的页面，正逐渐被 AI 平台视为不可信信息，它们被选为回答依据的可能性正在降低 [来源: Measure ChatGPT Visibility: Track LLM SEO Performance]。

如何明智地利用 AI

未来，“谁写了这篇文章”的信息来源将变得尤为重要。不仅仅是仅仅出现在搜索结果的前列，只有包含真实用户评价或经过验证的专家分析的信息，才能在 AI 搜索引擎的回答窗口中生存下来。

作为用户的我们，比起盲目相信 AI 推荐的内容，更有必要养成点击回答下方“引用来源（citation）”的习惯，确认究竟是哪个网站提供了此信息。因为 AI 终究只是工具，判断该工具带来的结果是否属实的最终责任，依然在于我们自己。

参考资料

1. 215128страниц «bestsoftware» для ИИ-поиска: отчёт Trellner
2. Measure ChatGPT Visibility: Track LLM SEO Performance
3. Hacker News – Telegram
4. Hacker News Mirror
5. progscrape: trellner.com

6. [Natural 20 — AI News in Real-Time

   The Bloomberg Terminal for AI](https://natural20.com/c/2px2gq)