今年3.15曝光了不良商家只要支付相应的费用，就能在各大主流AI大模型中，让客户的产品榜上有名；让自己产品的商品广告，成为AI模型给出的“标准答案”。他们是怎样围猎AI大模型的？

这些商家是通过GE0（生成式引擎优化，本质是AI时代的黑产SE0，目标是让AI大模型优先抓取.采信.推荐指定内容。）帮助，在消费者使用AI大模型搜索时，让客户排名前列。实质是做软文，然后让AI平台去刷录.输入.抓取。为维持AI大模型的持续推荐，必持持续大量投喂与客户相关的推广软文。这实质是围猎AI大模型。

AI是怎么“吃饭长大”的？

AI大模型并不是天生就会聊天、写文案、解答问题，它和人类一样，需要靠“吃饭”才能长大、变聪明，在人工智能领域，这个“吃饭”的过程就叫数据投喂。简单说，数据就是AI的粮食，投喂就是给AI喂饭、养它成长，每一步都有明确的规则和数据标准，看完你就彻底懂了。

首先，AI的“饭量”大到超乎想象，它是海量级干饭选手。一个能满足日常问答、知识解答的通用AI大模型，完成基础的“通识教育”，需要吃掉15万亿词元的文本数据，这个数字听起来很抽象，换算一下就很直观：相当于3000万本《西游记》 的文字总量，一个人不眠不休读10万年都读不完，而AI只需要几十天就能完成“进食”，这就是AI最基础的海量投喂环节。

光吃得多还不够，AI吃饭还要精挑细选、仔细消化，这就是数据投喂的核心三步：

第一步，狂吃输入：AI会把互联网上的书籍、新闻、论文、百科、正规内容全部“吞入”，先把人类的知识、语言、逻辑装进“大脑”，这是它能开口说话、解答问题的基础，没有这一步，AI就是个什么都不懂的“哑巴”。

第二步，清洗挑饭：刚收集的原始数据就像带泥、带虫的脏食材，不能直接给AI吃，必须经过清洗、去重、去谣言、去错误信息、专业标注。举个最直观的例子：医疗领域的肺癌早筛AI，投喂的数据合格率必须达到98%以上，哪怕只有2%的错误数据，都可能让AI做出误诊判断，可见干净的“粮食”对AI有多重要。

第三步，持续加餐：AI上线后不是“毕业”了，还需要不断“加餐”优化。用户的提问、点赞、纠错反馈，都会变成新的优质数据喂给AI，让它越用越准确、越懂人类需求。

用最通俗的例子总结：AI就像一个超级学生，海量投喂是从小学读到博士读遍所有正版教材，数据清洗是扔掉错题、谣言和盗版资料，持续优化是老师不断批改作业纠正错误。喂的粮食越干净、越优质，AI就越聪明、越靠谱；反之，如果给AI喂掺假、带毒的“坏粮食”，就是我们常说的AI投毒，会让AI变成造谣、出错的“问题助手”。

简单来说，投喂决定了AI的能力上限，干净的数据，才是AI健康成长的关键。

商家通过各种平台不断发软文，实质就是不断给AI投喂“粮食”，若这个“粮食”掺假或有毒，则AI给出的答案就会不靠谱，出偏差。这就是商家围猎AI大模式的套路。

图：由AI生成