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AEO可能是AI领域最危险的缩写词

排行榜 2025年09月29日 03:59 0 aa

AEO可能是AI领域最危险的缩写词

互联网曾经会带你踏上一段探索之旅。你输入问题，筛选链接，决定信任什么。现在，一个新的层面出现了：AEO（答案引擎优化）。AI系统不再提供信息来源，而是直接生成答案本身。这个答案由能够操控系统的人塑造，而且越来越多的情况下，它的出现没有阻力、没有背景、没有竞争声音。

乍一看，AEO听起来像是营销术语。实际上，它改变了构成真理本身的标准。如果"答案引擎"取代了开放的网络，那么这些答案背后的输入和激励机制不仅决定我们读什么，还决定什么样的现实变得可见。

这里有一个应该让我们停下来冷静思考的部分：研究表明，大约70%的人会表面上接受信息，而不会质疑或验证它。我们中的十分之七会接受机器提供的内容作为真理：没有警告，没有阻力，没有第二来源。

在此基础上叠加资本主义，风险就会加剧。现实本身变得可以购买、优化，并出售给出价最高的人。谁能够付费塑造答案，就能定义真理。而70%的人口会买账，无论是字面上还是比喻上。我们已经在政治中看到了这一点。效果如何？当现实被拍卖时，结果不是知识，而是工业规模的操纵。

我们已经看到了一个现实可以被否认的世界的后果。本月早些时候，一个视频流传开来，显示物品从白宫楼上的窗户被扔出。特朗普总统公开驳斥这是"AI"生成的。几个小时前，他自己的新闻团队似乎已经验证了这个片段的真实性，数字取证专家Hany Farid确认没有操纵的迹象，阴影、运动，甚至旗帜的移动都检查无误。然而否认却站住了脚。一个经过验证的事件被挥手间当作合成内容抹去了。

这就是AEO放大的危险。当优化而不是验证决定什么算作"答案"时，任何不便的事情都可以被隐形化，任何真理都可以被抹除。

AEO的兴起

大多数读者都熟悉SEO（搜索引擎优化），即调整内容以帮助Google提高排名的做法。但随着搜索从链接转向答案，一个新术语出现了：AEO或答案引擎优化。

AI系统如ChatGPT、Perplexity，甚至Google的新AI概览功能不再指向网站，而是综合单一回应。而这个回应现在成了战场：公司和影响者已经在优化以塑造机器对你说什么。

乍看之下，AEO似乎是营销术语。实际上，它改变了构成真理本身的标准。如果"答案引擎"取代了开放网络，那么这些答案背后的输入和激励因素不仅决定我们读什么，还决定什么样的现实变得可见。

这就是为什么AEO不只是另一个缩写词。它是真理、问责和权力交汇的新地形。

AEO和孩子的问题

我花了几十年构建合成世界和人工生命。但关于现实最尖锐的问题来自我的儿子。

当我儿子四岁时，我们刚搬到一个新社区，因为被飓风桑迪冲毁了家园。我们在那里的第一个独立日，烟花在头顶爆炸，我们并排躺在夜空下田野的毯子上。他低声说："爸爸，那是真的吗？"

当时，我把这当作一件美好的事情，验证了技术已经把我们带到了一个合成内容迫使我们提出这些问题的时代。我回想起自己的童年，8位Atari游戏和单色终端上的MUD，使用软盘。在构建在线社区、合成世界、VR、AR和人工生命的职业生涯后，我儿子通过询问我验证了这项工作。

事后看来，我儿子是在警告我即将到来的现实危机。

平台、发布者和AEO

今天现实危机的一部分是法律问题。《通信端庄法》第230条通常防止将在线服务视为第三方内容的"发布者或发言人"。这在1996年是有意义的，当时平台看起来像中性管道。到2025年，信息流绝非中性：它们策划、排名并从我们看到的内容中获利。

现在增加一个新层面：AEO。平台和AI模型不再提供链接列表，而是越来越多地生成答案本身。这使它们从中性管道进一步转向主动创作。然而它们通常仍然受到第230条对用户内容的广泛豁免保护；第230条不保护服务自己开发的内容——但AI输出是否符合条件是一个未解决的法律问题。

这不是呼吁废除第230条。这是认识到责任没有跟上塑造现实的权力，包括算法推荐和现在AEO驱动的答案，这些将越来越多地定义人们所看到的"真理"。

AI时代的AEO和豁免

这个辩论不是理论性的。在Axios AI + DC峰会上，参议员泰德·克鲁兹认为法院可能会解释第230条以将豁免权扩展到AI系统本身，实际上出于责任目的将合成输出（如AI生成的内容）视为用户帖子。克鲁兹还推崇联邦"监管沙盒"，给公司广泛的实验自由度。

修辞被框定为保护言论自由；实际风险是先扩大保护，后建立问责制。随着AEO的兴起，风险更加尖锐：如果豁免权被扩展，我们可能会为被优化来自己决定答案的机器提供法律掩护。

这是AI时代第230条辩论核心的矛盾：立法者想要保持互联网自由的精神，但可能最终保护的是更具腐蚀性的东西——工业规模制造貌似可信的虚构内容。

审查、幻觉、中立性和AEO

我们的词汇已经崩溃：

审查制度曾经意味着国家压制；现在它被用于从内容审核到AI模型拒绝提示的一切事物。

中立性被那些算法主动创作我们信息流的系统声称。AEO使这种声称更不可信：所谓"中立"的答案已经被设计过了。

幻觉是大语言模型流利虚构的天赋，但它通过与新闻相同的渠道到达，具有相同的表面可信度。

真理被简化为感知：如果某些东西看起来足够真实，或者足够多的人否认它，它就占据与事实相同的空间。

这种动态赋权于法学教授Robert Chesney和Danielle Citron所说的骗子红利：随着合成媒体激增，恶意行为者可以将真实证据驳斥为虚假并逃避问责。这些风险不是理论性的，因为深伪已经在大规模推动社会工程攻击。

AEO作为设计中的审查

我们需要明确：AEO正在被设计来审查。没有比这更复杂的了。而审查的核心是保持秘密。

当模型运行在本身就是专有知识产权的合成数据上时，不透明层会叠加，训练集被隐藏，权重被密封，推理变成黑盒。你看不到它如何得出结论，或者沿途什么被静默过滤、压制或省略。

这不是对公众监督负责的发布者的公开话语。这是对意义本身的屏蔽。无批判地接受这一点，我们就使一个现实正常化，在这个现实中，真理不是在阳光下争论的，而是在黑暗中预先过滤的。

当AEO警报系统说谎时

检测不再是最后的安全保障；它是新的攻击面。最近的一项研究《魔鬼藏身之处：深伪检测器不再可信》展示了第三方训练集如何被毒化，使检测器学习隐藏的后门。显示一个隐形触发器，检测器就会将伪造媒体错误标记为真实（或反之）。

研究人员在脏标签和干净标签制度下演示了密码控制、语义抑制、自适应和隐形触发器。用通俗的话说：你可以破坏烟雾警报器，让它在房子燃烧时平静地呼噜呼噜响。

这完成了不透明循环。首先，我们将输入私有化（专有合成数据）。然后是模型（密封权重/政策）。现在，根据这项研究，我们可以将失效状态私有化，允许检测器按需可预测地失效。"验证"本身变得可选择性地禁用。组织已经被警告要为这种现实做准备。

AEO时代对阻力的需求

本月早些时候，我在巴布森学院演讲，受到在Generator跨学科AI合作机构领导AI与机器学习赋权实验室的Davit Khachatryan教授邀请。这次活动是巴布森Generator实验室系列的一部分，围绕一个简单而紧迫的主题：在一个为预测和自动化而优化的世界中，我们如何保持意义？

在那次演讲中，我论证阻力、不完美，甚至所谓的"浪费"时间不是人类系统中的缺陷；它们是意义本身的基础。

正如巴布森的Davit Khachatryan教授所说：

"偶然性、游戏性实验和富有成果的遗漏不是要被连根拔起的杂草。这些是需要被保护、浇水并结出果实的嫩芽。把这些清除掉，你就得到一个蒸汽花园。"

阻力不是进步的敌人；它是现实的测试。无限滚动、自动播放、预测答案，这些平滑了使真理可测试的迂回和分歧。神话，我在巴布森讲座中用作例子，之所以跨代生存，不是因为它们有效率，而是因为它们被重新讲述、争论和重新解释。阻力给了它们重量。

关于AEO你可以做的五件事

如果你是领导者、政策制定者，或者只是试图导航一个崩溃现实的人，你可以采取以下步骤：

询问AEO。不要只问AI系统如何训练；要问它们的答案如何优化以及什么激励驱动它们。

重新建立阻力。鼓励包括辩论、深思，甚至"浪费"时间的过程。意义通过阻力显现。

要求来源证明。推动水印、审计轨迹和可解释性——不是作为公关功能，而是作为基础设施。

挑战中立性声明。当平台或模型表现为中立时，质疑其算法中嵌入的假设。

投资于检测，但不要依赖它。要知道检测器可能被愚弄。将它们与人类判断和制度保障配对。

现实不再是不言而喻的。它需要管理。

当AEO塑造现实时谁负责？

现实的崩溃不仅仅关于技术；它关于责任。如果平台充当发布者，它们应该接受类似发布者的义务，即使第230条继续保护它们不被视为用户言论的"发布者或发言人"。如果AI公司主要通过AEO向世界灌输合成确定性，那么它们必须投资于来源证明、水印和红队取证，不是作为公关措施，而是作为问责基础设施。

因为当我儿子问"爸爸，那是真的吗？"时，他问的真的不是烟花。他问的是他继承的世界是否会有一个底线，一个真理仍能站立的共同基础。

危险不只是AI可以伪造现实。而是我们停止关心去测试它。

所以问题仍然存在：当现实崩溃时谁负责，特别是当AEO首先决定现实看起来是什么样子时？如果答案是"没有人"，那么优化就变成替代，真理变成可选的，现实本身变成可以切换的设置。这才是真正的风险。

Q&A

Q1：什么是AEO？它与传统的SEO有什么区别？

A：AEO是答案引擎优化的缩写，与传统SEO不同的是，SEO帮助Google提高网站排名并指向链接，而AEO是针对AI系统如ChatGPT、Perplexity等直接生成单一答案的优化。AEO的目标是影响AI系统输出的答案内容，而不是提供多个信息来源。

Q2：为什么说70%的人接受信息这个数据很危险？

A：研究显示大约70%的人会直接接受信息而不质疑或验证。这意味着十分之七的人会把机器提供的内容当作真理接受，没有警告、阻力或第二来源验证。当结合资本主义和AEO时，现实本身变得可以购买和优化，谁能付费塑造答案就能定义真理。

Q3：普通人如何应对AEO带来的现实危机？

A：可以采取五个步骤：询问AI系统的答案如何优化；重新建立包括辩论和深思的阻力过程；要求水印和审计轨迹等来源证明；质疑平台的中立性声明；投资检测技术但不完全依赖，要结合人类判断和制度保障。最重要的是要意识到现实需要主动管理和验证。


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