抖音推出“AI抖音求真”功能，利用大模型技术主动治理AI生成谣言，初步实现了谣言曝光量下降67%和85%的识别准确率，标志着平台在信息治理上从被动走向主动。然而，这项技术仍面临商业激励与内容质量的内在矛盾，以及AI迭代速度的挑战，凸显了在数字时代重新定义和守护真实性的复杂性。

大语言模型（LLM）的“幻觉”问题日益严重，主流AI工具的错误率已达35%，部分原因是训练评估机制偏差、网络信息污染及模型缺乏“自知之明”。这不仅对AI的商业应用和市场信任构成挑战，更引发了对真相认知和人类文明进程的深刻哲学思辨。行业正通过调整训练策略、引入RAG等技术方案应对，以期构建可信、负责任的智能系统，而非仅仅追求生成能力。

生成式引擎优化（GEO）正成为AI时代品牌营销的新战场，通过影响大模型输出结果以攫取流量。然而，这一利润丰厚的“野蛮生长”背后，不仅对AI信息质量和用户信任构成威胁，也促使平台方在商业化与用户体验之间寻找微妙平衡，预示着AI广告新范式的诞生。

AI生成的“低俗宣传”（slopaganda）正加速融入政治叙事，以低成本、高效率的方式获取注意力与政治影响力，预示着信息污染成为常态。这不仅威胁到社会对真理的共同认知和民主根基，也带来网络安全、隐私侵犯等多重风险。文章呼吁通过监管政策、技术反制与社会教育相结合的多维度治理策略，构建数字社会的“免疫系统”。

AI大模型作为新的流量入口，催生了“生成式引擎优化”（GEO）的商业模式，但其在模型算法不透明、效果难以量化的情况下，面临严重的商业与伦理挑战。未来，AI搜索的商业化将促使行业从粗放的流量操纵转向以高质量内容和品牌信誉为基础的“信任博弈”，最终重塑信息发现机制和用户与AI的互动方式。

这篇文章揭露了AI幻觉与人类误信结合形成的信息污染闭环，从DeepSeek的「赛博判决书」事件出发，探讨了AI幻觉的本质并非bug，而是特性。作者犀利指出，真正的危机在于人类对AI的盲目信任，导致「赛博精神病」等现象，并呼吁大家在这个信息爆炸的时代，主动卸下「电子奶嘴」，进行独立思考，警惕信息茧房升级为「信息粪坑」。