新闻实验室会员通讯（930）大语言模型如何“姓党”

通过塑造互联网上的免费内容来影响AI的输出。

20 5月 2026 — 需要 10 分钟阅读

虽然大语言模型的运作原理在很大程度上还是一个黑箱，但很多力量已经在试图影响它们的输出结果。例如，有所谓GEO（生成式引擎优化，Generative Engine Optimization）的操作，旨在通过特定的话术和结构调整内容，以诱导AI在回答时优先推荐特定品牌或观点。

想要影响AI回答内容的，当然不只是商业机构。刚刚发表在学术期刊《自然（Nature）》上的一项研究揭示：各国政府对媒体的管控，已经通过训练数据渗透进了商业大语言模型的输出之中。这项由俄勒冈大学的Hannah Waight、普渡大学的Eddie Yang、加州大学圣地亚哥分校的Yin Yuan和Margaret E. Roberts、纽约大学的Solomon Messing和Joshua A. Tucker、普林斯顿大学的Brandon M. Stewart等多位学者联合完成的论文，通过六项相互关联的子研究，系统性地追踪了国家媒体控制影响AI模型的完整路径。

本期新闻实验室会员通讯，我们来一起了解这篇论文的发现。