AI 也开始 " 带货 " 了！近日，不少消费者反映，在向 AI 咨询日常生活问题时，得到的答案中竟植入了商业推荐内容。调查发现，向 AI 定向投喂数据以提高品牌曝光度，已形成灰色产业链。由于当前 AI 对海量网络信息难辨真伪，一些市场认知度低、甚至完全虚构的品牌，也能进入 AI 的推荐列表，呈现在用户面前。

当本应 " 智能筛选、客观推荐 " 的 AI 机制异化为 " 定向投喂、精准收割 " 的营销工具，多方面的危害不容忽视。品牌方将 "AI 推荐位 " 作为竞购的广告位，实际上是将商业战的战场推到了数据源头。然而，如果任由灰色产业野蛮生长，那么品牌方将陷入恶性竞争，造成 AI 数据输入失控。计算机领域流传着一句谚语：垃圾进，垃圾出。当输入的数据受到污染，输出的必然是错误或劣质的结果，最终导致消费者 " 踩坑 "。

更需警惕的是，技术伦理的失守早有先例。在搜索引擎时代，就曾有企业在搜索结果、推荐信息的排序上 " 一切向钱看 "，纵容金融、健康等关键领域的商业信息操纵，酿成财产损失乃至生命悲剧。进入 AI 纪元，算法的 " 价值观 " 由训练它的企业所赋予。技术公司在逐利与公益之间的取舍，将决定 AI 是成为便利生活的工具，还是收割认知的利器。如果放任黑灰产组织借 AI 之力布设诈骗陷阱，个体的认知安全风险便会升级为社会公共安全威胁。

从这个意义上讲，要整治 "AI 带货 " 乱象，就必须追溯到数据上游、深入到算法内核，推动多方共治，不仅斩断幕后操纵的黑手，更要净化 AI 的 " 认知 " 养成环境，锚定算法的价值原点。

政府部门需前瞻立法。在传统互联网广告监管已显滞后的背景下，必须建立起适配的法律框架。对于数据投喂存在的不正当竞争风险，以及植入广告存在的品牌虚假、产品伪劣风险，立法者需要在广告法、反不正当竞争法等法律基础上，进一步明确 AI 生成商业内容的责任归属；执法者则要加强识别能力，严查植入广告中的假冒伪劣与坑蒙拐骗，惩处违法违规的营销企业，切断黑灰产业的利益链。

技术企业需压实责任。AI 服务提供商应打开 " 技术黑箱 "。在数据治理上，应建立贯穿输入、处理、输出的全流程标识与追溯体系，同时强化对训练数据的质量筛查与来源审核，避免无效信息、涉险信息的无节制输入；在算法设计上，应遵循 " 用户利益最大化 "" 社会效益优先 " 的原则，通过持续优化模型结构与权重配置，使推荐机制不仅匹配用户需求，更彰显社会责任。

用户也需完善认知。当前，AI 在生成结果时仍难以避免 " 幻觉 " 与 " 偏见 "。因此，用户需培育个人的 "AI 素养 "，在提高解决问题效率的同时，不轻信、不盲从 AI 生成的结果，对 AI 推荐的商业内容更要保持天然警惕。此外，用户要学会用多角度提问、交叉验证等方式，过滤错误结果，提高答案可信度。

说到底，AI 推荐的宗旨是服务于人。整治 "AI 带货 " 乱象，不是要捆住 AI 发展的手脚，而是树牢底线思维，划定行为边界，让 " 以人为本、技术向善 " 的理念嵌入 AI、照亮生活。