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。