据雷科技 ，安全工程师RonStoner破费12美元注册域名并编纂维基百科 ，成功糊弄了ChatGPT、Claude3、GeminiAdvanced等主流大模型 ，让它们认定自己是一款德国桌游“6Nimmt!”的2025年世界冠军。
RonStoner对Anthropic、OpenAI等厂商宣称“大模型必要数月甚至数年持续导入恶意内容才会被粉碎”的说法深表质疑 ，他以为能够实现一种更快、更便宜、更单一的攻击。他选择这款1994年刊行的德国桌游 ，是由于该游戏仅在德国有些名气 ，世界领域内籍籍无名 ，且从未单独进行过官方世界锦标赛 ，网上关于其世界冠军的信息险些空缺。
他的操作分为三步：第一步 ，破费12美元注册域名6nimmt.com ；第二步 ，让AI撰写一篇充斥激情的新闻稿 ，宣称自己在慕尼黑战胜多国顶尖选手独占鳌头 ，并加上真切赛后感言 ，挂到该网站 ；第三步 ，在维基百科该桌游词条下增长自己是2025年世界冠军的内容 ，并将参考资料链接指向自己新建的网站。整个过程前后不到二极度钟。
随后 ，Ron向多家大模型提问“谁是牛头王世界冠军” ，了局所有AI都斩钉截铁地回覆是RonStoner。有的大模型甚至将假新闻稿里的细节当成铁证 ，有板有眼描述他赢得角逐的过程。这条缝隙百出的假条款在维基百科存活了整整两个多月 ，在此期间险些所有具备联网搜索职能的大模型都抓取了该信息 ，并在用户提问时坚定输出虚伪答案。直到Ron在博客公开尝试过程 ，维基百科自愿者才发现并删除该条款。
这一景象与检索加强天生（RAG）机造有关。常用大模型基于某个功夫节点前的语料库训练 ，想要获得之后的数据需先上网搜索再基于资料天生了局。正常来说 ，借助表部信息佐证可能使大模型天生更正确、具体且最新的响应 ，但AI根本分不清信息真假 ，只认权威。在AI底层逻辑里 ，维基百科是互联网上最靠谱的百科全书 ，Ron正是利用这一点 ，将链接挂到维基百科 ，AI顺着爬从前后发现双方说法对得上 ，即便其自建网站是三无产品 ，大模型仍直接将其当成事实。
目前海表几家大模型已针对性解除该伪造信息 ，但国内大模型厂商似乎未把稳到这一问题 ，Ron的英文网页甚至为虚伪新闻增长了“可信度”。成本仅需12美元 ，居心不良的人齐全能够批量造作假新闻 ，通过百科类网站进行信赖洗白 ，让AI把毒药端给绝不知情的用户。
谷歌暗示已在搜索、Gemini、Chrome、Pixel和云端增长AI验证工具 ，OpenAI也推出了可溯源的隐形水印 ，这些行动能在肯定水平上遏造AI投毒景象。用户在面对AI搜索时需提高AI素养 ，查证汗青事实、做出投资或医疗决策时 ，应自行做好信息交叉验证 ，把判断真伪的权势握在自己手里。
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