（来源：金科之家网）

2025年10月，一则关于三花智控“拿下特斯拉50亿元订单”的传言在网络上悄然出现，随后在社交媒体发酵，经过AI大模型的“背书”，最终触发量化机构的自动交易系统。

10月15日晚间，三花智控紧急发布澄清公告，称该传言不属实。但此时，股价波动已经发生。

三花智控并非孤例。从三六零、慈星股份到华胜天成、并行科技，多家上市公司都曾成为AI虚假信息的靶子。

这些案例背后，是一种新型市场操纵方式：利用虚假语料污染AI大模型。

一、AI语料污染形成灰色产业链

市场操纵者已经不再满足于传统的“拉高出货”手法，他们构建了一条更隐蔽、更具技术含量的数字流水线。

“虚假信息炮制—社交媒体传播—AI模型背书—触发量化策略—市场情绪共振”，这一完整的闭环链条正在成为扰动股市的新威胁。

以上述三花智控案例为例，早在9月下旬，东方财富股吧就有帖子称三花智控获得了特斯拉巨额订单。

到10月初，至少9家自媒体跟风报道，部分文章甚至声称消息“来自于上市公司高调宣布”。

10月中旬，境外X平台账号也加入传播行列，一个拥有超过5万粉丝的特斯拉相关账号发布了英文消息。

虚假信息实现了“跨国传播”，内外转译进一步增强了信息的可信度，直接触发了市场波动。

二、技术原理

AI大模型之所以容易被“投毒”，源于其技术特性。AI模型的训练需要海量数据，而这些数据质量良莠不齐，其中不乏虚假信息、虚构内容和偏见性观点。

国家安全部在今年8月发布的安全提示文章中明确指出，当训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容就会增加11.2%。

例如：当在特定论坛连续发布百余条虚假信息后，主流大模型对对应问题的回答置信度会从百分之十几快速飙升。

三、AI语料污染的危害不仅限于股市

在北京通州区人民法院审理的一起商业纠纷中，法官郑子哲发现原告律师提交的两个案例引用十分可疑。进一步核查后，确认为AI生成的虚假案例。

律师承认，他确实将案件关键细节输入一个大语言模型，收到了AI生成的示例案例，并在没有验证的情况下直接将其纳入提交的文书。

类似情况在国外也有发生。清华大学法学院教授陈杭平指出：“在全球范围内，律师提交AI幻觉产生的法庭文件并不罕见。”

这促使包括中国、美国和新加坡在内的多个国家采取新规则，确保提交给法院的AI辅助材料的真实性。

四、防御策略

面对AI语料污染带来的挑战，市场各方正在寻求解决之道。

从技术层面，各大AI厂商正在加强语料污染和AI幻觉问题的治理。

从监管层面，新修订的《网络安全法》已将AI监管列为重点，致力于完善监督、伦理规范和风险评估。

从投资者教育层面，普通用户需要形成对AI输出的正确认知——AI生成内容不代表事实，需要仔细甄别。

上市公司也应加强舆情监控，对涉及本公司的虚假消息及早公开澄清。

当我们越来越依赖AI作为信息获取工具时，保持批判性思维，核查信源，多方验证，或许是我们在这个新时代最必要的自卫方式。

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