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圣港法评｜最高法首份涉AI司法《意见》发布，GEO数据投毒如何规制？

2026-09-08 17:27:34 腾讯 [查看原文]

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2026年9月7日，最高人民法院公开发布《最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（以下简称《意见》）。作为首部由国家最高审判机构发布的涉人工智能司法裁判规则文件，《意见》系统回应了人工智能生成内容著作权侵权的认定因素、举证规则等社会关切。其中，《意见》对利用人工智能实施不正当竞争明确表态：经营者利用人工智能生成图文、视频、虚拟人物形象等虚构流量和好评，甚至利用AI换脸虚构科普视频进行虚假宣传的，不仅损害他人合法权益、严重误导消费者，更扰乱市场竞争秩序，应当依法认定为构成仿冒侵权、虚假宣传等不正当竞争行为。

上述表态虽以“AI生成虚假内容直接用于宣传”为典型场景，但其所体现的基本立场：无论借助何种技术外观，经营者利用人工智能实施虚假或者引人误解的商业宣传、扰乱市场竞争秩序的，即可能落入反不正当竞争法的规制范畴——这在客观上为规制更为隐蔽的“GEO数据投毒”留出了解释空间。

所谓GEO数据投毒，是指经营者不直接面向消费者发布宣传信息，而是通过批量投放虚假数据污染大模型认知，诱导AI在后续交互中“自发”输出虚假商业推荐的行为。事实上，该问题早于《意见》出台便已引发监管警觉：2026年央视“3·15”晚会揭露了相关黑色产业链，中央网信办随后部署“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，将其纳入整治范畴。在此背景下，GEO数据投毒“投放虚假数据—污染模型认知—输出误导内容”的间接传导链条应否纳入、以及如何纳入反不正当竞争法的规制，行为定性、条款选择与举证责任上仍存在不小争议，有待学理与实务的进一步探讨。

本文《经营者误导生成式AI行为的反不正当竞争法规制——以“GEO数据投毒”为切入口》由浙江圣港律师事务所吴惟明律师、实习律师周潇沨撰写，获第十二届杭州律师论坛论文一等奖。

经营者误导生成式AI行为的反不正当竞争法规制

——以“GEO数据投毒”为切入口

摘要：经营者通过GEO数据投毒误导大模型输出虚假商业推荐，属于AI时代异化的间接型虚假宣传。本文聚焦其反不正当竞争法规制问题，采用规范分析与类案实证方法，揭示其“投放虚假数据—污染模型认知—输出误导内容”三阶段传导结构，论证其主观目的、法益侵害、行为本质三重不正当竞争属性。梳理发现，虚假宣传条款难以覆盖间接传导行为，网络不正当竞争条款无法适配跨平台弥散性损害，一般条款缺乏统一裁判指引。通过对全国首例AI智能体流量劫持案、首例AI幻觉案、首例生成式AI名誉侵权案等典型案例的实证分析，提炼出非公益必要不干扰原则扩张适用、帮助型虚假宣传类推认定、AI服务提供者注意义务、技术中立抗辩排除及跨平台协同治理等共通裁判规则。最后从解释论、立法论、规制论的角度提出完善路径：扩张解释并类推适用现有规范，增设AI信息操纵专门条款，构建多元协同治理体系。

关键词：GEO数据投毒；间接型虚假宣传；不正当竞争；法律适用

一、问题的提出：GEO数据投毒的规制困境

2026年3月15日，央视“3·15”晚会揭露了针对生成式AI训练数据污染（“数据投毒”）的黑色产业：记者虚构“Apollo9”智能手环产品并输入“力擎GEO优化系统”，该软件随即批量生成大量软文发布，主流AI大模型在抓取相关数据后，即向用户输出该虚构产品的误导性推荐。1中国电子信息产业发展研究院政策法规研究所研究员李佳雪指出：“AI的脆弱性远超外界认知。在AI联网检索的环节，用特意发布的虚假数据污染模型认知即可。就像把孩子放在满是虚假信息的环境里，久而久之，孩子就形成了认知偏差”2。

上述问题已引发国家层面回应，2026年4月30日，中央网信办部署“清朗・整治AI应用乱象”专项行动，明确将运用GEO（生成式搜索引擎优化）技术恶意营销实施数据投毒的行为纳入整治范畴3。值得注意的是，第一阶段七类整治事项中，大模型备案登记、生成内容标识均有明确的部门规章作为执法依据，可GEO数据投毒未援引任何现行法律规范。这一差异也揭示了我国对GEO数据投毒行为尚未建立明确、可直接适用的专门规制路径。

（一）生成式引擎优化（GEO）技术的内涵界定

随着以Chat GPT、深度求索（DeepSeek）等为代表的生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）在数字营销领域的使用率呈指数级增长4。数据资源已成为关键生产要素，其是在人工智能技术的推动下，流量的经济价值得到显著提升5：在传统搜索引擎时代，流量分配由算法排序决定；而在生成式AI时代，流量分配则由AI大模型的“认知”与“回答”决定。这一转变使得信息的“可信可见性”取代搜索排名成为稀缺资源，生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，GEO）应运而生。

阿加瓦尔（Pranjal Aggarwal）等人首次系统性地构建了GEO的理论框架，将其定义为一种针对生成式AI内容的优化策略，通过强化内容权威性表达、引入实证数据与统计信息、优化关键词布局、构建结构化内容体系等方式，提升目标内容在AI回答中的可信可见度与展示优先级6。简言之，

GEO的核心目标是通过优化内容特征，使目标信息在生成式AI大模型的输出结果中获得优先展示。

（二）GEO数据投毒的行为特征

所谓“数据投毒”，本质上是一种人为操纵AI系统运行的技术攻击行为。通过向模型训练数据中植入恶意或误导性信息，干预模型的学习过程，使其在特定场景下输出符合攻击者利益预设内容7。这一技术最初被用在网络安全攻防领域，而当其被商业化滥用于GEO领域时，即演化为GEO数据投毒。

从行为结构来看，数据投毒呈现“投放虚假数据——污染模型认知——输出误导内容”的三阶段传导模式。经营者并不直接向用户发布宣传内容，而是通过批量投放虚假数据污染大模型的训练与推理基础，诱导AI在后续交互中自动生成虚假商业推荐。这种间接传导模式使得传统虚假宣传条款在行为主体与行为方式的认定上均陷入解释困境。

（三）GEO数据投毒的不正当竞争属性证成

虚假宣传是指经营者利用广告或其他手段，对产品的品质、性能、用途、有效期、产地等作出与实际情况不符或可能误导公众的描述，可能导致公众产生错误理解的行为8。

随着互联网技术的普及与商业形态的演进，虚假宣传行为突破了线下场景的局限衍生出网络虚假宣传这一新型形态。朱静洁指出，尽管互联网技术重构了商业宣传的传播路径与表现形式，但网络虚假宣传与传统虚假宣传在行为本质上具有同一性，均以不正当手段获取竞争优势为核心目的9。郭俭从行为效果出发，主张以“引起消费者误解”作为判断标准，认为只要网络传播的宣传信息具有虚假性且足以影响普通消费者的消费决策，即可认定为网络虚假宣传10。刘义军则进一步强调“引人误解”的核心地位，认为即使宣传内容部分真实但存在片面性，只要产生误导后果，同样构成虚假宣传11。上述观点虽在具体判断标准上存在细微差异，但均认可虚假宣传行为的本质在于破坏市场竞争秩序与消费者知情权。

生成式AI技术的爆发式发展深刻重塑了商业宣传的实施逻辑，催生了以GEO数据投毒为代表的间接型网络虚假宣传行为。该行为本质上属于《中华人民共和国反不正当竞争法》（以下简称反不正当竞争法）规制的虚假宣传范畴：

1.主观目的同一性

与传统及网络虚假宣传一致，该行为以攫取不正当竞争优势为直接目的，通过制造传播虚假商业信息，不当抢占本应属于其他经营者的交易机会与市场资源。

2.法益侵害同质性

二者均侵害反不正当竞争法保护的双重法益：既侵害消费者知情权与自主选择权，破坏市场信息对称；又扰乱公平竞争秩序，损害诚信经营者的合法权益。且经AI“技术中立”外观背书的虚假内容，欺骗性与传播穿透力更强，法益侵害后果更为严重。

3.行为本质非正当性12

该行为虽以技术手段实现隐蔽化、跨平台化，但核心仍是以欺骗方式获取竞争优势，违反《反不正当竞争法》第2条确立的诚实信用原则与商业道德，具备不正当竞争行为的本质违法性。

（四）本文的研究命题

我国已形成法律、行政法规、司法解释与部门规章协同的多层次网络竞争规范体系，但对GEO数据投毒这类新型不正当竞争行为仍存在明显规制缺口：虚假宣传条款无法覆盖间接操纵AI大模型的行为模式，网络不正当竞争条款存在适用盲区，一般条款与监管规则缺乏统一裁判指引，难以实现有效规制。

基于此，本文核心命题为：经营者通过GEO数据投毒误导大模型生成虚假商业宣传的行为，属于生成式AI时代异化的间接型虚假宣传，构成新型不正当竞争。针对上述困境，本文将从行为定性、法律解释与规范完善层面展开体系化分析，最终提出AI时代多元协同的治理方案。

二、现行法律适用困境与域外经验

为破解GEO数据投毒的规制难题，本章首先梳理该行为在《反不正当竞争法》及其司法解释、《网络反不正当竞争暂行规定》（以下简称《暂行规定》）框架下的具体适用障碍，同时考察域外主要国家和地区的相关规制实践，为后续制度构建提供理论与实践支撑。

（一）《反不正当竞争法》的适用困境

1.虚假宣传条款

《反不正当竞争法》第9条规定了经营者不得实施虚假或引人误解的商业宣传，亦不得帮助他人实施此类行为。2025年修订虽将保护范围扩展至“消费者和其他经营者”，但始终以经营者直接或帮助他人直接面向用户宣传为适用前提。《暂行规定》第8条、第9条细化的网络虚假宣传形式，亦未突破“直接宣传”边界。

GEO数据投毒的核心特征是行为模式的间接性。经营者不直接面向用户发布宣传内容，而是通过批量投放虚假数据污染大模型训练与推理环节，诱导AI在用户交互中自动生成虚假商业推荐。这种“投毒—污染—输出”的间接传导模式，使传统虚假宣传条款陷入解释困境：行为主体应认定为投毒经营者、AI模型还是服务平台？行为性质属于“商业宣传”还是“数据污染”？“引人误解”的程度与范围如何量化？现行法律对此均无明确规定。

2.网络不正当竞争条款

《反不正当竞争法》第13条构建了网络不正当竞争基本规制框架：第2款禁止利用技术手段妨碍他人网络产品或服务正常运行，列举强制跳转等典型情形；第3款规制不正当获取使用他人数据行为；第4款禁止滥用平台规则实施虚假交易。《暂行规定》进一步细化了流量劫持等具体行为类型。

但上述条款在规制GEO数据投毒时存在根本性适用障碍。第2款针对特定产品服务的直接妨碍破坏行为，而GEO数据投毒不攻击特定经营者，而是通过污染大模型公共认知基础攫取竞争优势；第3款规制“拿取”数据行为，而GEO数据投毒核心是“注入”虚假数据，行为方向完全相反；第4款针对平台内直接侵权，而GEO数据投毒具有跨平台弥散性特征13。

3.平台责任条款与一般条款

《反不正当竞争法》第21条规定平台经营者负有“建立不正当竞争举报投诉和纠纷处置机制”的义务。该条款为规制GEO数据投毒提供了基础平台责任框架，但适用前提是行为人属于“平台内经营者”，无法覆盖跨平台实施的投毒行为。

当上述特别条款无法适用时，《反不正当竞争法》第2条1般条款成为最后救济途径。但该条款高度抽象，更像是法律概念，而非典型意义的一般条款14。GEO数据投毒技术特征复杂、损害链条长、因果关系证明困难，仅依靠一般条款难以提供统一裁判指引，极易导致同案不同判，无法为市场主体提供稳定的行为预期。

（二）《暂行规定》相关条款的适用困境

《暂行规定》第8条列举了网站、直播、热搜等网络虚假宣传方式。GEO数据投毒未被明确列举，但其通过污染数据影响大模型生成商业推荐，与平台推荐本质一致，但扩张解释仍受文义射程严格限制。

《暂行规定》第9条列举了10类典型虚假宣传行为，含虚假交易、编造用户评价等。GEO数据投毒通过虚构信息、编造评价误导大模型认知，与该条第4项“编造用户评价”、第9项“伪造口碑、制造虚假舆论”高度同质。但此类信息并非直接面向消费者，而是经大模型转述生成，导致传统行为边界异化。

《暂行规定》第12条第1款禁止利用技术手段实施流量劫持、干扰等行为，妨碍他人网络产品服务正常运行。借鉴“非公益必要不干扰原则”，理论上可将其认定为对大模型运行的干扰。但该条以妨碍特定经营者权益为前提，而GEO数据投毒损害具有跨平台弥散性，难以对应特定经营者权益。

（三）《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国反不正当竞争法〉若干问题的解释》（以下简称解释）相关条款的适用困境

《解释》第16条确立虚假宣传司法认定标准，核心要件为提供不实商品信息并误导相关公众。GEO数据投毒虽在结果上符合该条文义，但条文限定适用于直接商业宣传场景，其间接行为模式能否纳入规制尚存解释争议。

《解释》第17条列举4类引人误解的商业宣传情形，并设置兜底条款预留扩张空间。GEO数据投毒通过污染训练数据诱导大模型生成误导性商业推荐，理论上可纳入兜底条款规制，但该条仍固守传统直接宣传语境，难以覆盖间接传导式新型不正当竞争行为。

《解释》第18条确立虚假宣传案件举证责任分配规则，由权利人举证侵权行为与实际损失的因果关系。GEO数据投毒行为隐蔽、传导链条复杂，权利人举证难度极大，现有规则难以适配新型案件的维权需求。

《解释》第21、22条细化强制跳转、恶意干扰等网络不正当竞争行为的司法认定标准，可为类推适用提供参照基础。但GEO数据投毒既不涉及目标跳转，也未直接干扰特定经营者的产品服务运行，类推适用仍需突破现有条文的文义边界。

《解释》第23条明确不正当竞争行为的损害赔偿裁判规则，为GEO数据投毒案件的赔偿认定提供规范依据。但在大模型应用场景下，实际损失与侵权获利难以精准量化，现有赔偿规则缺乏可操作的细化标准。

（四）域外经验的借鉴与启示

在规制实践层面，各国对虚假宣传的法律界定呈现出差异化特征：美国将虚假宣传定义为“虚假或误导广告”，且联邦贸易委员会（FTC）认为“所有在商业中或影响商业的不公平或欺骗性行为或做法”都是非法的15。英国将虚假宣传定义为“虚假或诱导性宣传行为”。加拿大竞争事务局规定虚假宣传为“任何人为了直接或间接促进产品的供应或使用，或为了直接或间接促进任何商业利益，以任何方式向公众作出虚假或误导性的陈述，而从事可审查的行为”16。德国反不正当竞争法第五条第一款禁止不真实的宣传和足以导致欺骗的宣传，虚假宣传行为必须满足足以促使消费者作出在其他情况下不会作出的商业决定这一条件17。

总体而言，域外主要国家和地区均采用了较为宽泛的虚假宣传定义，将具有欺骗性或误导性的商业行为纳入规制范围。这种立法模式为应对技术发展带来的新型不正当竞争行为提供了较大的解释空间，对我国完善生成式AI时代的反不正当竞争法律制度具有重要的借鉴意义。

三、典型案例的实证考察与裁判规则提炼

经营者误导AI大模型行为目前尚无直接判例，但司法实践中已形成大量涉及注意力竞争、流量劫持及虚假宣传的典型案件。本节选取7组案例进行对比分析，揭示数据投毒与传统不正当竞争行为的内在关联与本质差异，提炼可资借鉴的裁判规则。

（一）流量劫持案

在“二三四五诉金山毒霸”案中，被告通过默认勾选“锁定”功能篡改用户浏览器主页，强制引导用户访问“毒霸网址大全”。法院认定该行为侵害用户知情权与自主选择权，构成不正当竞争，确立了“未经同意强制改变用户访问目标即构成不正当竞争”的标准18。2025年杭州中院审理的全国首例“AI智能体流量劫持”案进一步表明，司法实践已将流量保护范围从传统网页浏览扩展至AI交互场景19。

GEO数据投毒与传统流量劫持在竞争本质上具有高度同质性：前者通过“强制跳转”直接截取“点击行为”，后者通过“污染模型认知”间接影响“信息获取”，核心目标均是不正当地抢占竞争对手的用户注意力资源。《暂行规定》第12条禁止“利用技术手段实施流量劫持、干扰等行为”，经营者无正当商业理由投放虚假数据污染大模型认知基础，同样构成对该原则的违反。

（二）群控刷流量案

“快手诉飘度”案中，被告通过“先锋云控”系统批量操控账号提供虚假刷量服务，法院认定其“帮助其他经营者进行虚假或者引人误解的商业宣传”20。“腾讯诉通路公司”案确立了群控刷流量的四要素认定标准：损害其他经营者权益、损害消费者利益、违反诚信原则与商业道德、破坏公平竞争秩序21。

群控刷流量与GEO数据投毒均通过制造虚假信号干扰信息分发系统：前者制造“虚假流量”误导平台算法推荐机制，后者制造“虚假知识”误导大模型认知生成机制。但两者存在重要差异：群控刷流量影响范围局限于特定平台内部，且可通过技术手段识别过滤；GEO数据投毒作用于大模型通用认知基础，具有“跨平台弥散性”，且虚假知识一旦进入训练数据便难以清除。借鉴上述裁判思路，可认定数据投毒构成“帮助虚假宣传”。

（三）搜索引擎算法干扰案

“百度诉闪速推”案中，被告通过“万词霸屏”服务干扰百度搜索算法，使低质内容获得不当曝光，法院认定该行为违反“非公益必要不干扰”原则22。

GEO数据投毒与搜索引擎算法干扰在“扭曲信息分发”上具有同质性：前者干扰平台“算法推荐机制”，后者干扰大模型“认知生成机制”。《暂行规定》第21条第4项禁止“调整搜索结果的自然排序等行为”，GEO数据投毒通过虚假数据操纵答案生成顺序的效果，与该条款规制的“操纵信息排序”在本质上具有一致性。

（四）AI批量写作案

“行某信息科技诉合肥欧某信息科技”案中，被告运营的“AI写作助手”提供“种草文案”功能，用户输入关键词即可生成虚构真实体验的文案。杭州中院认定该行为构成不正当竞争，确立了AI服务提供者注意义务标准：“应尽到相应注意义务，以避免AI服务成为实施侵权行为的工具”23。

AI批量写作与GEO数据投毒在“利用AI生成虚假商业信息”上具有高度同质性：前者是“面向平台的内容生成”，后者是“面向模型的认知污染”。后者的虚假内容经大模型“包装”后以“客观中立”姿态呈现，更具欺骗性。杭州中院指出，若不及时规制此类行为，将引发“劣币驱逐良币”效应。将这一裁判思路延伸至数据投毒场景，经营者利用大模型“客观中立”外衣传播虚假商业信息，同样构成不正当竞争。

（五）刷单炒信案

“淘宝诉美名科技”案中，被告以“免费试用”为名招募刷手进行虚假交易并发布虚假评价，法院认定该行为“扭曲诚实信用的评价机制，误导潜在消费者”24。

刷单炒信与GEO数据投毒在“虚构商业声誉以获取竞争优势”上目的一致：前者虚构交易数据和用户评价，后者虚构产品信息和用户口碑，本质均为“虚假背书”。《反不正当竞争法》第9条第2款禁止“通过组织虚假交易等方式帮助其他经营者进行虚假宣传”，GEO数据投毒虽非组织虚假交易，但其通过投放虚假数据帮助大模型生成虚假推荐的效果，与该条款规制的行为效果具有同质性。

（六）AI幻觉案

“梁某与某AI公司”案中，梁某因大模型输出存在幻觉（生成与事实不符的虚假信息）而权益受损。杭州中院明确AI服务提供者对生成内容的真实性、准确性负有注意义务25。该案虽属侵权责任纠纷，但其裁判逻辑对规制数据投毒具有重要参考价值。大模型具有“幻觉”特性，数据投毒正是利用该技术缺陷，通过批量投放虚假数据系统性放大模型幻觉，使其输出有利于投毒者的虚假推荐。将注意义务标准延伸至数据投毒场景，大模型服务提供者应当建立虚假数据识别与过滤机制，避免模型被恶意污染后沦为虚假商业信息传播工具。

无独有偶，2026年3月审结的全国首例生成式AI名誉侵权案，明确了大模型服务提供者对虚假信息的法律责任边界。该案中，南京律师李小亮发现百度AI搜索其姓名时，出现“被判三年有期徒刑”的错误内容且配其律师袍照片。南京市两级法院先后作出一审、二审判决，认定百度公司构成名誉侵权，判令其书面道歉。百度以“AI幻觉无法预见”为由抗辩，但法院指出其他大模型未出现同类错误，最终认定百度AI将错误贬损内容与原告照片合成，主观存在过错，应承担侵权责任26。

该案对GEO数据投毒规制具有双重参照意义：一是确立了大模型服务提供者对生成内容的实质审查义务，否定了单纯以“技术中立”或“AI幻觉”免责的主张，与数据投毒场景的注意义务标准一脉相承；二是表明虚假信息经AI“包装”后以“客观中立”姿态呈现时，对用户信赖利益的损害远超传统虚假宣传，为认定GEO数据投毒的法益侵害严重性提供了裁判参照。

（七）类案裁判规则的共通性提炼

通过对上述7组典型案例的类型化梳理与裁判要旨提炼，可以归纳出当前司法实践中规制数据投毒行为的五项共通性裁判规则：

1.“非公益必要不干扰原则”的扩张适用

经营者无正当理由，通过技术手段干扰、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的，应当认定为《反不正当竞争法》第12条规制的互联网不正当竞争行为。

2.“帮助型虚假宣传”的类推适用路径

GEO数据投毒行为通过向AI模型输入虚假、误导性训练数据，诱导模型生成并传播虚假推荐内容，其行为本质与群控刷流量、刷单炒信等传统互联网不正当竞争行为具有同质性，可类推适用《反不正当竞争法》第8条关于帮助虚假宣传的规定。

3.AI服务提供者合理注意义务的司法确立

明确AI服务提供者负有与其技术能力相匹配的合理注意义务，要求其建立健全虚假数据识别与过滤机制，采取必要的技术措施防范训练数据被恶意污染，确保模型输出内容的真实性与可靠性。

4.“技术中立”抗辩的司法排除规则

否定“技术中立”抗辩在数据投毒案件中的绝对适用空间，当某项技术被专门设计或主要用于实施数据投毒行为、投放虚假数据时，其本身即丧失了价值中立性，技术提供者应当承担相应的法律责任。

5.跨平台协同治理的司法引导

针对数据投毒行为的跨平台弥散性特征，确立协同治理的司法理念，通过司法裁判推动建立跨平台信息共享、证据互通与协同执法机制，实现对数据投毒行为的全链条规制。

四、经营者误导AI大模型行为的规制路径

法律规制天然具有事后性与滞后性，面对技术快速迭代下经营者误导AI大模型的行为，单靠法律难以实现有效规制。应当构建“法律规制+行政监管+技术治理+平台责任”的多元协同治理体系，从解释论、立法论与规制论三个层面系统回应。

（一）解释论路径

在现行反不正当竞争规范体系下，可从以下四个层面展开规制。

1.扩张解释《反不正当竞争法》第9条虚假宣传条款

借鉴“快手诉飘度”案关于帮助型虚假宣传的裁判思路，可将GEO数据投毒解释为“通过操纵信息来源间接影响大模型生成内容以谋取竞争优势”的间接型商业宣传。2025年修法已将保护范围扩展至“消费者和其他经营者”，结合《解释》第16条关于虚假宣传核心要件的规定，可扩张解释“在商业宣传过程中”的文义边界，将“通过投放虚假数据诱导大模型生成误导性商业内容”纳入“提供不真实商品相关信息”的规制范畴。

2.类推适用第13条网络不正当竞争条款

借鉴“二三四五诉金山毒霸”案确立的“非公益必要不干扰原则”和首例“AI智能体流量劫持”案的裁判思路，类推适用13条第2款第4项“其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”。《解释》第21条、第22条对流量劫持和网络干扰的细化认定，为类推适用提供了明确标准。

3.激活《解释》第17条兜底条款

该条第4项规定“其他足以引人误解的商业宣传行为”属于引人误解的商业宣传，人民法院应当根据“日常生活经验、相关公众一般注意力、发生误解的事实和被宣传对象的实际情况等因素”进行认定。GEO数据投毒通过虚假数据使AI输出误导性商业推荐，可纳入该兜底条款，但需结合AI场景下“相关公众一般注意力”的特殊性——用户对AI大模型的高度信赖使得“发生误解”的可能性显著增强。

4.适用《暂行规定》第8条、第9条规制网络虚假宣传

扩张解释第八条中的“通过平台推荐、网络文案等方式实施商业营销活动”，将数据投毒纳入“通过网络文案实施虚假商业营销”的范畴；同时适用第9条第9项“采用伪造口碑、炮制话题、制造虚假舆论热点等方式进行营销”的规定，认定通过虚假数据制造“AI推荐热点”的行为构成虚假商业宣传。

（二）立法论路径

扩张解释与类推适用毕竟是权宜之计。借鉴“抖竹”案确立的“平台—算法—数据”融合治理视角27，本文建议在《反不正当竞争法》第13条中增设专门针对“AI信息操纵”行为的款项：“经营者不得利用虚假信息、误导性数据或者其他不正当手段，操纵、干扰AI大模型的信息处理与内容生成过程，使其实施虚假或者引人误解的商业宣传，损害其他经营者或者消费者的合法权益，扰乱市场竞争秩序。”

该专门条款应包含五项构成要件：

（1）行为要件为投放虚假或误导性数据、操纵算法逻辑等；

（2）对象要件为AI大模型的信息处理或内容生成过程；

（3）结果要件为导致AI大模型输出虚假或引人误解的商业信息；

（4）损害要件为损害其他经营者或消费者合法权益、扰乱市场竞争秩序；

（5）目的要件为具有获取不正当竞争优势的主观故意。

同时，建议在《解释》或《暂行规定》中增设配套条款：明确“虚假数据”“误导性数据”的认定标准；规定操纵干扰AI大模型的具体情形；确立因果关系推定规则减轻原告举证负担；设定与行为危害性相适应的处罚标准。

（三）规制论路径

1.行政监管层面

市场监督管理部门应当依据《反不正当竞争法》和《暂行规定》的授权，加强对数据投毒行为的监测和执法。《暂行规定》第28条规定应当加强对网络不正当竞争行为的监测；第29条规定可以委托第三方专业机构对电子证据进行取证、固定；第30条规定对于新型、疑难案件可以委派专家观察员参与协助调查。上述条款为规制数据投毒提供了充分的执法工具和程序保障。

2.技术治理层面

AI平台应当投入研发资源，开发专门用于检测数据投毒行为的技术工具，建立模型安全更新机制，定期对AI模型进行安全审计，识别和清除训练数据中的污染数据。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条规定服务提供者应当依法承担网络信息内容生产者责任，履行网络信息安全义务。参照该条要求，大模型服务提供者应当建立健全内容溯源机制、虚假数据过滤机制和流量监测机制。

3.平台责任层面

《反不正当竞争法》第21条规定平台经营者应当“建立不正当竞争举报投诉和纠纷处置机制”。借鉴“AI批量写作侵犯平台生态案”中确立的“以特定场景为应用层的AI服务提供者注意义务”标准，大型AI平台应当建立健全虚假数据识别和过滤机制、内容溯源和可信度评级机制、用户举报和投诉处理机制。

4.行业自律层面

借鉴“快手诉飘度”案中提出的“建立行政—司法—行业协同机制”建议，行业应当建立自律组织，制定行业行为准则，明确实践正当边界，推行“白帽”与“黑帽”的区分标准。《暂行规定》第5条第2款规定“行业组织应当加强行业自律，引导、规范会员依法合规竞争”，为行业自律提供了规范依据。

结语

技术迭代永无止境，法治回应亦须与时俱进。生成式AI对市场竞争秩序的深刻重塑，要求反不正当竞争法在坚守“诚实信用”与“商业道德”核心价值的同时，保持对新型竞争行为的敏锐感知与规范弹性。本文对GEO数据投毒行为的法教义学分析与规制路径建构，意在为中国数字竞争法治的现代化转型提供一隅之见。如何在鼓励技术创新与维护公平竞争、保障市场效率与捍卫消费者知情权、尊重算法自治与坚持人本立场之间寻求动态平衡，将是法学研究必须持续回应的时代命题。面对AI驱动的注意力竞争新纪元，反不正当竞争法的规范进化，才刚刚开始。

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参考文献

1.参见《3·15晚会丨AI大模型遭“投毒”？给AI“洗脑”已成产业链》，载央视财经2026年3月15，https://content-static.cctvnews.cctv.com/snowbook/index.html?item_id=12967278106578155767，访问时间：2026年4月7日。

2.崔晓萌，宋杰：《GEO“投毒”，怎么防》，载《中国经济周刊》2026年第6期，第74-75页。

3.参见《中央网信办部署开展“清朗·整治AI应用乱象”专项行动》，载中国网信网，https://www.cac.gov.cn/2026-04/30/c_1779289298718765.htm，2026年4月30日，访问时间：2026年5月7日。

4.基金项目：国家自然科学基金项目“社交广告溢出效果的测量、影响因素与定向优化策略研究”(72402142)。

5.吴青：“人工智能时代下流量竞争行为的法律规制”，载《竞争政策研究》2018年第6期，第77页。

6.AggarwalP,MurahariV,RajpurohitT,etal.Geo:Generative engine optimization[C]//Proceedingsofthe30thACMSIGKDDconferenceonknowledgediscoveryanddatamining.2024:5-16.

7.RUBINSTEINBIP,NELSONB,HUANGL.etal.Antidote:understandinganddefendingagainstpoisoningofanomalydetectors［C］//ACM.Proceedingsofthe9thACMSIGKDDInternationalConferenceonInternetMeasurement.New York:ACM Press,2009:1049-1058.

8.孙晋，李胜利著：《竞争法原论》，法律出版社2020年版，第312页。

9.朱静洁：《互联网购物领域虚假宣传行为分析及其规制》，载《商业经济研究》2015年第30期，第71-72页。

10.郭俭著：《不正当竞争纠纷诉讼指引与实务解答》，法律出版社2014年版，第63页。

11.刘义军：《不正当竞争纠纷中原告适格问题的司法认定——以北京创磁空间影视文化传媒有限公司、福建恒业影业有限公司上诉穆德远、陈燕民等虚假宣传不正当竞争纠纷案为例》，载《电子知识产权》2017年第12期，第76-84页。

12.陈兵、马贤茹：《互联网新型不正当竞争行为司法规制面临的挑战与完善》，载《人民司法》2022年第2期，第22页。

13.PANKAJAKSHAN R, BISWAL S, GOVINDARAJULU Y, et al.Mapping LLM security landscapes: comprehensive stakeholder risk assessment proposal［J/OL］.

14.裴轶、来小鹏：《反不正当竞争法中一般条款与“互联网条款”的司法适用》，载《河南师范大学学报（哲学社会科学版）》2019年第4期，第61-63页。

15.《联邦贸易委员会法》，15U.S.C.§§45（a）和52。

16.《竞争法》（R.S.C.,1985,c.C-34）第74.01条。

17.KaitlinA.Dohse.FabricatingFeedback:BlurringtheLineBetweenBrandManagementandBogusReviews[J].SocialScienceElectronicPublishing,2013:385.

18.参见上海市浦东新区人民法院（2016）沪0115民初5555号民事判决书。

19.参见《杭州中院开庭审理首例“AI智能体流量劫持”不正当竞争案》，载新华网，http://www.zj.xinhuanet.com/20260424/c5e3dad856564423a

0c4824e7f633e73/c.html，2026年4月24日，访问时间：2026年5月8日。

20.参见河南省高级人民法院（2021）豫知民终509号民事判决书。

21.参见广东省深圳市中级人民法院（2019）粤03民初1912号民事判决书。

22.参见江苏省苏州市中级人民法院（2021）苏05民初1480号民事判决书。

23.参见浙江省杭州市中级人民法院（2025）浙01民终3998号民事判决书。

24.参见浙江省杭州市中级人民法院（2018）浙01民初3845号民事判决书。

25.参见浙江省杭州市中级人民法院发布10件司法保障民营经济健康发展典型案例之五：梁某与某人工智能公司网络侵权责任纠纷案——以司法裁判为民企创新创造提供规则指引和制度预期。

26.参见《执业律师被百度AI错误认定“判刑三年”，百度辩称AI幻觉无法预见，法院：构成侵权，书面道歉；当事人已递交强制执行申请》载红星新闻微信公众号，2026年5月9日。

27.参见浙江省杭州市中级人民法院发布2023年度知识产权司法保护十大典型案例之六：北京某科技公司、浙江某科技公司与襄阳某科技公司等不正当竞争纠纷案。

团队介绍

吴惟明

浙江圣港律师事务所合伙人

监事会主任

社会职务：

滨江区政协常委

滨江区新联会副会长兼律师分会会长

民进杭州市社法委副主任

杭州市律协刑辩委员会委员

杭州市律协反不正当竞争委员会委员

浙大城市学院实务导师

执业领域：

主攻刑民（刑商）交叉疑难案件，以刑事思维化解商事争议；擅长刑事辩护、企业刑事风险防控、公司股权与合同纠纷、企业法律顾问。拥有22年司法实务经验，办理多起无罪、不起诉、撤案、不予立案、二审改判案件，兼具刑事辩护实力与商事争议解决经验。

代表案例：

王某某虚开增值税发票不起诉案、华某某虚开增值税发票无罪案、朱某某串通投标不予刑事立案、张某某诉公司股东出资纠纷（虚假出资）案、赛某妨碍公务罪无罪案、陈某六和塔绑架法拉利富二代案、蔡某某非法买卖制毒物品不起诉案、徐某某伪证罪不起诉案、郑某污染环境罪不起诉案、陈某非法经营不起诉案、姜某某拆迁诈骗法定不起诉案、傅某某虚假诉讼不起诉案、尤某某场外配资非法经营刑事撤案、周某某窝藏罪减轻处罚案、方某某诈骗变更罪名案、杨某集资诈骗案、傅某某生产销售伪劣产品案、刘某假冒注册商标刑事合规案、叶某某大额借款追偿案......

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