有没有人通过官方渠道成功申诉过不准确的AI信息？什么方法真的有效？

我协助过30多家公司处理AI虚假信息申诉。以下是实际有效的方法：

渠道有效性排名：

1. Perplexity —— 最响应迅速

• 每条回复下有反馈按钮
• 企业账号有专属支持
• 修改通常几天内生效，因为是实时检索
• 申诉投入产出比最高

2. Google（AI摘要） —— 响应中等

• 标准站长工具适用
• 涉及法律问题可申请内容移除
• 流程较慢但系统化

3. ChatGPT/OpenAI —— 最不响应

• 有反馈表格但成功率低
• 企业客户更容易获得关注
• 训练数据更改需数月

4. Claude/Anthropic —— 中等

• 有反馈渠道
• 对有据可查的错误更响应

真正的解决方案：

直接申诉AI输出，成功率低。有效的方法是：

1. 在所有权威源头更新正确信息
2. 等待AI系统重新爬取/训练
3. 持续监控并不断更新

AI是靠源头学习的。修正源头，AI最终会跟上。

关于AI虚假信息的法律视角：

何时适合采取法律行动：

• 明确的诽谤（虚假陈述损害声誉）
• 导致可证实损失的重要业务错误信息
• 多次善意纠正后持续存在的错误

法律挑战：

• AI公司有广泛的CDA 230条款保护
• “观点”与“事实”的界限模糊
• 归属问题（是AI生成还是训练时带入？）
• 训练数据的证据取证极为复杂

法律压力能带来的效果：

• 能联系到AI公司的关键负责人
• 建立正式申诉记录链
• 可能加快内部审核流程
• 为未来行动建立法律依据

不能带来的效果：

• 立即删除（没有类似DMCA的“下架”流程）
• 不经再训练无法即时更改模型知识
• 无法保证解决时间表

我的建议：

先用正常渠道，做好所有记录。法律函件作为升级手段而非首选。诉讼成本极高且结果不确定。

大多数情况通过源头更新加时间解决，而不是靠法律手段。

分享我们的真实经验：

情况： ChatGPT说我们被“[大公司]收购”了——其实我们一直是独立的。这导致了极大困扰。

无效的方法：

• ChatGPT反馈（无视）
• 给OpenAI支持邮箱发邮件（模板回复）
• 在推特@OpenAI发帖（无回应）

有效的方法：

1. 创建Wikipedia页面 我们之前没有维基百科页面。我们新建了一个（符合著名度），内容准确并有引用。

2. Wikidata录入 新建了详细的Wikidata条目，结构化地注明我们是独立公司。

3. 新闻稿 专门发布声明我们是独立公司的新闻稿，广泛分发。

4. 官网声明 网站FAQ新增：“[公司]被[大公司]收购了吗？没有，我们是独立公司。”

5. 时间 6周后，ChatGPT终于答对了。

经验教训：

我们无法直接改ChatGPT。但我们让权威源头充满正确信息。AI最终会从新信息中学习。

聚焦于你能控制的：源头信息。不要执着于你无法直接控制的AI输出。

针对Perplexity的申诉小技巧（最容易见效）：

如何高效使用Perplexity反馈：

1. 反馈要具体

   • 错误示例：“这不对”
   • 正确示例：“总部被写成旧金山，实际上在奥斯汀。来源：[官网链接]”

2. 提供权威信息源

   • 链接到你的官网
   • 新闻报道链接
   • 其他权威文件

3. 说明影响

   • “该错误信息导致客户困惑”
   • 企业用户反馈更受重视

响应时间：

我们遇到的修正速度最快为：

• 明确有据的错误，24-48小时内修正
• 复杂更正需1-2周
• 新检索内容可即刻变更（Perplexity是实时搜索）

核心要点：

Perplexity拉取的是当前网页内容。如果你的网站和其他源头是对的，Perplexity很快就会反映出来。如果没反映，反馈流程很有效。

申诉中证据记录至关重要。以下是建议的记录内容：

证据日志模板：

每次发现虚假信息时记录：

• 发现日期
• AI回复截图
• 具体错误信息
• 正确信息（附来源链接）
• 平台（ChatGPT、Perplexity等）
• 业务影响（如有）

申诉尝试日志：

每次申诉尝试记录：

• 提交日期
• 平台及渠道
• 提交内容
• 对方是否有回复
• 结果（已更正/未更正/部分更正）

业务影响记录：

• 客户因AI错误信息投诉
• 合作方因错误信息咨询
• 销售过程中遭遇虚假信息
• 有量化数据更好（如丢单等）

为什么要这样做：

如果要升级到法律、企业支持或高层，必须有记录。“错了好几个月”说服力弱，“有47次记录，3位客户投诉，2笔订单受影响”说服力强。

现在就开始记录，即使暂时不升级申诉。

公关视角帮助申诉：

方案一：行业媒体报道 联系关注AI准确性的科技记者。报道你公司被AI误读的经历：

• 吸引AI公司关注
• 推动问题解决
• 建立公开记录

方案二：意见领袖发声 记录经验分享：

• 公司官网博客
• 行业媒体投稿
• LinkedIn发文

这样既能：

• 公开澄清事实
• 给AI提供新训练内容
• 可能引起AI公司关注

方案三：行业联合 和有相似经历的公司联合：

• 集体声音更大
• 有机会引起监管注意
• 分享最佳实践

注意事项：

不要把故事讲成“AI很糟糕”，要讲成“我们正努力确保AI准确，这就是做法”。合作、建设性的语气比对抗更易得到回应。

这个讨论串让我有了清晰的行动方案：

立即行动：

1. Perplexity —— 针对每个错误提交带有权威来源的详细反馈

   • 预期24-48小时内响应
   • 最有可能快速见效

2. 源头信息更新

   • 创建/更新Wikidata条目
   • 确保官网信息清晰准确
   • 发布澄清新闻稿

3. 过程记录

   • 截图所有AI现有错误
   • 记录所有申诉尝试
   • 记录业务影响

如30天内无进展：

4. 企业级升级

   • 我们是ChatGPT企业客户——用专属通道
   • 材料包：记录+业务影响+时间线

5. 公关考虑

   • 发布关于纠错经历的博文
   • 展现我们致力于AI准确性

如60天仍无进展：

6. 法律评估
   • 请法务发正式函件
   • 不是诉讼，只是正式提请关注

核心体会：

修正源头，而不是直接修AI。AI是从源头学习的。最有效的“申诉”是让正确信息无处不在，压倒性突出。

感谢大家的实用建议！