ChatGPT 正在传播关于我公司的错误信息——我该如何应对？

AI 虚假信息正成为一类新兴危机。我来帮您梳理下。

首先，了解问题本质：

AI“幻觉”发生率为 2.5%~8.5%。部分模型超过 15%。您的情况并不罕见。

为何会出现这种情况：

1. 训练数据问题——AI 学习自过时/错误的来源
2. 幻觉——AI 杜撰了“看似合理”的故事
3. 混淆——AI 把您与另一家公司混为一谈
4. 源头问题——三方网站有被 AI 引用的错误信息

修复流程框架：

您无法直接编辑 AI。 但可以影响其学习内容。

追查虚假信息来源的方法。

如何追溯 AI 错误信息的出处：

1. 直接问 AI——“哪些来源说[公司]已倒闭？”
2. Google 搜索——“[公司] + 倒闭”或“关闭”
3. 查 Wikipedia——通常是 AI 的主要来源
4. 查商业数据库——Crunchbase、D&B 等
5. 搜 Reddit——AI 非常依赖 Reddit

常见错误信息来源：

我们为客户发现的案例：

一篇 2022 年的博客推测裁员，被 AI 当作事实引用。AI 错误地“串联”了这些内容。

修复方法：

我们联系了该博客，要求更正；然后发布权威内容。6 周内，AI 回应发生了改变。

监控至关重要——如果早发现就不会这么被动。

监控设置要点：

1. AI 系统中关于您品牌名的查询
2. 变体（公司名 + 业务、运营、状态等）
3. 提及您的竞品对比
4. 行业相关查询

工具推荐：

使用 Am I Cited 或类似工具追踪：

• 各 AI 平台的品牌提及
• 提及的情感倾向
• 信息准确度
• 可见度随时间变化

手动监控流程：

每周自查以下问题：

• “[公司] 还在运营吗？”
• “[公司] 发生了什么？”
• “[公司] vs [某竞争对手]”
• “最佳[您的类别]公司”

触发报警：

• 提及量骤降
• 新出现的负面情绪
• 错误信息
• 竞争对手增长

早发现=更易修复。您现在被动补救，就是因为此前缺乏监控。

未来的预防策略。

AI 虚假信息产生的原因：

1. 信息不一致——全网品牌信息不统一
2. 内容过时——自家网站未及时更新
3. 缺乏权威信号（schema、实体数据）
4. 第三方不确定性——外部网站有过时/错误信息

预防框架：

一致性层：

• 网站、社交媒体、新闻稿统一口径
• 定期带时间戳的更新
• 明确公司信息

权威层：

• 使用组织 schema 标记
• 管理知识面板
• 保证 Wikipedia 信息准确（如有）
• 确保商业数据库信息正确

新鲜度层：

• 定期新闻/博客更新
• 重要节点发布新闻稿
• 社交媒体持续活跃
• 有时间戳的新客户评价

复利效应：

信息一致、权威且新鲜，AI 就会更有信心，幻觉减少。

长期声誉修复建议。

现实情况：

基于训练数据的 AI 回应修复需要时间。ChatGPT 的训练数据有截止日期。

两种 AI 回应类型：

针对实时搜索系统：

更新内容→AI 获取最新信息→回应随之变更

针对训练数据系统：

创建权威内容→等待下次训练→希望被采纳

可采取的措施：

1. 优先修正实时搜索——见效更快
2. 持续构建正面信号——为后续训练做铺垫
3. 接受部分信息滞后——旧数据可能残留

积极面：

每次新模型版本都采纳更多近期数据，您的修正会持续积累效果。

法律与正式申诉途径。

联系 AI 提供商方式：

需提交的信息：

1. 明确指出虚假陈述
2. 证明其为虚假（营业执照、新闻报道等）
3. 错误输出截图
4. 正式更正请求

现实情况：

AI 提供商极少人工修正单一案例。最佳方式还是修正源头信息。

法律手段适用场景：

• 可证明的经济损失
• 诽谤性内容
• 明确的虚假信息来源

但法律途径较慢且结果不确定。内容修正更为高效。

在推进长期修复时的速赢措施。

立即提升销售说服力：

制作 FAQ 文档： “您可能遇到过 AI 的错误信息……”

• 说明实际情况
• 提供公司在运营的证据
• 列举近期成就
• 包含客户推荐

邮箱签名更新：

加入：“自 [年份] 持续服务客户——[最新成就]”

网站横幅：

临时横幅：“2024 年成就：[具体成果]”——展现公司活跃度

社交背书强化：

• 邀请近期客户提供评价
• 发布客户案例
• 分享带日期的团队照片

目标：

在修正 AI 回应期间，让团队能直接应对客户关切。

这些建议非常有帮助。我的危机行动计划如下：

立即（今天）：

1. 更新首页，突出近期成就
2. 用 FAQ 文档简报销售团队
3. 更新 Google 商家资料
4. 用 Am I Cited 设置 AI 监控

本周：

1. 追查虚假信息源头
2. 更新所有商业数据库
3. 发布“公司动态”博客
4. 创建“[公司] 还在运营吗？”页面
5. 联系所有错误的第三方来源

持续执行：

1. 每周检查 AI 回应
2. 每月更新内容新鲜度
3. 每季度审查商业数据库
4. 定期发布新闻/公告

监控设置：

• 品牌名及变体
• “倒闭”等相关查询
• 竞品提及
• 行业类别相关查询

主要经验：

如果有监控，这场危机本可避免。我们本应在客户提出疑问前就发现问题。

感谢大家——马上开始执行。