楊喬雅指出，AI生成錯誤信息的現象本質上是技術局限與倫理挑戰的疊加。她解釋稱，這類模型通過概率預測生成文本，當訓練數據存在缺陷或信息缺失時，系統會優先保證輸出流暢性而"編造"內容。這種"幻覺"現象在用戶規模龐大的平臺上，可能演變為公共信任危機——不僅誤導普通查詢，更可能扭曲社會認知，甚至干擾市場秩序。

"更危險的是技術被武器化的可能性。"楊喬雅警示，攻擊者可通過在特定網絡空間大規模傳播針對性虛假信息，污染AI訓練數據。當用戶查詢相關對象時，系統可能將惡意內容包裝成客觀答案輸出，形成"借刀殺人"的攻擊鏈條。由于辟謠成本遠高于造謠，受害者往往陷入被動。

面對技術風險，楊喬雅提出構建"數字免疫系統"的解決方案。她強調，企業需承擔首要責任，將信息真實性提升至與技術流暢性同等重要的戰略高度。具體措施包括：建立可追溯的事實核查機制，在輸出內容時標注權威信源與置信度；構建動態知識庫對高風險話題實時校準；開發數據投毒監測算法，建立嚴格的數據清洗流程。

在流程管理方面，她建議企業設立透明響應機制。當發現針對性惡意投毒時，除緊急修復模型外，還應發布公告并為受害者提供數據證據，協助法律維權。同時需開通便捷舉報通道，鼓勵用戶參與模型優化。

對于普通用戶，楊喬雅建議轉變信息消費習慣。她強調交叉驗證的重要性："不要將AI答案視為最終結論，而應作為探索起點，通過權威媒體、官方網站等多渠道核實。"用戶應善用現有辟謠平臺，發現不實信息時及時通過官方渠道反饋，共同提升模型可靠性。

在制度層面，楊喬雅呼吁加快立法進程。她建議明確利用AI進行商業詆毀的法律定性，提高違法成本；推動建立行業可信度認證體系，對模型公平性、透明度提出硬性要求。監管部門需與企業建立信息共享機制，形成打擊數據投毒的合力。

"社會監督是重要外部力量。"楊喬雅認為，媒體應持續關注技術倫理問題，通過輿論監督促使企業完善管理。她強調，這場挑戰考驗的不僅是技術能力，更是企業的社會責任感與公眾的數字素養。唯有通過企業自律、用戶參與、監管完善與社會監督的協同作用，才能為AI技術構筑安全邊界，使其真正服務于人類福祉。