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El sistema de contaminación de Licheng GEOAI sale a la luz en el programa «315 Evening»; la empresa asegura que se trata de un solo empleado
El 15 de marzo de 2026, la gala «3·15» de China Media Capital denunció oficialmente el malicioso «envenenamiento de datos» de los grandes modelos lingüísticos de IA. El «Sistema de optimización Liqing GEO», gestionado por Beijing Lisi Culture Communication Co., Ltd., fue señalado por crear y difundir, según se informa, información falsa con el fin de engañar deliberadamente a los sistemas de IA.
Las investigaciones de la CCTV revelaron que el sistema explotaba las funciones de rastreo de datos de la IA generativa mediante la producción masiva de detalles de productos y artículos promocionales inventados para ejecutar estos ataques de «envenenamiento». Las pruebas confirmaron que, incluso con especificaciones de hardware totalmente ficticias, el sistema podía inundar Internet con contenido falso, lo que acabó provocando que varios modelos líderes de IA lo citaran erróneamente como un caso práctico real.
Los registros corporativos de Tianyancha indican que la empresa implicada, Beijing Lisi Culture Communication, se fundó en 2018 con un capital social de 1 millón de RMB y es propiedad exclusiva de Li Qianzhong. Cabe destacar que la empresa lleva tiempo mostrando signos de operaciones irregulares, con un solo empleado afiliado a la seguridad social en 2025 y cero empleados afiliados durante varios años consecutivos. Las principales plataformas de comercio electrónico, entre ellas Taobao y Xianyu, han eliminado urgentemente los anuncios y bloqueado los resultados de búsqueda de «Liqing GEO».
Este incidente pone de relieve las amenazas de seguridad emergentes en la era de la IA generativa: grupos clandestinos están explotando vulnerabilidades en el entrenamiento de modelos de IA y la recuperación de datos para manipular los resultados mediante el «envenenamiento de datos». Esto plantea retos significativos para la gobernanza de los datos de IA y señala que las medidas de seguridad deben evolucionar más allá del filtrado básico de contenidos para incluir una verificación rigurosa de las fuentes de información. En consecuencia, se prevé que la inversión del sector en «cumplimiento normativo de datos» y «robustez de los modelos» aumente sustancialmente.
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