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Le système de surveillance de la pollution GEOAI de Licheng dénoncé lors de l'émission « 315 Evening » ; l'entreprise a assuré qu'il s'agissait d'un seul employé
Le 15 mars 2026, le gala « 3·15 » organisé par China Media Capital a officiellement dénoncé le « empoisonnement des données » malveillant visant les grands modèles linguistiques d'IA. Le « système d'optimisation Liqing GEO », exploité par la société Beijing Lisi Culture Communication Co., Ltd., a été pointé du doigt pour avoir, selon les informations disponibles, créé et diffusé de fausses informations dans le but de tromper délibérément les systèmes d'IA.
Les enquêtes menées par CCTV ont révélé que le système exploitait les fonctions de collecte de données de l'IA générative en produisant en masse des descriptions de produits et des articles promotionnels inventés de toutes pièces afin de mener ces attaques de « contamination ». Des tests ont confirmé que même avec des spécifications matérielles entièrement fictives, le système pouvait inonder Internet de faux contenus, amenant finalement plusieurs modèles d'IA de premier plan à les citer à tort comme des études de cas authentiques.
Les registres d'entreprise de Tianyancha indiquent que la société impliquée, Beijing Lisi Culture Communication, a été fondée en 2018 avec un capital social de 1 million de RMB et est détenue à 100 % par Li Qianzhong. Il convient de noter que la société présente depuis longtemps des signes d'activités irrégulières, avec un seul employé affilié à la sécurité sociale en 2025 et aucun employé affilié pendant plusieurs années consécutives. Les principales plateformes de commerce électronique, notamment Taobao et Xianyu, ont désormais supprimé d'urgence les annonces et bloqué les résultats de recherche pour « Liqing GEO ».
Cet incident met en lumière les menaces de sécurité émergentes à l'ère de l'IA générative : des groupes clandestins exploitent les vulnérabilités de l'entraînement des modèles d'IA et de la récupération des données pour manipuler les résultats par le biais du « data poisoning ». Cela pose des défis importants pour la gouvernance des données d'IA et indique que les mesures de sécurité doivent évoluer au-delà du simple filtrage de contenu pour inclure une vérification rigoureuse des sources d'information. En conséquence, les investissements du secteur dans la « conformité des données » et la « robustesse des modèles » devraient augmenter considérablement.
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