以色列资助行动，试图塑造 AI 回答背后的信息源

以色列资助了一项价值数百万美元的行动，目标是提升在 Google News 中的可见度，并影响 AI 生成回答所依赖的网页信息源。该行动无需直接接触 ChatGPT、Claude、Gemini 或其底层模型；它试图发布、优化排名并传播足够多的有利材料，使 AI 系统在搜索网络时接触到这些叙事。

这一区别正是事件的核心。以色列并非向某家 AI 公司付费，秘密改写聊天机器人；它资助的是一个外部传播网络，试图影响为搜索引擎、问答引擎和检索系统提供信息的环境。

该行动与 Clock Tower X 有关，这家公司由特朗普前竞选经理 Brad Parscale 控制。公开申报文件描述了其涉及网站、社交内容、搜索优化，以及旨在影响 GPT 对话表述方式的材料。该策略挑战了人们对生成式 AI 的一种令人安心的假设：只要回答包含最新网页来源，它就值得信赖。

这份合同同时瞄准人类与机器

该行动将网页发布视为一项基础设施，可同时影响人类受众和自动化问答系统。

Clock Tower X 于 2025 年 9 月依据《外国代理人登记法》完成登记。文件将 Havas Media Germany 列为代表以色列国开展工作的中间方。

一份联邦合同申报文件称，Clock Tower 将为一项面向全美的行动提供战略传播、策划和媒体服务。其公开宣称的目的，是打击反犹主义。

原始协议所述行动价值为 600 万美元。后续申报文件和报道则称，扩大的 Clock Tower 合同价值为 900 万美元，付款安排约为每月 150 万美元。

这项工作并不限于传统广告。合同措辞提到了“搜索与语言行动”，以及部署旨在影响 GPT 对话表述结果的网站和内容。

这一措辞很重要，因为它将 AI 回答明确列为行动目标。它并非只是指使用 AI 更快地制作广告。

拟议中的行动还设定了庞大的传播目标。据基于该申报文件的报道，至少 80% 的材料面向 Z 世代受众。目标平台包括 TikTok、Instagram、YouTube、播客及其他数字渠道。

该行动希望每月至少获得 5000 万次展示。这些展示会帮助信息直接触达人群，但传播也会产生链接、引文、转发和互动信号，供搜索系统识别。

据报道，Clock Tower 计划使用 Market Brew——一个模拟搜索引擎可能如何对内容进行排名的优化平台。搜索引擎优化（SEO）是指让网页更容易被搜索系统发现和排序的做法。

机构使用 SEO 并不罕见。企业、政治竞选团队、新闻编辑部、政府和倡议团体都会争夺可见度。

不同寻常之处在于，其公开声明的目标是塑造 AI 系统如何表述对话。该行动似乎旨在将传统影响手段，与现代问答引擎所使用的信息源选择流程相连接。

这使其影响范围不止于某一个聊天机器人。在常规搜索中获得排名的页面，可能进入 Google News 的发现机制，出现在 AI 生成的摘要中，或成为聊天机器人回答中的引文。它还可能被其他出版商复制，从而放大其表面上的存在感。

一项早期的合同调查报道称，该行动将在多个平台创作和投放内容，同时开发旨在影响 GPT 表述方式的网站。后续报道发现，该工作在最初协议之后仍在继续。

Clock Tower 和 Parscale 对将该项目描述为秘密外国影响行动的说法提出异议。不过，该公司的 FARA 登记正式披露了与外国委托人有关的工作。

这一区别在法律和编辑层面都很重要。FARA 登记并不能证明登记人发布的每一项说法都是虚假的；它告知读者，这项工作是在涉及外国政府的付费关系中完成的。

Google News 用户在打开报道前，很少能看到这一背景。AI 用户则更不可能看到，因为系统往往从页面中提取一项说法，再将其压缩成一个回答。

为什么 Google News 是 AI 供应链的一部分

Google News 不再只是读者的目的地，因为其收录的报道也可能成为机器的证据。

生成式 AI 产品依赖多条信息路径。它们的基础模型会从训练前汇集的大量数据中学习统计模式。许多产品随后利用实时搜索、授权数据库或检索系统来回答有关近期事件的问题。

检索增强生成，通常称为 RAG，是一种在模型生成回答前向其提供筛选后文档的流程。模型将这些文档作为临时证据使用，而无需因此永久重新训练。

这一过程使聊天机器人更具时效性，也将相当大的权力交给了负责筛选文档的系统。

如果搜索层检索到可靠报道、官方记录和多元分析，模型就拥有更坚实的基础。若它检索到看似独立来源、实则经过协调的倡议页面，最终回答就可能继承其表述框架。

Google News 在这一环境中很重要，因为它组织了公共新闻网络中的很大一部分。它的聚类、收录决定和搜索可见度会影响读者看到什么，也会影响其他搜索和监测工具接触到哪些页面。

这并不意味着 Google News 会直接训练每一个主要 AI 模型，也不意味着被收录就能保证聊天机器人会引用某个页面。

这种联系更为间接，也更难审计。一篇报道通过搜索获得可见度，被另一家出版商链接，出现在某个数据集内，随后又可被 AI 检索工具调用。每一个阶段都可能放大前一阶段的影响。

AI 公司采用不同的检索安排、排序系统和安全控制措施。OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft 和其他提供商并不公开每个回答所考虑全部来源的完整清单。

因此，用户只能看到最终选择。即使出现引文，它们也很少说明为何某个来源的排名高于另一个来源，或多个被引用页面是否可追溯到同一场行动。

这正是内容网络获得影响力的地方。十个网站可以使用不同的品牌、标题和域名呈现同一种论点。除非搜索系统检测到它们共同的所有权或协同生产关系，否则可能将其解读为独立佐证。

Google News 制定了旨在评估透明度、原创性、欺骗性做法和出版商问责制的政策。但在开放网络上执法仍然困难，因为关系可能通过承包商、广告代理机构、空壳公司或品牌模糊的项目运作。

2026 年 3 月的一项网站调查发现了一个发布有利于以色列材料的网站网络。Parscale 确认曾试图影响搜索和聊天机器人结果，同时拒绝将其称为外国影响行动。

这一承认消除了一个重大模糊点。试图影响机器可读信息源，并非只是批评者强加的解读；它既与合同措辞一致，也符合运营方对该策略的描述。

仍不确定的是该行动的实际效果。在 AI 回答中发现一个由行动支持的页面，证明该页面进入了某条检索路径；但这并不能证明该行动改变了模型的整体立场、永久修改了训练数据，或控制了未来回答。

结果可能随用户措辞、所在地、账户设置、搜索提供商、模型版本和日期而变化。某个来源出现在一次回答中，下一次可能就消失了。

不过，成功置入依然重要。许多用户只问一个问题、看一段摘要，然后离开。只要能在作出判断的时刻影响用户所见的一小部分来源，一场行动就不需要取得永久控制。

对于知识工作者而言，信息源脉络至关重要。个人或组织的AI 知识库是否可靠，取决于其底层文档和来源记录。

真正的竞争在于信息源选择，而非模型训练

该行动的核心押注是：控制可被发现的证据，可能比改变 AI 模型本身更切实可行。

公众讨论常将这项行动描述为试图“训练 ChatGPT”。这一说法可以理解，但在技术上并不准确。

Clock Tower 无法独立向 OpenAI 的训练数据集添加材料，不能强迫 Anthropic 用某个行动网站重新训练 Claude，也不能指示 Google 将某一篇文章视为权威来源。

它能做的是制造大量可搜索的材料。这些材料可以瞄准人们使用的短语，回答可预见的问题，获取链接，并争夺搜索结果中的位置。

这更接近于信息置入，而不是直接训练模型。该行动试图在机器收集证据的时刻，让其能够获得偏好的说法。

这种方式反映了网络说服手段的变化。传统行动通过电视广告、直邮、搜索广告和社交信息流影响选民。这些渠道依然重要，但 AI 引入了一个中介层，在人们看到材料之前先对其进行总结。

这个中介可能抹去可见的说服迹象。读者打开一个倡议网站时，可以查看其品牌、语气、作者和披露信息；聊天机器人则可能将同一页面压缩为一句听起来中立的话。

来源可能仍会被链接，但说服性语境会变弱。许多用户不会打开引文，尤其是当回答听起来很有把握，并包含多条参考资料时。

因此，Clock Tower 的策略让信息源透明度与信息源饱和度相互对立。透明度要求用户和平台审查是谁提出了一项说法；饱和度则旨在确保偏好的说法在整个搜索环境中反复出现。

这一模式并不属于某一个国家或政治立场。任何政府、企业、游说团体、活动人士网络或商业运营者都可以尝试采用它。

门槛相对较低。协调一致的团体可以借助生成式 AI 更快地生成文章、翻译文章、建设专业网站并优化页面。自动化也使得该网络能在政治优先事项发生变化时更容易调整。

报道显示，随着事件变化，Clock Tower 旗下网站的重点也随之调整。早期材料据称将以色列描绘为和平且技术成果丰硕的国家。后续内容则涉及加沙和伊朗相关战争，同时批评记者和国际机构。

这种响应能力揭示了该行动的运营优势。静态宣传档案很快会过时，而持续运营的信息源网络可以瞄准搜索流量中正在升温的确切问题。

Google News 和聊天机器人系统在这方面面临相似问题，但两者的任务并不相同。新闻聚合器必须识别发布者、聚合相似报道，并对时效性新闻进行排序。聊天机器人则必须选择来源、协调不同说法，并生成回答。

当表面上的多样性掩盖了共同协调时，两者都可能失效。如果由同一家承包商指挥全部五个域名，五个域名并不代表五种观点。

AI 回答还带来另一项复杂性。模型经常在句子层面混合来源，因此很难识别每个短语具体来自哪个页面。引用界面可能让人感觉其可追溯性强于系统实际所能提供的程度。

行动运营者并不需要让每项主张都被接受。他们可以聚焦于那些存在歧义的问题，在这些问题上，框架的影响力比单一、可验证事实更大。

设想一名用户询问：某次军事行动是否正当、媒体报道是否有偏见，或者某个国家是否仍是可靠盟友。这些问题需要挑选事件、法律解释和道德前提。在生成回答之前，来源选择就可能决定答案的边界。

一篇由行动支持的文章可能强调针对以色列平民的袭击、地区安全威胁，或存在争议的报道做法。一个巴勒斯坦权利组织则可能强调平民死亡、流离失所、占领或援助限制。

可靠的回答应识别这些视角，并将可验证事实与存在争议的解释区分开来。若系统反而将其中一种视角当作中立背景，来源优化行动便会从中获益。

这正是为什么问题不能通过封禁一批域名来解决。这样的回应会招致任意审查，并开辟另一条政治施压的渠道。

平台需要更强的来源溯源信号。这些信号可以包括所有权披露、FARA 状态、共享分析标识符、相同的发布模式、共同托管基础设施，以及名义上独立媒体之间反复出现的相同措辞。

它们还需要基于机构独立性而非域名数量的多样性衡量标准。由同一份合同资助的三个页面，不应与三个互不相关的组织具有相同的证据权重。

影响力证据确实存在，但控制尚未得到证实

行动页面出现在 AI 回答中，证明其进入了信息链路，而非掌控了最终回答。

近期报道将聊天机器人结果中出现与 Clock Tower 相关的材料，视为该策略正在奏效的证据。这一结论需要谨慎界定边界。

如果 AI 系统引用了该网络的某个页面，这场行动便实现了可发现性。它已将材料置入系统可用证据池之中。

这是一个有意义的结果。合同明确描述了影响搜索和 GPT 框架的努力，因此被检索到与既定目标一致。

但这并不等于证明广泛说服已经发生。研究人员需要在不同模型、提示词、地点、语言和日期之间进行重复、受控的测试，才能确立系统性变化。

这些测试还需要基线。若没有行动前的存档回答，分析人员无法有把握地将变化归因于 Clock Tower，而不是时事、模型更新或其他新发布的信息。

独立审计还面临另一个问题：AI 回答并不稳定。同一个问题在不同会话中可能产生不同来源。随着页面获得或失去可见性，搜索索引也会变化。

一项严谨研究应记录完整回答、引用、模型版本、检索时间、用户所在地和提示词措辞。随后，它应按所有权、资金来源和编辑独立性对被引用来源进行分类。

本文审阅的公开证据并未证明，以色列获得了对 ChatGPT、Claude 或 Gemini 整体行为的持久控制。

更有力、且经过验证的主张更为有限：以色列资助了一家已披露的传播承包商，其计划包括建设网站、搜索优化、大规模分发，以及尝试影响 GPT 框架。

一项4 月调查报道称，以色列已向 Clock Tower 支付九百万美元并续签合作。报道还称，亲以色列倡导者担忧 AI 平台大量采用他们认为对以色列抱有敌意的材料。

这种担忧有助于解释时机。加沙战争期间，公众对以色列的支持有所减弱，尤其是在较年轻的美国人群体中。

一项 2025 年的国际民意调查发现，在许多受访国家中，人们对以色列的看法以负面为主。对以色列总理本雅明·内塔尼亚胡的看法也普遍负面。

影响力行动可以提升信息可见度，但无法自动扭转这些态度。公众舆论会受到政策、个人经历、可信关系、冲突地区影像，以及来自众多机构的报道影响。

这构成了该行动的核心弱点。它将合法性问题在一定程度上视为信息分发问题。

更有利的内容可以填补搜索空白或反驳错误主张。但如果受众发现看似独立的网站属于政府资助的网络，这种做法也可能适得其反。

因此，披露并非无关紧要的合规问题。它会改变理性读者评估材料的方式。

FARA 为美国境内的活动提供了一种披露机制。然而，读者必须先知道该去搜索联邦数据库，将域名与承包商关联起来，并解读申报文件。

AI 界面可以自动呈现这一背景。引用标签可以说明，某个来源是在已登记的外国委托人关系下制作的。它还可以识别倡导资金、政府所有权，或被引用域名之间的共同控制关系。

这类标签并不能决定真伪。政府文件可能准确，独立网站也可能发布错误。标签会向用户提供判断激励因素和独立性所需的信息。

平台还必须避免党派化执法。影响力行动并非以色列独有，审查也不应取决于平台是否同意相关信息。

包括俄罗斯、伊朗、中国和美国在内的政府都曾利用数字传播影响外国受众。不同意识形态阵营的政治组织也会为搜索和社交分发优化材料。

可辩护的标准应当以行为为基础且透明。无论资助者是谁，平台都应审查协调生产、隐瞒赞助、虚假呈现独立性，以及操纵排名系统等行为。

Google News 面临特别压力，因为发布者希望获得关于收录、降权或移除的明确理由。过度秘密的执法可能掩盖错误；过于详细的规则则可能教会运营者如何规避检测。

AI 提供商面临同样的权衡。他们需要提供足够透明度，以便用户和研究人员审计回答，但不能提供一份完整的检索操纵蓝图。

这场行动也为记者带来挑战。即使报道持批评态度，转发一项有关 AI 被操纵的挑衅性主张，也可能放大行动本身的可见度。

新闻编辑室应链接至原始申报文件，识别合同关系，并区分试图施加影响的证据与成功说服的证明。声称某政府“训练了”聊天机器人的标题，可能夸大证据所显示的内容。

读者也可以采取同样的审慎做法。打开被引用页面，识别发布者，查看日期，并寻找作者与资金披露。然后，将其与官方文件及无关联组织的报道进行比较。

对于较长期的项目，保留来源背景比仅仅信任生成式摘要更可靠。一个可搜索的知识库可以保留文档、日期及周边证据，供日后审查。

AI 公司与发布者下一步必须做什么

下一阶段将显示，平台能否在协调来源网络成为 AI 检索系统的常规组成部分之前将其揭示出来。

第一个值得关注的信号是引用披露。Google、OpenAI、Anthropic、Microsoft 和其他提供商应明确说明：当被引用发布者为外国政府或协调倡导网络工作时，系统会如何披露。

一个可见的披露系统将强化这样一个结论：来源溯源已成为 AI 安全的核心问题。持续沉默则会让用户承担平台本可更高效完成的调查工作。

第二个信号是独立测量。研究人员应测试，与行动有关联的域名是否更频繁地出现在有关以色列、加沙、伊朗、反犹主义、新闻业和美国外交政策的问题中。

这些研究必须比较不同模型，并持续记录结果。少数截图能够证明检索曾发生，但无法衡量频率或影响力。

如果这些域名在各模型中持续被过度呈现，将增强来源优化正在影响 AI 回答这一主张。罕见或短暂的出现则表明，该行动实现了投放，但没有获得持续影响力。

第三个信号是对发布网络的执法。Google News 和其他发现服务可以审查相关网站是否披露所有权、产出原创报道，以及遵守反欺骗性做法的政策。

任何执法都应包括清晰说明和申诉程序。仅仅因为网站表达某种政治立场而将其移除，会引发严重的言论自由和公平性担忧。

更可辩护的回应应聚焦于未披露的协调、虚假独立性表述、自动化重复内容，或违反现有平台规则的操纵行为。

即使平台行动缓慢，发布者也应为更高的来源溯源标准做好准备。新闻机构可以发布所有权信息、更正记录、作者资历和机器可读的披露信息。

AI 公司随后可以在证据排序时使用这些信号。它们还应降低由不同品牌发布、却重复大量相同主张的页面集群所获权重。

回答界面也需要改进。引用应将个别主张连接到具体段落，而不只是将若干链接展示在整段回答下方。

系统应区分由原始文件支持的事实与倡导来源提供的分析。当权威机构意见不一时，回答应点明这种分歧，而不是将不同立场混合成虚假的共识。

用户还需要了解来源集中度。如果大部分证据来自共享资金或所有权的组织，界面应明确说明。

这些变化不会消除影响力行动。搜索排名始终会吸引操纵，政治行为者也会持续适应新的分发系统。

目标是在生成的文字剥离其背景之前，让协调行为变得可见。

这一案例也为 AI 浏览产品敲响了警钟。具备实时搜索功能的聊天机器人因为能够展示引文，看似更具可信度。然而，只有当检索系统能够识别可信、独立且相关的证据时，引文才能真正提升信任。

否则，界面可能会将重复包装成权威。一份由多个相互协调的页面支持的自信回答，可能看起来比基于一份原始记录、措辞谨慎的回答拥有更充分的来源依据。

这正是以色列这场行动更广泛的意义所在。它明确揭示了许多营销人员、宣传人士和声誉管理公司早已意识到的一点：网络正在变成一个可被提示调用的数据库。

面向这个数据库发布内容，与面向人类读者发布内容并不相同。页面可以围绕预期问题、简洁主张、重复出现的实体，以及 AI 系统能够轻易提取的语言来构建。

受众或许永远不会访问该页面。只要其叙事框架能留存在回答之中，这场行动便告成功。

Google News 仍是重要战场，因为它处于出版商、搜索行为与自动化发现机制之间。不过，责任并不只在 Google。

每一家从开放网络检索信息的 AI 提供商都在作出排序决策。每一家联合分发内容的出版商都在影响证据环境。每一位不查看来源便接受摘要的用户，都在强化一种激励：与其面向读者，不如面向机器。

已核实的事实并未表明以色列控制了主要聊天机器人。它们显示的是一个更有限、但仍具重要影响的事实：一家由政府资助的承包商公开建立了内容和搜索运营体系，意在影响这些系统检索和表述的内容。

眼下的问题并不是某一场行动能否改写整个模型，而是 AI 公司能否在其产品将协调一致的说服行动呈现为独立证据之前识别出来。

读者应当关注引文。随后还应追问：这些来源由谁资助？其中有多少真正彼此独立？以及 Google News 或 AI 摘要是否保留了评估它们所需的上下文。