警惕"小作文+语料污染"。 近日，在一则"拿下特斯拉50亿元订单"的传言影响下，三花智控股价波动明显，公司紧急发布市场传言不实的澄清公告。还原这家公司股价波动全过 程，"虚假信息炮制—社交媒体传播—AI模型背书—触发量化策略—市场情绪共振"的闭环链条浮出水面。 三花智控并非孤例。今年以来，包括三六零、慈星股份等公司都曾被市场热点概念傍身，一些虚假消息扰动上市公司股价，多数市场人士认为"数字流水 线"模式暗藏其间。尤其在这些案例的传导环节，一方面，社交媒体和自媒体高频出现，甚至实现跨国传播；另一方面，AI技术加持放大了外溢效应，"语 料污染"成为搅扰股价的始作俑者。这是否已经演化为新型"抢帽子"交易，其间是否暗藏某种股价操纵产业链，成为市场关切。 "小作文"疑团 沿着时间线回溯，"三花智控拿下特斯拉50亿元订单"已在网络上铺垫了很长时间。 早在9月下旬，东财股吧便有发帖称，"9月22日，特斯拉向三花智控下达超50亿元的人形机器人核心部件订单。"消息很快引发大量自媒体跟风报道。 根据记者统计，10月初到10月中旬，至少有9家自媒体发文称，三花智控获得特斯拉50亿元机器人订单；部分文章甚至称"消息来自于（上市）公司 ...

文章核心观点 - 虚假信息通过“数字流水线”模式（虚假信息炮制-社交媒体传播-AI模型背书-触发量化策略）闭环传导，对上市公司股价造成显著扰动 [1] - AI大模型因“语料污染”问题被动成为虚假信息的传播者和背书者，放大了信息的外溢效应 [7][8] - 该模式可能演化为新型股价操纵产业链，其动机在于为前期资金出货提供便利条件 [11][13] “小作文”的传播路径与影响 - 三花智控被传言获得特斯拉价值50亿元的人形机器人订单，消息在东财股吧及至少9家自媒体中传播，并出现账户快速注销的情况 [3][4] - 信息源不限于境内，X平台某超5万粉丝的账号也发布英文消息进行跨国传播，最终导致三花智控深夜发布澄清公告 [5] - 类似案例包括上海机场因与某央企免税企业重签协议的“小作文”导致股价盘中大跌 [4] AI技术加持下的外溢效应 - AI大模型直接引用并交叉验证未经核实的虚假信息，例如豆包模型曾回复称三花智控独家供应特斯拉人形机器人执行器，单机价值量高达5万元，占成本40% [7] - 虚假语料污染大模型后，AI回答的置信度可从百分之十几快速飙升，形成“劣币驱逐良币”效应，案例包括AI错误回答三六零、慈星股份等公司投资DeepSeek [8] - AI幻觉问题可能源于预训练阶段的“有毒”地基或后期的“加权投喂”，各大厂商正通过技术迭代加速治理 [8] 量化策略的触发与市场反应 - 量化系统会爬取垂直自媒体信息，当信息中出现具体数字（如订单金额）时会触发自动化交易逻辑 [9] - 三花智控案例中，10月15日盘后数据显示买方前五席位合计买入17.95亿元，卖方前五席位合计卖出13.39亿元，知名游资席位净买入超6.8亿元，短线资金特征明显 [9] 潜在产业链与治理方向 - 可能存在标准作业流程：通过自动化脚本在多平台投放虚假信息，利用爬虫加速搜索引擎收录，最后用污染的AI回答进行裂变传播 [12] - 治理需从优化大模型技术、完善监管与法律、加强行业自律等方面构建数据治理框架，尤其在金融等领域需建立多层次信息防护体系 [13][14]

虚假信息传播链条 - 虚假信息通过“虚假信息炮制—社交媒体传播—AI模型背书—触发量化策略—市场情绪共振”的闭环链条影响股价 [1] - 虚假信息在9月下旬开始在网络铺垫，10月初至10月中旬至少有9家自媒体发文称三花智控获得特斯拉50亿元机器人订单 [2] - 境外X平台账号在10月中旬发布英文消息称特斯拉已向三花智控下巨额订单，该账号粉丝规模超过5万，引发跨国传播 [3] AI技术的放大效应 - AI大模型如豆包和DeepSeek在搜索中引用并交叉验证未经核实的虚假信息，豆包回复称三花智控被纳入特斯拉人形机器人一级供应商，独家供应执行器总成，单机价值量高达5万元 [4] - 当在特定论坛连续发布百余条虚假信息后，主流大模型对对应问题的回答置信度会从百分之十几快速飙升，造成语料污染 [5] - AI技术原理导致幻觉难以避免，可能源于预训练阶段的“有毒”地基或后期的“加权投喂” [5] 对市场交易的影响 - 量化系统会爬取垂直类自媒体账号的即时信息，当信息中出现数字（如订单金额）时会更加敏感，影响抽调资金的入场规模 [6] - 10月15日三花智控盘后数据显示，买方前五席位合计买入17.95亿元，卖方前五席位合计卖出13.39亿元，知名游资某营业部净买入超过6.8亿元 [6] - 虚假信息刺激量化自动跟进并吸引游资和散户等短线资金跟风，为前期资金出货提供便利条件 [8] 语料污染的运作模式 - 标准作业流程包含三个阶段：通过自动化脚本在多个平台同步投放虚假信息，利用爬虫技术加速搜索引擎收录，最后用污染后的AI回答进行裂变传播 [7] - 虚假语料提供方主要来源为账号“马甲”，通过多地、多次散布谣言喂养给AI大模型错误答案 [7] 行业应对与治理 - 业内关注语料污染及AI幻觉问题，建议从优化大模型技术、完善监管与法律、加强行业自律等方面构建数据治理框架 [9] - 在金融、医疗等领域需建立多层次的信息防护体系，因为虚假信息的影响力在AI和量化交易背景下呈指数级增长 [9] - 面对互联网海量原始数据，有必要构建完善的数据内容维护、质量管理和安全监管体系，为整个链条持续“清污” [9]