多伦多大学与Google的一篇新论文提出一个判断：挑选AI助手，可能是人们做的最后一个重大决定。理由很直接——一旦选定，后续那些决定就由这个助手替你做。

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这个说法把选择权的问题摆到了台面上。选谁，等于把之后一连串判断交给谁。论文同时把矛头指向另一件事：要检验网站如何"套路"AI的回答，评测方法得有共同的编辑规则，否则分数根本没法互相比较。

内容方现在会主动修改网页，让AI助手引用或推荐自己，这种做法叫生成式引擎优化（GEO）。问题出在现有GEO基准上：不同方法被允许做的改动不一样，于是整页重写的方法，看起来会比只追加一行的方法更有效。

论文给出的方案是给每一处GEO改动打标签，标清三件事：改在页面哪个位置、怎么改、瞄准的是哪种信号（比如权威性）。测试时固定允许的改动范围，再把可见度、回答质量、规则遵守情况放在一起报告。

需要说明的是，这篇论文没有做实验。它的证据是一张映射图，覆盖11种已发表的GEO方法，显示每种方法各自覆盖了可能改动中的不同切片。

对看分数的人来说，结论很实用：比较GEO方法或AI系统时，先看每个分数允许了哪些改动，再看它有没有测量回答质量。