治理AI谣言，就该“技术为盾，共治为基”|人妻野战三级做爰
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从“地震废墟中被埋小男孩”的虚假图片，再到“7月起老人坐火车打折”的假消息……AI生成的不实信息，已成当前网络信息生态中的重要污染源。在此背景下，“如何治理AI谣言”也成了社会关心的问题。
谣言治理，也离不开平台参与。在9月16日的不实信息治理开放日上，抖音方面就表示，谣言治理是抖音2025年最重要的工作之一，分享了平台治理谣言的“方法论”，并宣布上线“AI抖音求真”功能。
在AI谣言为不实消息治理带来了新挑战的当下，借助AI技术突破“事后辟谣依赖”的被动治理模式，构建起从谣言生成预警、传播路径监测到内容自动澄清的全链条治理体系，无疑为AI谣言治理提供了新思路。
“AI谣言”已成新型网络毒瘤
如今，AI技术在文本生成、图片创作、视频制作等方面的应用越来越广泛，只需输入几个关键词即可快速生成一篇文章、一幅图片、一段视频，为内容创作提供了极大便利。
但AI在重塑信息生产传播链条、赋能内容创作的同时，AI也让不实信息生产制作迈入了“低成本，高逼真”阶段。
莎士比亚曾说过：谣言是一只凭着推测、猜疑和臆度吹响的笛子。到了AI时代，谣言更是一个不费吹灰之力就能轻松吹响的哨子。以往需要专门技术支撑的图片合成、语音模仿，如今借助AI工具就可轻易完成；曾经依赖专业笔杆子的逻辑自洽作文、适合传播文案，现在通过AIGC技术就能快速生成。
这带来了两大影响：一是谣言可以从“少量精心编造”转向“批量高效生产”。在生成式AI大面积应用前，谣言制造多依赖人工编撰，耗时费力，成本高昂，但有了那些AI工具后，很多人无需依托技术背景和专业团队，就可完成专业级内容制作，谣言生产成本更低了。
二是谣言治理难度呈指数级上升。AI生成的谣言经常会嫁接真实事件背景，呈现看似现场的画面，引用貌似专业的数据，披上真实情形的外衣，甚至伪造权威媒体的“报道画面”、政务机构的“公告截图”，拟真度很高、迷惑性极强。加上谣言来源的分散、谣言数量的倍增，谣言治理难度更高了。
清华大学副教授陆洪磊就说，“AI谣言可以做到分平台、分渠道、分时段、分媒介的定制化生成和发布，并且成本低廉，可以短时间内成倍率传播，AI谣言间还能彼此交叉、共振与放大，辟谣难度大大增加。”
这类以图片为凭、视频为据为幌子的AI谣言，动辄侵害他人权益，误导公众认知，还制造社会恐慌、污染网络空间，实质上已成新型网络病毒。有些真假难辨的“小作文”，就让企业遭遇重大损失；假消息热传后频现的反转，也让“狼来了”在现实中频繁上演……足见其危害之深。
“用AI治理AI谣言”是个有益有效的思路
未来学家凯文·凯利曾说过：对于科技带来的问题，永远不能靠减少科技来解决，而应该发明更好的科技。
AI谣言的“定制化、门槛低、识别难、破坏大”特点决定了，以往响应滞后、覆盖有限的“人工审核+事后辟谣”被动应对模式难以应对AI谣言的挑战。“解铃还须系铃人”，技术带来的负外部性，也需要技术层面的突破性解决方案来消除。
抖音推出“AI抖音求真”功能，将AI大模型能力用在谣言治理上，对谣言“发现即管控”，就趟出了通过技术创新推动谣言治理从“被动拦截”到“主动防控”的新路径。
在技术识别层面，引入AI大模型能力，可重构谣言治理的全链路。
以往谣言治理高度依赖人工，经常需等待媒体报道或机构发声提供辟谣信号，再由运营人员将谣言信息纳入数据库，进而回查下架相关内容，单例处置时效常以“天”为单位。
随之而来的，就是马克·吐温那句名言得到应验：“当真相还在穿鞋的时候，谣言就已经跑遍半个地球了。”
但抖音谣言治理大模型如同全天候在岗的“谣言鉴定专家”，能主动召回平台内达到一定热度的所有资讯内容，通过“视频信息提取—主旨提炼—联网检索—风险研判”的全自动化流程完成甄别。在AI赋能下，不实信息处理效率得到了提升，单例谣言的处置时效被缩短至“小时级”，大幅降低了谣言扩散风险。
由于信源库涵盖权威媒体报道、政务公开平台及历史谣言样本，还能精准定义“内容误导性”“公共价值”“可证伪性”等核心特征，避免人工审核的主观偏差与精力局限，因而谣言研判的准确性也会更高。
数据显示，将AI大模型技术引入谣言治理工作后，一个季度内平台谣言曝光量下降67%，这是对AI治理有效性的直观注脚。
在用户赋能层面，“AI抖音求真”功能的推出，也能构建直达用户的“认知防线”。
如果说后端大模型是从技术维度筑起防火墙，那“AI抖音求真”功能则是面向用户提供甄别工具。
今年4月，抖音曾推出“辟谣卡”功能，会在用户搜索谣言相关信息时进行提示；此次升级的“AI抖音求真”功能，则将辟谣提醒从搜索延伸至浏览，实现了辟谣服务全场景嵌入。
一方面，当用户浏览疑似不实信息的视频时，页面会挂载“求真”跳转链接，点击即可进入“求真卡”查看完整事件脉络与澄清信息；另一方面，当用户搜索相关关键词时，“求真卡”会优先呈现，包含事件溯源、权威报道、当事人发声等核心内容，对确认谣言的信息还会显著标注“谣言”或“存疑”标签。
这种“遇事不明，一键查证”的设计，可以让用户从被动的信息接收者转变为主动的真相探寻者，激发他们在信息消费场景中完成事实核查的主动性，提升其识谣辟谣的辨别力。
技术防治是屏障，多方共治是基础
用AI治理AI谣言，形成“技术识别+用户赋能”的双螺旋，的确能将谣言防治的屏障筑得更高，但也要看到，谣言从生成到传播，往往是寄附在复杂的社会土壤之上，仅依靠平台侧的积极作为、技术端的能力提升，仍无法满足筑牢谣言防止网络之需。
哈佛大学教授桑斯坦曾在著作《谣言》中说过，谣言有三大传播机制：信息流瀑、群体极化、偏颇吸收。不少谣言党就精准拿捏了受众心理，会精准捕捉其猎奇心态、焦虑情绪，针对储户担忧编造“千万存款消失”故事，针对老年人编造“养老政策大变化”谣言……
而无论是神经学中的“大脑对坏刺激的反应比对好刺激的更强烈”，还是心理学中的“首因效应”，都表明，那些甄别能力薄弱的人群必然会成为谣言易感人群。
还有，信源污染与识别难题也会给技术治理“上难度”。谣言治理大模型的准确性高度依赖权威信源的及时性与完整性，但在实际场景中，部分突发事件的权威信息发布存在滞后性，而自媒体却已编造“内幕消息”抢占传播节点，此时平台也难以立即判定其为谣言，这难免会带来治理空窗期。
更何况，如今部分谣言制造者也会“道高一尺，魔高一丈”，通过“模糊表述”“掺杂部分事实”等方式降低虚假特征的显著性，其甄别难度远高于那些“一眼假”信息。
鉴于此，要真正破解谣言治理难题，还需构建“平台主导、媒体联动、用户参与”的社会共治体系。
在此过程中，平台作为信息传播的关键枢纽，需要从技术与运营等维度持续发力：借助AI提升对深度造假、隐性谣言的识别能力，建立谣言治理的透明化机制，定期发布治理报告，公开谣言特征、处置数据及功能迭代方向，并建立跨平台的谣言数据库共享机制，就是必要之举。
政务与媒体机构作为辟谣主力军，该充当起压舱石作用：媒体当建立热点事件的快速核查机制，第一时间发布事实信息，挤压谣言生存空间；政务机构可借助平台开设官方账号，针对民生政策、公共安全等高频谣言领域，主动发布科普内容，从源头减少谣言滋生土壤。
提升信息发布时效性与精准性，填补信息真空，就是从源头减少谣言滋生空间。
用户作为信息消费者，需提升媒介素养：在芜杂的信息环境重构了“有图有真相”和改写了“眼见为实”的语境中，用户该多些谨慎采信、少些偏听盲信，避免成为谣言传声筒。
抖音的“AI抖音求真”为用户提供了查证工具，但用户形成主动查证的意识，才能将其价值最大化。唯有每个人都能成为谣言过滤器，构建起无死角的治理网络才不是奢望。
谣言治理的本质是对信息生态的净化，是对社会信任的守护。所以它需要以技术为盾，更需要以共治为基。
可以预见的是，接下来，谣言与治谣的博弈还将长期存在。这场博弈的胜负，建基于平台的技术创新能力，更取决于全社会的协同程度。也只有平台坚守技术向善的底线，媒体扛起积极发声的责任，用户养成理性辨别的习惯，形成治理合力，才能更有力地遏制谣言的传播，还信息生态以健康，还网络空间以清朗。
(文/佘宗明)
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