治理AI谣言,就该“技术为盾,共治为基”|欧洲亚洲精品久久久久
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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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