AI生成的假新闻足以乱真，媒体转载时如何甄别？

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导读

AIGC技术为新闻行业带来了前所未有的机遇，在内容生产上带来诸多便利，如提升效率、降低成本等，但随之产生的虚假新闻问题也不容小觑。

在AI滥用的当下，一段看似真实的新闻人物讲话视频、一则言之凿凿的政策变动消息，都可能是AI精心炮制的虚假内容。当假新闻足以乱真，新闻真实性会受到前所未有的冲击。

4月30日，中央网信办启动 “清朗・整治AI技术滥用” 专项行动，再次将这一棘手难题抛出。面对来势汹汹的AIGC风险，传统 “采编校” 流程作为新闻真实的铜墙铁壁该如何应对？媒体又该如何破局？

过去，“采编校” 流程是新闻真实的坚实保障。记者深入一线，通过实地走访、面对面访谈等方式收集第一手资料，编辑则对稿件中的数据、事实进行核对，虽然整个过程耗时较长，但每一个环节都凝聚着新闻工作者的专业精神与严谨态度，确保了新闻内容的可靠性与权威性。

然而，AI时代的到来，彻底改变了信息生产与传播的格局。AI生成的虚假信息具有高产量、高仿真的显著特点，能够在数秒内产出一篇逻辑通顺、看似专业的新闻报道；图像生成技术则可以根据简单的文字描述，快速生成以假乱真的场景图片；视频合成工具更是能将不同的画面、声音巧妙融合，制作出令人难以分辨真假的视频内容。

△2025 年初，西藏日喀则地震发生后，一张 “地震废墟中戴帽小孩” 的图片在网络大量转发，下方许多留言都在关心孩子是否平安获救。很快，词条 “地震废墟中戴帽小孩图片是AI生成” 冲上微博热搜，人们才发现被假新闻误导。实际上，早在 2024年11月这张图片已在社交媒体出现，创作者当时注明由AI生成，但地震发生后，被大量自媒体转发时去掉了附注，并带上日喀则地震相关词条及文案，误导观众以为是灾区影像 。

随着AI技术的不断迭代升级，其生成内容的逼真程度也越来越高。早期的AI生成内容还存在语句不通顺、画面细节失真等问题，如今却能够精准模仿人类的语言风格、表情神态，甚至可以模拟特定场景下的光线、阴影等细节。仅凭肉眼和过往的经验，普通人乃至专业的新闻工作者，都很难在第一时间辨别真伪。

△2024年9月，美国佛罗里达州被飓风袭击时，一张穿救生衣的小女孩在救生艇上抱着小狗流眼泪的图片在社交网络上疯传，但实际上，这是一张AI生成的“伪新闻图片”，伴随着这张照片一同传播的还有各种阴谋论和假新闻。

AI技术的出现，大幅提升了新闻生产的效率，降低了生产成本，让新闻媒体能够更快、更广地传播信息。但过度依赖AI技术也滋生出一系列新问题。一旦媒体开始依赖AI技术进行新闻的采集、撰写与核查，就可能在不知不觉中沦为虚假新闻传播的 “帮凶”。

△2024年10月，一篇题为《大妈摆摊卖水果被罚16万，监管局回应不交就罚145万》的文章在多个网络平台传播，甚至被部分地方新闻网站转载。经警方调查，该文章由湖南长沙某传媒公司利用AI洗稿生成，内容完全虚构，目的是煽动公众情绪以获取流量。此后，涉事公司负责人被行政拘留，相关媒体删除报道并致歉。

与此同时，当媒体习惯在AI辅助下完成工作时，记者的实地调查能力、编辑的深度思考能力会逐渐被削弱，新闻生产也因此失去了人的温度与专业判断，变得机械化、模式化，难以满足公众对高质量新闻的需求。

2023年5月，爱尔兰主流媒体《爱尔兰时报》刊登了题为《爱尔兰女性对人工美黑的痴迷很成问题》的文章。文章中指责爱尔兰女性人工晒黑皮肤，内容涉嫌歧视少数族裔。

然而，这篇文章很快被揭穿是一个恶作剧，实际上是由人工智能生成的。报社在得知真相后迅速下架了这篇文章，并发表了道歉声明。声明中表示，这次事件破坏了报纸与读者之间的信任。

破局AI虚假新闻的困境，需要多方协同行动。

对于媒体自身而言，将AI检测工具融入采编流程，形成 “人机协同” 的核查模式，既能发挥AI技术高效处理数据的优势，又能依靠新闻工作者的专业经验进行最终判断，从而提高虚假新闻的识别准确率。

人才培养方面，新闻院校和媒体机构应加强对从业者的技术培训，开设AIGC 相关课程。通过系统的学习，让新闻工作者了解AI技术的原理、应用场景以及可能带来的风险，掌握识别AI虚假内容的方法和技巧。

除此以外，监管部门要制定完善的AI信息发布规范和法律法规，明确AI内容生产者、传播者的责任和义务，对违规行为进行严厉惩处，从源头上遏制虚假新闻的传播。

在这场真假博弈中，媒体应该继续成为公众信赖的信息灯塔。守住新闻真实，不仅需要革新流程、善用技术，更要回归对事实的敬畏与坚守。