人工智能背景下虚假新闻的发展趋势与治理问题

□胡宏超 谢新洲

互联网的腾飞推动了数字化的广泛普及以及计算能力的突破提高，人工智能时代悄然来临。在“加快建设网络强国、数字中国”的背景下，我国在数字基础设施规模能级、数据资源体系、数字技术创新、数字治理等方面均取得了可观的成效，其中，5G已实现技术、产业、网络、应用的全面领先，人工智能芯片和开发框架加速发展，已基本形成人工智能基础软硬件支撑能力。[1]在数字化与智能化的逻辑推演下，人们的日常生活及信息生产、传播和消费均呈现出与以往大众传播时代不同的形式和特点，并在前期网络传播的基础上，融入人工智能元素，人类与机器的“合作共生”关系愈加明显。在此背景下，新闻生产与传播也颇受影响。随着人工智能技术对新闻业的融入和渗透，新闻内容在生产、分发和消费各个环节中均呈现出自动化与智能化趋势，依次经历了新闻写作机器人阶段、智能算法推送阶段、元宇宙新闻阶段、AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）新闻阶段，[2]可以看到，随着人工智能技术的创新迭代，其对新闻生产与传播的影响也不断加深。如今，在人工智能技术的辅助下，智能采访、自动化内容生成、智能编辑、智能主播、个性化推荐、大数据分析和可视化都已成为现实。

与此同时，随着媒介技术的发展及社会生态的变迁，作为伴随大众传播而来的产物，在一定程度上必然存在的虚假新闻在网络传播甚至是智能传播时代背景下呈现出了新的特征与趋势。这里所言“虚假新闻”，是一个广义上的总概念，用来描述和反映各种失实新闻、假新闻事件、假新闻报道、新闻炒作以及公关新闻（涉及公关事实和公关事件、制造新闻、策划新闻等）等现象[3]，既包含对真实发生事件的虚假再现，也包括子虚乌有的捏造和虚构。作为一种新闻工作的伴生现象，虚假新闻对新闻媒体和社会公众均具有一定的负面影响，治理虚假新闻也是当下维护网络内容生态不可避免的一项重要任务。在由国家互联网信息办公室部署开展的“2023年‘清朗’系列专项行动”中，各网站平台在一个多月的时间内集中清理了仿冒新闻单位、新闻主播账号10.7万个，以及虚假新闻信息83.5万条。[4]从数量上不难看出，网络虚假新闻泛滥之势已不容忽视。从形式上看，有的通过伪造新闻演播室场景、模仿专业主持人播报、滥用人工智能虚拟主播等手段，伪装权威新闻媒体，以假乱真，或是以剪贴、拼凑等手段，炮制涉社会案事件、国际时政等热点议题相关虚假新闻。造假手段的不断翻新，也体现了人工智能技术应用背景之下，虚假新闻在表现形式、传播模式、识别难度等方面产生的新变化，进而对治理网络虚假新闻提出了更高的要求和挑战。鉴于此，本文立足于人工智能时代背景，解析当前虚假新闻在生产与传播方面的演变趋势，在问题层面总结治理挑战，在对策层面提出治理方式，通过结合国内外相关实践经验，为理解人工智能与虚假新闻的结合与冲突提供思路，也为虚假新闻治理工作的与时俱进提供理论与实践基础。

一、虚假新闻生产与传播的演变趋势

随着技术更新与媒介演进，虚假新闻的环境与载体都与此前相比发生了明显的变化。在人工智能应用日益普遍的今天，虚假新闻在认知、生产、传播、权力等各个维度表现出了新的演变趋势。

（一）认知观念多元化：“真实”的消解与“虚假”的再建

虚假新闻最重要的特征即为虚假性，也就是非真实性，随着信息技术的更迭与虚假新闻的演变，“真实”与“虚假”的边界和标准也呈现出动态的变化过程。从有限真实到过程真实，再到有机真实，新闻真实的内涵在认识论层面随着时间和媒介变迁不断更新，而在人工智能技术的驱动和背景下，对新闻“真实”与“虚假”的认知观念变得更加多元。

一方面，人工智能时代新闻真实受到了消解。“后真相”语境在人工智能技术的催化下更加突出，信息过载已然对公众寻求真相提出了考验，而大数据、算法等智能技术则加剧了公众对外力的依赖。尽管智能技术为新闻生产、传播和消费带来了极大的便利和机遇，但同时，人们越来越倾向于依赖技术带来的表面线索来审视新闻，顺从观点和情绪，简化认知过程，匆忙得出结论，深入思考成为越来越稀缺的能力，真相在这个过程中变得次要了。同时，人工智能技术带来新的新闻形态，也对新闻真实产生了一定的消解威胁，比如对于 VR（virtualreality）新闻，其对现实的建构源于用户体验到的感受真实，[5]而非客观真实，一旦用户习惯于把VR新闻塑造的沉浸式感受真实等同于客观真实，那么真实和虚拟的界限便随之模糊甚至消失，社会将被重塑为一个符号和意义急速内爆的超真实世界。[6]以深度伪造为代表的人工智能图像技术则促进了超真实虚拟图像的大规模生产，让我们不得不重新思考新闻图像的视觉真相本质特征。[7]

另一方面，与“真实”相对应的，对“虚假”的认知结构在人工智能时代实现了再建。传统意义上，“虚假”是“真实”的对立面，非“真”为“假”、非“实”为“虚”，也就是说，只要与客观真实不符的情况均为虚假，包括伪造、虚构、篡改等手段。然而在人工智能时代，虚假与真实的冲突绝对性被减弱，以VR新闻为例，其建构出的虚拟场景并非属于客观真实，而是客观真实的模拟和表征，甚至是合理的想象与关联，但VR新闻也并非是虚假的。再以大数据新闻为例，大数据实际上是一种集合无数个体行为的表象事实，比如真实数据表明某城市居民的日均上网购物时间为X小时，但实际上其中某个体的数据上传有误，严格来讲，基于该数据而生成的新闻论述与客观真实并不相符，但实践中由于很难对每条数据进行一一核验，这类“虚假”一般在大数据新闻的误差容许范围之内。

（二）生产工具智能化：机器的规模应用

一直以来，虚假新闻由“人”生产，尽管互联网的崛起扩充了虚假新闻的生产群体，越来越多的社会角色获得生产新闻的机会，虚假新闻的生产主体不再局限于专业新闻从业者，而是逐渐形成了包含专业新闻从业者、行政部门、普通互联网用户等多元主体的混合模式，虚假新闻生产主体的角色始终依附于“人”。到了人工智能时代，人对机器的开发和利用进入一个颠覆性的阶段，尽管虚假信息的生产主体依然是人，但是机器的角色日益凸显，在“人”的主导下，“机器”成为虚假新闻生产与传播中的重要工具。目前，AIGC已经成为信息市场中一股不可小视的新生力量，尤其是2022年底ChatGPT的问世让人们看到，人工智能发展已进入了新阶段，AIGC将对新闻内容生产模式和新闻产业带来颠覆性的影响。在此基础上，借助人工智能技术的新闻生产整合了自然语言处理以及数据库知识发现，甚至使虚假新闻生产成为一种机器写作的自动化模式，且可以实现机器自动链接新闻，以及智能化进行语音合成和视频编辑。[8]人工智能技术将机器推向虚假新闻的生产前端，并大大强化了机器在虚假新闻生产中的工具地位，使虚假新闻生产由“机器少量辅助”的传统模式转向“机器规模应用”的智能模式。

（三）传播场景复杂化：虚假新闻的样态更新

人工智能技术延伸了物与机器在新闻生产和传播过程中的触角，创造出更复杂多变的场景，即新闻生产和新闻传播的空间环境更加多样，由此带来虚假新闻的新变化。第一，从信息源来看，大数据为新闻生产提供了海量的信息基础，结合不断发展的数据挖掘技术，采集并分析大数据已成为一些新闻报道获取信息常用的手段，特别是当新闻内容主要为反映整体行为情况、普遍态度或情感倾向时，数据的不完整或是误用则容易导致虚假新闻的产生；同时，除了通过计算机数据挖掘技术获取信息，智能设备与物联网的联动拓展了信息采集渠道，利用智能设备延伸人的知觉、情绪和行为以获取数据，即传感器成为新信息源，[9]从而也可能成为造假源头。第二，从造假手段来看，对于传统的虚假新闻而言，虚假性主要是人工操作的结果，无论是故意编造内容，还是无意报道失实，都是人对新闻内容的直接影响结果，比如编辑、删改、捏造新闻内容；而在人工智能时代，随着机器生产的深入介入以及人与机器协作关系的建立，机器成为重要的虚假新闻生产工具，扮演辅助角色，比如利用深度伪造技术制作虚假视频，利用社交机器人生产并散布虚假新闻。第三，从媒介形态来看，人工智能技术无疑丰富了新闻媒介的表现形态，从文字到图片再到视频，从二维到三维再到虚拟空间，虚假新闻不再局限于简单的文字谎言、图片编辑或视频剪接，而是以更多样的表现形式迷惑公众，比如用肉眼很难辨别真假的深度伪造视频，以AR或VR等技术叠加的现实与虚拟之间的错位虚假，甚至基于物联网，以万物为媒，呈现各式各样的虚假新闻。

（四）资本权力扩张化：技术与商业的合谋

新技术的发明和应用需要经历一个从点到面、由浅入深的扩散过程，人工智能技术的发展过程也不外乎此。人工智能技术实际上是一种计算机技术，技术的专业壁垒决定了其与新闻业的关系是接入和融合，而不是内生，这就容易导致技术对传统新闻业的干预与控制，再加上商业运作的逐利特性，拥有技术和数据的公司反而比专业新闻媒体和公共机构拥有更多权力，甚至垄断传播资源，由此资本权力可以绕过公共力量的监督进行虚假新闻的采集、生产、扩散和营销。[10]同时，技术内部也存在权力的竞争关系，比如具有主导地位的组织制定的算法能够影响其他组织的合法性从而引起整个行业的效仿。[11]一方面，在市场经济中，资本实力对人工智能技术的开发和应用具有重要的影响作用，资本在一定程度上决定了人工智能行业内部的话语权；另一方面，在流量经济的驱动下，资本也更容易聚集在具有话语权和一定地位的组织中，权力得到进一步的巩固。综上所述，在技术与商业的合谋下，资本对虚假新闻的控制权力日益扩张，这对人工智能时代的新闻业而言是一个不可避免的挑战，也促使我们反思审视新闻与技术、资本之间的互动关系。

二、人工智能背景下虚假新闻的治理挑战

人工智能技术的迅猛发展，使得虚假新闻的生产、传播变得更加复杂和智能化且影响力扩大。同时，与之相关的社会观念与资本市场等作用条件也为虚假新闻的生产传播提供了实现基础。这给现有的治理机制带来了新的困难和挑战，具体体现在虚假新闻的流通速度、甄别成本以及传播路径与圈层等方面。

（一）虚假新闻的生产流通加速

5G通信技术的基本数据传输能力为虚假新闻的生产流通提供了更快捷的信息通道，除此之外，5G通信技术还可通过推动物联网和社交媒体平台的发展而加速虚假新闻的生产流通。一方面，5G技术将助力物联网的编织更加高效，5G时代 “数字在场”（digital present）的特点使虚假新闻的生产场景在和物联网相融合的基础上得到扩展[12]，同一条虚假新闻可以同时在多重数字空间中生成，并在多重网络中同时流通。另一方面，5G技术还为线上社交提供了更加坚实的基础保障，促进和巩固社交网络的建构，而更加广阔和复杂的社交网络为虚假新闻的生成提供了更多隐蔽的角落和空间，其实现的“增强协同”也为“集体造假”带来了更多的可能性。

（二）虚假新闻的甄别成本提高

随着数字编辑技术的革新，虚假新闻已不再局限于文本和图片，而越来越多地出现在视频内容中，变得更加难以识别。比如深度伪造（或“深度造假”“深度拟真”“深度合成”，英文表达包括“deepfake”“deepfake”“deepfakes”“deepfakes”）可以将图像和视频片段合并、替换和叠加，从而创建出看起来像是真实的假视频。具体而言，深度伪造是 “深度学习”（deep learning）和“虚假”（fake）的结合[13]，它的产生依赖于机器学习的两大进步：神经网络（neural networks）和生成式对抗网络 （generative adversarial networks，简称GANs）。依靠神经网络分析大量的数据样本，学习模仿一个人的面部表情、举止、声音和变化，深度伪造可以制造超逼真的视频，用来描绘人们说过和做过的事情，然而这些事情却从未真正发生过。早期的深度伪造技术主要被集中应用于色情视频，但随着该技术的日益大众化，深度伪造被应用于虚假新闻的可能性和操作空间越来越大，比如2018年4月，一段“奥巴马恶意辱骂特朗普”的视频在全世界范围的社交网络上流传，2020年10月，一段“特朗普高唱《我爱你中国》”的视频在微信平台扩散，而这些视频的背后均有着深度伪造技术的强大支撑。

在人工智能超速发展的今天，基于深度伪造技术制作生产的虚假新闻比“传统”虚假新闻的威胁更大，因为它们更难被发现，其所涉及的技术范围、规模和复杂程度均大大改变了虚假新闻，尤其是曾经可信度普遍较高的视频新闻。2023年6月，浙江首例利用AI炮制虚假信息案告破，网安民警在网上巡查时发现，一条关于绍兴上虞工业园区发生火灾的视频在短时间内浏览量迅速上升，实际上这条视频是不法分子通过在网上搜集热门话题并使用AI合成的视频，以此牟利。[14]一方面，应用深度伪造技术而生产的虚假新闻在视觉接受范围内与“真实”无异，天然地提升了虚假的甄别成本。另一方面，用于制作高质量的深度伪造视频的开源软件越来越多，这使得没有任何技术技能和专业知识的用户也可以近乎完美地编辑视频、交换面孔、改变表情和合成语音，成为制造生产虚假新闻的主体。

（三）虚假新闻的传播路径扩增

社交机器人（social robots）是一种运行在社交媒体平台上的无实体、自动化的智能编程代理，其能够自动生成内容，且可以模仿并模拟人类真实用户在社交媒体中的状态和行为，参与社会互动，本质是线上社交媒体中的计算机算法，其中扮演负面的迷惑角色多为在人的协同下开展行动的机器人。比如高度组织化、规模化的“机器人水军”等，[15]这些社交机器人与虚假新闻的生产、传播与消费密切相关。现今国内外均存在专门在社交网络上制造和贩卖 “机器人水军”的公司，通过这些“机器人水军”传播虚假信息，可以影响广告受众、破坏企业声誉、左右民众决策。随着人工智能技术的不断成熟，社交机器人能够通过更多图灵（turing）测试，辨别区分机器人账户与人类账户将变得越来越困难。[16]还有学者统计分析发现，社交机器人擅长使用标签制造影响力，且完全可以模仿真实人类账号的培养模式，同时借助人工智能技术加快“影响力”积累的过程。[17]

相比于普通人类用户，社交机器人的造假能力更强、复制速度更快，搭配5G技术对信息传输障碍的消除，通过社交机器人批量生产虚假新闻并不困难，使机器自主循环制造虚假信息并发布到各个社交媒体平台和应用场景中，也只需几段代码而已。同时，社交机器人不受人类生活作息自然规律的影响，可以24小时不间断地完成生产传播虚假新闻的高饱和工作量，由此成为人工智能背景下重要的虚假新闻生产者。有学者表示，虚假新闻制造者在一定程度上依赖于一个在线机器人网络，这些机器人为虚假新闻网站提供支持。[18]社交机器人不仅作为虚假新闻的生产者，此外还作为传播者与消费者与真实用户共同编织虚假新闻的传播网络，甚至社交机器人是互联网社群中最活跃的传播虚假新闻的社交媒体账户之一，社交机器人“可通过人工智能驱动模式改变社交网络动态结构以提升传播效率”[19]，操纵社交机器人的人类使社交机器人集群成为社交网络中的多个虚假新闻传染源，其他社交机器人与真实社交媒体用户以获取和分享虚假新闻的方式成为被感染者，进而转化为底层传染源参与扩增虚假新闻的传播路径。

（四）虚假新闻的传播圈层固化

算法渗透进入新闻业已十年有余，作为计算机技术在新闻生产与消费方面的较早期应用实践，算法推荐技术深刻地改变了新闻筛选与分发模式，将“个性化”“定制化”引入传统的大众传播模式，成为新闻生产者与新闻消费者之间的中介。算法，即“基于流程规律、已经发生的情况或根据海量数据”[20]进行计算而形成的自动化的决策过程，其信息筛选的功能重点体现在根据特定的程序安排信息的优先级和类别划分，即能够在充分搜集用户的新闻喜好、消费经验、使用习惯等因素后，利用算法自动向用户推送匹配用户需求的“精准”信息，这决定了算法很难依托社会价值与客观立场对信息的真伪进行辨认，并依此进行信息筛查和取舍。也就是说，虚假新闻在算法推荐技术中可能不会被过滤筛除，反而有针对性地向某些群体反复推送，虚假新闻的传播受众存在被固化的潜在风险。

如今，算法推荐已经成为中国互联网用户获取网络新闻最主要的技术基础与分发方式。随着算法智能化趋势的加深，在算法的协同过滤模式下，定向精准分发容易带来“过滤气泡”（filter bubble）问题，即算法根据用户的特征、行为和社会关系而进行过滤，从而创造出一种所谓“量身定制”的气泡将用户裹在其中，形成一种隔绝状态，减少用户与其他信息的接触机会。由此，在算法推荐技术的加持下，新闻受众的圈层化趋势得到巩固和加强，拥有相似特征、行为和社会关系的互联网用户可以使用基于人工智能的自然语言和社交网络技术来识别和标记，并针对大数据规律推送符合该社群圈层需求和喜好的新闻，虚假新闻亦是同理，尤其对于某一议题的虚假新闻，比如健康医疗新闻，当某用户阅读过一条虚假新闻后，算法可能向其推送同议题下的第二条虚假新闻，该用户便逐渐成为被算法推荐技术固定的虚假新闻受众。

三、人工智能背景下虚假新闻的治理方式

在人工智能背景下，虚假新闻的治理问题变得更加复杂而关键。对于虚假新闻在新时代环境中表现出的趋势与特征，如何破解技术对虚假新闻生产与传播的助推作用以及由此带来的治理挑战，是虚假新闻治理工作面对的重要问题。结合国内外相关经验，可从以下五方面着手。

（一）与时俱进的技术应用

“解铃还须系铃人”。人工智能技术驱动虚假新闻形成新特点、新变化，同时，解决虚假新闻也离不开相应的技术应用。

虚假新闻的流行程度和潜在影响强调了识别虚假新闻的必要性，识别虚假新闻是治理虚假新闻的重要前提和基础。事实核查（fact-checking）是一项具体且常见的识别虚假新闻的手段，通过对新闻内容进行核查、把关和管理，从而克服虚假内容的潜在有害后果。随着算法与人工智能技术的发展，结合智能技术，核查的方式和形式焕发出新生机，比如通过计算预测新闻文本真实准确的概率，智能化的虚假新闻探测系统（fake news detection system）可以评估虚假新闻的风险，自动检测和过滤虚假新闻，降低事实核查的时间成本和人力成本；[21]通过对基于新闻文本中获取的新闻内容信息和从回音室中获取的社会背景信息的深度神经网络进行建模，获得比机器学习方法（XGBoost分类器）具有更高精度、召回率和准确性的虚假新闻分类结果；[22]利用Keras卷积神经网络技术进行图像识别，使用随机的权重来提高深度伪造视频的分类精度，[23]并且，将依赖各种自然语言处理技术和机器学习算法的“fake-news-detection-withdeep-learning”①“Fake-News-Detection”②“FakeBuster”③等开源代码开放，供用户下载使用，可以在更大范围内将人工智能技术应用于虚假新闻识别中。

除了对虚假新闻内容进行检测识别外，治理虚假新闻还可以从新闻分发维度进行优化。新闻分发主要涉及算法技术，如前文所述，算法被应用于新闻的个性化、定制化分发，对虚假新闻传播圈层的固化具有一定的影响力，反过来，算法也可以被应用于对低可信度的信源“降权”，即在检测识别低可信度、高虚假性的信源基础上，利用算法降低该信源发出的新闻在推送系统中的比重，从而整体降低虚假新闻的推送概率。[24]社交机器人是低可信度信源的重要组成部分，利用智能技术识别确定社交机器人账号也有利于降低虚假新闻的推送概率，进而达到治理虚假新闻传播的目的。

在智能化新闻推送方面，社交媒体平台纷纷开始反思算法在虚假新闻传播中的催化作用并采取行动。比如Facebook从评论入手，开始优先推送含有“假”字的用户评论，即结合社会纠错机制与算法技术，将用户的纠错评论置于评论区的顶部，以提醒其他新闻受众提高警惕；[25]而后，Facebook还宣布调整信息流（News Feed）呈现规则，优先展示与家人、朋友相关的分享和评论内容，减弱新闻和广告的内容，并通过对用户进行调查，对新闻来源的可信度进行评级。如此，用户对某个新闻源越信任，那么该新闻源在算法中就占有更大的推送概率，而对于那些低可信度的新闻源，系统将自动置于推送栏底部，从而有效降低虚假新闻的阅读量。[26]针对此方面，我国媒体平台也有相似的举措，比如今日头条也通过机器算法+用户反馈的方式识别虚假新闻，机器可自动识别评论区密集出现“假新闻”“虚假”等类似关键词的新闻内容，将其提交至审核团队进行高优先级的复审，其中机器识别准确率可达60%，结合人工复审可进一步提升到90%。[27]

（二）透明开放的公共平台

在人工智能技术与商业市场规则的合力作用下，资本对虚假新闻的生产和传播具有越来越强大的控制力，权力从公共机构迁移到掌握资本驱动的技术公司和媒体平台，为了避免这种情况带来的虚假新闻风险，需要建立透明开放的公共平台，增强公共监督力量。

首先，社交媒体和互联网新闻平台应更加负责透明。社交媒体和互联网新闻平台是虚假新闻的重要传播空间，随着人工智能技术的进场，算法和虚假信息识别等技术被广泛应用于社交媒体和互联网新闻平台。增加算法透明度有利于避免因算法黑箱加剧虚假新闻的生产、传播和消费，也有利于促使用户释放对平台和互联网新闻的信任度。其次，急需建立独立于新闻生产方（包括传统新闻媒体、社交媒体和互联网新闻平台）和技术公司的第三方公共平台，其可以由政府主导，或是非营利组织主导。通过引入第三方力量，可以有效平衡新闻生产方与技术公司之间的博弈与共谋，比如官方政府建立综合新闻核查网站，以更加透明的公权力制约虚假新闻的传播。

（三）健康和谐的网络生态

虚假新闻的传播离不开互联网用户的参与，在以网络连接关系为基础而编织的社会网络中，用户行为搭建构造了互联网社会生态。同时，个体用户又受到社会其他成员和互联网社会本身的影响。在人工智能背景下，虚假新闻逐渐呈现出人机协作、真假难辨、场景复杂等趋势，而这些趋势与当下以“后真相”与“流量经济”为主要特点的网络社会接壤后，虚假新闻的潜在危害性得到了加强。智能化的虚假新闻在一定程度上革新了公众对“真”与“假”的认知边界，机器技术带来的信息过载与智能推送令真相的传输多了重重阻碍，并加剧了公众对情绪、态度、意见、技术等外力的依赖，而非自主思考，由此产生的后果便是在人工智能技术的裹挟下，虚假新闻更加隐蔽，也更容易在社交网络中大范围传播，因此，治理虚假新闻需要从网络生态入手。

健康和谐的网络生态更有利于减少虚假新闻的传播。如何减少后真相与流量经济的负面影响是当前网络生态面临的重要议题，重拾社会对新闻真实的期待与要求，既能构建一种拒绝虚假新闻的网络社会氛围，同时也能让人工智能技术更好地为新闻真实服务，而非向生产虚假新闻靠拢。2020年3月1日开始施行的《网络信息内容生态治理规定》为网络生态的健康发展提供了指导方案和制度框架。针对虚假新闻，在具体实践上，首先，减少“爆款”“10万+”等对新闻生产者的吸引力，这些流量经济下的产物更容易滋生“标题党”等各种形式的虚假新闻，它们以吸引流量、获取利益为目标，而忽略了新闻真实的重要性。其次，深度识别并清理“机器人水军”账号，避免其扰乱舆论生态、加剧虚假新闻传播。最后，提升公众的新媒介素养是当务之急，随着互联网以及人工智能技术的突破发展，社会生态发生了快速变化，对公众的媒介素养也不断提出了更高的要求，包括新闻获取与新闻消费的能力。因此，构建健康和谐的网络生态，需要公众在新闻消费中普遍具有追求真实的共识与辨别虚假的能力，并随着人工智能技术的发展而具备相应的技术应用能力。

（四）积极有效的社会纠错

移动互联网的兴起，使基于社交媒体构建的以人为节点的关系网络越来越明显，而5G技术与人工智能技术为线上社交提供了更加坚实的基础保障，而更加广阔和复杂的社交网络为虚假新闻的生成提供了更多隐蔽的角落和空间，其实现的增强协同也为集体造假带来了更多的可能性。因此，虚假新闻的治理工作不能仅依靠政府与媒体平台，同时也需借助社会公众的纠错参与。

首先，促进互联网用户积极参与虚假新闻的纠错，需要建立完善的虚假新闻举报机制，对于新闻媒体与社交媒体平台而言，不仅要搭建用户举报虚假新闻的渠道，而且要保证举报渠道顺畅、易发现、易操作，而非形同虚设；对于互联网用户而言，则需要善用举报机制，基于社会责任感对确定的虚假新闻进行举报纠错，而非出于私欲或利益利用虚假新闻纠错机制扰乱新闻市场秩序。其次，提高社会纠错的有效性，需要缩短用户举报产生效用的时间和流程，这就要求政府与媒体平台应对用户举报的虚假新闻进行快速回应和处理，并可利用算法技术降低被举报的虚假新闻以及其发布账号的被推送权重，减少次生传播。值得注意的是，一般当虚假新闻被贴上潜在的虚假标签或被实际举报时，虚假新闻通常已经在一定范围内传播并造成了负面影响，因此，如何在虚假新闻大范围扩散之前使社会纠错积极介入，并加速效果输出，是下一步需要解决的问题。

（五）及时严格的问责机制

通过建立及时严格的问责机制以增加虚假新闻的生产传播成本是治理虚假新闻的另一条路径。人工智能时代，各项计算机技术飞速发展，虚假新闻的生产手段和传播样态日益丰富多元，为虚假新闻的治理工作带来了新的挑战，如果没有及时严格的问责机制，对于那些不透明的技术黑箱操作以及由此引发的虚假新闻泛滥等乱象，将缺失重要的监管环节。

第一，从政府监管角度来讲，严谨的法律保障体系至关重要。人工智能技术的飞速发展与虚假新闻的历史顽固性令人工智能时代的虚假新闻披上了一层更加坚硬的外壳，这个外壳既具有以假乱真的功能，令虚假新闻更加隐蔽，还可以减少阻力，令虚假新闻扩散得更快、更广，虚假新闻成为人与机器、技术与商业、媒体与公众的合谋产物。在如此背景下，对可能并且已经造成危害的虚假新闻生产者进行监管审查并进行处罚的法律机制是制衡虚假新闻多元生产主体的重要公共权力。2020年8月，我国五部委联合印发 《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，从国家顶层设计维度推动了人工智能产业技术研发和标准制定。2023年4月，国家互联网信息办公室公布的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见，以对AIGC进行框架性规范。第二，从内部监管角度来讲，透明监管和问责机制是人工智能及互联网新闻业健康发展的有力保护。对于整体人工智能技术产业以及技术背景下的互联网新闻业而言，创建科学恰当的内部行业标准和透明度要求，并结合外部独立的第三方监督机构，可以利用行业自律从而治理虚假新闻。

四、结语

作为新闻信息的承载体，信息技术改变着新闻的生产方式；作为新闻信息的传播体，信息技术还改变着新闻的接受与消费方式，进而深刻作用于人的生活方式以及社会、世界的结构。虚假新闻对现代社会的危害不言而喻，随着人工智能的不断推进和发展，数字技术与虚假新闻的有机融合值得关注，虚假新闻在生产与传播方面呈现出了认知观念多元化、生产工具智能化、传播场景复杂化、资本权力扩张化等演变趋势，并在5G、深度伪造、社交机器人和算法推荐等技术的驱动中对治理工作提出了新的挑战。随着人工智能时代的发展，无论是在微观上利用人工智能技术反制虚假新闻，抑或是在宏观上完善对虚假新闻的监管体系，虚假新闻的治理措施也应与时俱进，在人工智能的背景下融合既有思路并探索新的可能性。

注 释：

①详见 https：//github.com/nguyenvo09/fake_news_detection_deep_l earning。

②详见 https：//github.com/nishitpatel01/FakeNewsDetection。

③详见 https：//github.com/Fake News Detection/Fake Buster。