一键生成谣言！50个国内AI舆情风险案例，AI造谣占两成

2025年开年，DeepSeek引发的人工智能浪潮正重构社会图景，多地政务系统、各领域头部企业密集宣布接入DeepSeek模型，AI加速向全行业、日常化普及。技术普惠进程加速之际，治理挑战同步显现。遭遇大规模网络攻击、疑似发生数据泄露、模型幻觉率较高等问题共同指向智能时代的风险，AI治理该如何持续推进？南都大数据研究院推出“AI新治向”专题报道，捕捉AI治理的最新动向。

第二期，梳理2024年国内AI风险主要舆情案例，探讨AI造谣治理路径。

一个头戴彩色毛线帽的小孩被压在废墟下，周围是散落的瓦砾和碎石。稚嫩的脸上覆满了尘土，黑亮的眼睛向上望着，仿佛在寻找希望。

2025年初，西藏日喀则地震发生后，这张图片牵动了无数网友的心。相关视频、图文被大量转发，下方许多条留言都在关心这个孩子是否平安获救。直至1月8日，词条“地震废墟中戴帽小孩图片是AI生成”冲上微博热搜，不少人才发现，自己被假新闻收割了眼泪。

据南都大数据研究院不完全统计，2024年搜索热度较高的50个国内AI风险相关舆情案例中，超1/5与AI造谣有关。专家认为，治理AI谣言，提高公众AI素养是关键。

新治理难题： AI造谣日趋频繁

其实早在2024年11月，这张全网热传的被压在废墟下的儿童图片已出现在社交媒体上，其创作者当时注明该图是由AI生成。

地震发生后，这张图被大量自媒体转发，但图片系AI生成的附注却消失不见，还带上了日喀则地震相关词条，以及“祈祷震区朋友们平安无事”等文案。这种拼接让观众误以为图片是来自灾区的影像。发布账号通过赚取观众同情，获得流量。

如果说，这种AI造谣手段是将AI生成图片素材与地震信息肆意拼贴以误导观众，另一种AI造谣方式，则是直接利用AI“无中生有”，由AI根据已有素材或者相关提示词，直接生成文本、图片及视频等虚假新闻内容。

同样在今年1月，美国加州山火肆虐。1月12日，国内社交媒体上开始流传山火已蔓延到好莱坞的相关图片和视频。视频中，洛杉矶市郊山顶已经被大火吞噬，著名地标“好莱坞”（HOLLYWOOD）广告牌矗立在一片火海中。许多网友信以为真。

事实上，据法新社驻洛杉矶记者现场确认，“好莱坞”未见损毁；全球火情监测系统FIRMS的地图上，也未显示该地附近有火情发生。“好莱坞”燃烧的视频和图片，其实是由AI生成的，最早出现在国外“X”平台上，然后被国内自媒体搬运，在社交平台上广泛转载传播。

利用AI技术造谣日趋频繁。南都大数据研究院通过爬取分析2024年百度新闻中搜索热度较高的国内AI风险事件相关报道，统计出50个AI相关应用舆情案例，发现其中超1/5与AI造谣有关。2024年7月，四川警方通报了10起AI造谣典型案例，其中包括用AI生成“云南山体滑坡致8人遇难”的虚假新闻、伪造“喜德县地震”灾情图片，以及编造“巴中警民对峙”事件等。这些肉眼难辨的AI假新闻常见于备受关注的议题，很容易挑起观众情绪。

用AI“批量化”生产谣言，甚至已成为一种牟利手段。2024年4月，公安部通报了一起MCN机构利用AI造谣的案例，江西男子王某江经营5家MCN机构，运营自媒体账号842个，组织团队利用AI工具批量生成虚假消息，单日产量高达4000至7000篇，其中一条最高收入可达700元，日均收入超过1万元。

当下，AI工具的普及大幅降低了造谣成本，仅需输入简单的关键词，AI软件便可通过网络抓取相关素材，自动生成包含时间、地点、人物和事件等要素的文本或视频，呈现出看似真实的“新闻”内容。可以说，AI技术的应用，给网络信息生态带来了新的治理难题。

AI造谣治理： 提升AI素养是长期解决方案

从内容生产层面来看，AI技术大大降低了谣言的编造门槛。“有图有真相”根本难不倒它，何止图片，借助AI工具，编造音视频内容也能信手拈来。AI生产出的逼真影像，第一时间冲击观众的感官系统，情感驱动人们对内容做出直接反应，从而忘记了冷静思考，助力谣言传播。

此外，社交媒体上存在大量的“社交机器人”，能够快速、大规模地发布和转发内容，迅速放大虚假信息的传播范围和速度，还可以通过大量发布特定观点或情感化内容，影响公众对事件的看法，甚至改变舆论走向。以往社交机器人往往比较粗浅和简单，较容易与真人区分，但当它们接入AI大模型，社交机器人生产的信息将越来越像人类创作的内容，转发、评论等互动表现也与真实用户几近一致，变得难以辨别。

目前，针对AI造谣已有一些应对措施。国家已制定了一系列明确的法律法规，对AI造谣行为进行规制和监管，例如《网络音视频信息服务管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等，均对深度合成技术生产的内容提出了监管要求，包括不得用于制作、发布、传播虚假新闻信息，制作、发布、传播非真实音视频信息应当以显著方式标识。2024年9月国家互联网信息办公室发布《人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）》，全国网安标委同时发布了配套的《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》，拟规定在技术层面对AI生成内容进行标识。

平台层面，一些社交媒体平台加强内容审核机制，对AI生成内容进行标识和提示。如小红书启动了AIGC治理体系建设，对识别为疑似AI生成的内容进行显著标识；抖音陆续发布了《关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议》《AI生成虚拟人物治理公告》等一系列公告，并持续对多种AIGC造假内容进行严厉打击。

此外，还可“用魔法打败魔法”，即用AI检测AI生成内容。国内已有多个团队正在投入开发AI生成内容检测技术，例如腾讯混元安全团队朱雀实验室研发了一款AI生成图片检测系统，通过AI模型来捕捉真实图片与AI生图之间各类特征的差异，包括图片的纹理、语义及隐形特征等进行区分，腾讯称最终测试检出率达95%以上。

在上海交通大学国际与公共事务学院长聘副教授贾开看来，虽然可以通过技术手段治理AI合成虚假新闻的问题，但这只是短期的解决方案，长期来看，仍需要提高人的素质和AI伦理意识。

从地震被压儿童和好莱坞大火两个案例来看，AI生成内容并非没有破绽。废墟掩埋的儿童长有6根手指；好莱坞标志牌上有的多了一个字母“L”，有的则多了字母“O”，这些明显的错漏均符合AI生成内容的显著特征，但并未引起人们的关注。甚至有的好莱坞燃烧图片下角还带有“Grok AI”的水印，表明其由马斯克旗下公司xAI开发的人工智能工具生成，也被不少观众忽略。

一直以来，提高媒介素养与信息辨别能力都是网络生态治理的关键，进入AI时代亦是如此。正如贾开所言：“我们不能仅仅依赖技术或制度手段来应对AI生成虚假信息，人的教育和意识提升才是关键，这是一个更长期的，久久为功的方式。”

专家意见： 公众源头参与是AI治理关键

AI的不当应用，除了会带来虚假信息泛滥，更有违法侵权，引发道德伦理争议等风险。据南都大数据研究院不完全统计，在上述50个国内AI舆情案例中，近半数涉及侵权违法行为，常见案例包括利用AI造谣扰乱社会秩序，触犯《中华人民共和国治安管理处罚法》；深度合成技术被用于诈骗，触犯《中华人民共和国刑法》；以及未经他人许可使用AI换脸技术，侵犯公民肖像权等。还有24%涉及伦理道德争议，“AI复活”和“AI恋人”是其中的代表性案例。

AI应用带来的风险是复杂且多维的，在贾开看来，主要分为三个层面。首先是已被广泛讨论的算法治理问题，包括算法黑箱、公平性、劳动替代和虚假信息等。其次是技术发展本身的问题，特别是AI生成过程中可能出现的结构性失衡。例如，大模型训练需要大量资源，许多公共机构和普通研究者难以获取，这可能导致技术的集中化和垄断，加剧公共与私营部门之间的不平衡，进而影响AI应用的普惠性，限制其潜力的发挥。第三个层面则是人的发展问题，AI技术和产品的发展是一个动态完善的过程，人们无法预知和完全消除其带来的所有风险。如果人的能力、意识滞后于技术发展，尤其是开发者在智力、安全意识方面滞后，这可能会带来更大的风险。

而对于AI治理机制，贾开认为，在AI时代，不再会有绝对安全的技术标准。因此，除了制定标准，AI治理机制还必须包括接受者、被影响者以及其他利益相关方的参与。换句话说，普通公众在这个过程中扮演的角色变得尤为重要。但在当下，人在技术应用的过程中，如何提升能力，思维如何跟上技术发展，如何增强AI伦理教育、提升AI治理意识，往往是被AI治理所忽略的重要问题。

普通公众如何参与AI治理？贾开认为，首先需要意识到AI的变革已经开始并将持续发展，应该积极接受并拥抱这种变化。从行为上，公众应当更加积极地参与AI的发展，不仅仅是将AI视为一个技术工具接受，更需要参与到AI技术的演化过程中，同时，制度上也应为公众提供参与的空间。例如大模型开源虽然会有很多的争议和风险，却可以使普通公众也能接触和参与AI的研发。“在当前时代，公众的参与价值非常高，甚至比技术的进步本身更为重要。参与不仅仅是接受产品，更是从源头上参与，推动技术与社会需求的对接。”

出品：南都大数据研究院

策划：王卫国 邹莹

统筹：张纯 张雨亭

采写：见习记者 陈袁

设计：欧阳静