袁帅：AI造假治理刻不容缓

当前AI造假已蔓延至带货、代言等场景，换脸卖三无产品、AI剧情营销等乱象频发，既坑害消费者，更扰乱市场，AI造假治理刻不容缓。

与传统消费骗局相比，AI造假展现出了前所未有的“技术武装”特征，其核心在于利用深度学习算法对现实进行高维度的拟像重构，从而突破了传统骗局中“人”的物理极限与效率瓶颈。传统骗局往往依赖话术本、伪造单据或简单的后期剪辑，不仅制作成本高、传播范围受限于人际链条，且容易因逻辑漏洞或画质粗糙被识破；而AI造假则实现了从“人工编造”向“智能生成”的质变。首先是逼真度的指数级跃升，利用生成式对抗网络（GAN）或扩散模型，AI可以合成连微表情、皮肤纹理、光影变化都与真实影像毫无二致的视频，如让知名艺人“亲口”推荐三无产品，这种感官层面的欺骗性让“眼见为实”的传统认知彻底失效。其次是生产效率的爆发式增长，过去需要一个团队数天完成的虚假宣传片，现在通过大语言模型和文生视频工具，单人在几分钟内即可批量生成成百上千条针对不同受众的定制化虚假内容，极大地降低了行骗门槛。更为隐蔽的是，AI造假具备极强的“情境适应性”，它能通过算法分析消费者心理，生成看似充满瑕疵、实则精心设计的“真实体验”类剧情视频，利用共情心理诱导下单。这种技术驱动的骗局不再是单点的欺诈，而是形成了规模化、工业化的“造假流水线”，其危害不仅在于单次的经济损失，更在于它像病毒一样侵蚀着数字经济的信任基石，导致市场陷入“塔西佗陷阱”，即消费者因无法分辨真伪而对所有线上内容持怀疑态度，最终破坏整个商业生态的正常运行。

当前AI造假领域已形成了一条成熟的技术链条，主要涵盖深度伪造（Deepfake）、生成式对抗网络（GAN）、大语言模型（LLM）以及语音合成（TTS）等核心技术，这些技术的成熟度呈现出阶梯状分布但均已达到实用化水平。在文本层面，以GPT为代表的大模型已能生成逻辑严密、情感丰富的虚假好评和营销软文，甚至能模仿特定KOL的语风，技术成熟度极高且几乎零门槛；在图像层面，Stable Diffusion等工具能瞬间生成高精度的产品对比图和虚拟代言人照片，细节处理已难辨真假；在视频层面，虽然实时高保真换脸仍需一定算力，但开源工具的普及使得普通用户也能制作出流畅的虚假视频，配合AI语音克隆技术，已能实现低成本的“虚拟主播”、“数字人主播”直播带货。对于普通人而言，识别这些造假内容的难度已接近不可能，因为AI不仅能模拟视觉和听觉，还能通过算法注入“不完美”特征，如模拟手抖、口语错误来规避检测；对于企业而言，虽然拥有更多资源，但面对AI技术的“对抗性进化”，即造假者利用检测模型的漏洞反向优化生成算法，企业的识别能力往往滞后，且中小企业缺乏部署昂贵检测系统的能力，导致在防伪战场上处于被动防守地位，这种技术上的“非对称战争”是当前识别难的核心症结。

企业在应用AI技术时深陷“效率红利”与“伦理风险”的博弈漩涡，核心矛盾在于技术工具的中立性与商业逐利本性之间的冲突。一方面，AI能为企业带来降本增效的革命性体验，如虚拟数字人可24小时不间断带货、算法推荐能精准触达潜在客户、AIGC大幅降低内容制作成本，放弃AI意味着在激烈的市场竞争中掉队；但另一方面，AI强大的生成能力极易越界，企业可能为了短期GMV增长而默许甚至主动利用AI制造虚假繁荣，如刷单、虚构用户评价、夸大产品功效，或者企业自身成为被攻击目标，品牌形象被AI换脸视频瞬间摧毁。这种矛盾让企业在“用”与“管”之间左右为难：若严格管控，需投入高昂的人力物力建立审核机制，甚至牺牲部分业务灵活性；若放任自流，则面临监管重罚和品牌崩塌的风险。解决这一矛盾需构建“技术向善”的内部治理体系，企业应将AI伦理纳入核心战略，开发“负责任的AI”工具，例如在生成内容中强制嵌入不可篡改的数字水印和“AI生成”显性标识，建立“人机协同”的双重审核机制，利用AI技术去识别和拦截AI生成的违规内容，同时通过行业自律联盟共享黑名单，将合规成本转化为品牌信任资产，从而在享受技术红利的同时筑牢风险防火墙。

AI造假治理的难点根植于技术、法律与社会三个维度的错位与滞后。首先，技术发展的“摩尔定律”效应使得造假手段迭代速度远超监管响应速度，新的换脸算法或语音克隆工具往往在监管部门尚未完全理解其原理时就已泛滥成灾，且开源社区的存在让技术封锁变得几乎不可能，导致治理始终处于“亡羊补牢”的被动状态。其次，法律界定的模糊性与取证的高难度构成了司法障碍，现有法律体系主要针对自然人或法人主体，而AI生成内容的责任主体难以界定，是算法开发者、工具提供者、平台方还是具体操作的用户。加之AI生成内容不留传统意义上的“原始痕迹”，电子取证困难，因果关系难以证明，导致受害者维权成本极高。再者，跨平台、跨地域的传播特性打破了传统的属地管理原则，一条造假视频可能瞬间在全球社交网络裂变，涉及网信、市场监管、公安、工信等多个部门，部门间的数据壁垒和职能交叉导致协同效率低下，难以形成监管合力。最后，社会层面的“认知滞后”也是一大难点，公众对AI技术的双重性缺乏深刻认识，容易被高技术包装的骗局迷惑，且缺乏有效的社会监督渠道，使得造假行为难以在第一时间被发现和举报，这些因素交织在一起，构成了当前AI造假治理的复杂困局。

我认为，遏制AI消费造假需要构建一个“四方联动、全链路闭环”的治理体系，消费者、企业、监管部门与技术领域必须各司其职又紧密配合。消费者作为市场的最终裁判，需承担起“第一道防线”的责任，提升数字素养和风险意识，不轻信“完美”的宣传，遇到可疑内容主动举报，并在权益受损时积极利用法律武器维权，倒逼市场净化。企业作为技术应用的主体，必须承担“守门人”责任，不仅要自律不使用AI造假，还需投入资源研发反造假技术，建立内容溯源机制，对平台上的AI生成内容进行显著标注和严格审核，从源头切断造假传播链。监管部门则需扮演“规则制定者”与“终极裁决者”角色，加快完善针对AI生成内容的法律法规，明确责任归属，引入“沙盒监管”模式鼓励技术创新的同时严守底线，并利用大数据技术建立全国性的AI造假监测预警平台，实施穿透式监管。技术领域特别是AI研发机构和安全公司，应肩负起“技术赋能”责任，致力于开发更精准的AI生成内容检测算法，推广隐私计算和区块链存证技术确保内容可追溯，并在模型训练阶段就植入安全约束。形成治理合力的关键在于建立跨主体的信息共享与应急响应机制，例如由监管部门牵头，企业开放数据接口，技术公司提供工具支持，消费者参与监督，共同构建一个“一处发现、全网阻断”的联防联控网络，让造假者无处遁形。

从长远视角审视，让AI技术真正成为消费市场的“助推器”而非“破坏者”，必须走一条“技术约束+制度规范+文化重塑”的综合治理之路。在技术层面，应大力发展“可解释性AI”和“可控生成技术”，研发具有自毁机制或溯源标记的生成模型，确保每一段AI生成内容都带有无法消除的“数字链痕迹”，实现从生成端到传播端的全生命周期可追溯。在制度层面，需建立分级分类的AI应用监管框架，对涉及医疗、金融、食品安全等高风险领域的AI营销实施严格的事前审批和事后追责制，同时通过立法明确“数字人权”边界，严禁利用AI侵犯肖像权、名誉权。在市场生态层面，应培育“真实优先”的消费文化和行业标准，鼓励第三方认证机构对“无AI掺杂”的真实内容进行背书，利用区块链技术构建去中心化的信任体系，让真实数据产生溢价。更重要的是，教育体系需全面融入人工智能伦理教育，提升全社会对“人机共生”时代的适应力与辨别力。最终目标是将AI技术锁定在“增强人类能力”的辅助定位上，通过法律的强制力、技术的约束力和道德的感召力，迫使AI始终服务于提升供需匹配效率、优化用户体验的正向价值，使其成为构建诚信商业文明的新基石，而非摧毁市场信任的利器。

作者：中国城市发展研究院投资部副主任、中关村物联网产业联盟副秘书长、新智派新质生产力会客厅联合创始发起人袁帅