参考答案

新闻真实性是指在新闻报道中的每一个具体事实都必须合乎客观实际，即新闻报道中的人物、时间、地点、事件、原因和经过都经得起核对。而后真相时代下最为显著的特征就是“诉诸情感比诉诸理性更为重要”，当人们开始宣泄个人情绪而不再关注事实真相时，新闻真实性也就成为“空中楼阁”。对此，作为“社会瞭望塔”的新闻业更应该承担起责任，遵守新闻真实的底线。

一、“深陷窠臼”：后真相对新闻真实性的影响

（一）“碎片传播”：断章取义瓦解原貌，模糊事件重点

后真相时代中，人们受到情绪的影响对于事件的关注不够全面，往往只关注到断章取义的信息就进行二次传播，冲击了真实的新闻图景。比如在2024年胖猫事件当中，部分网友对于事件真相没有进行全面了解就进行断章取义的扩散传播，宣泄个人情绪。碎片传播导致的真相缺失，公众在片面的“事实”误导下，远离新闻的真实性。

（二）“理性让渡”：情绪宣泄泛滥成灾，悬置事件真相

后真相时代的核心在于“诉诸感情比诉诸理性更为重要”，以事实为唯一判断标准的新闻真实性被迫退居其次。公众在信息接收处理的过程中，理性让位于情感，容易受到不实信息与群体效应的影响，以群体立场代替个人思辨，以情感宣泄代替理性发声。比如在 “男子勇救三女子牺牲”事件中，有人冒充被救者发表不当言论导致网友对被救者口诛笔伐，人们对于事件的情绪宣泄大于对事件本身的关注，使得本应该得到关注的事件真相悬置。

（三）“边界滑动”：新闻价值标准异化，引发信任危机

后真相时代下诉诸情感比诉诸理性更为重要，部分媒体为了追求更大利益，将新闻价值中的对时新性的追求异化为“热度崇拜”与“速度陷阱”，而将作为新闻“生命”的新闻真实悬置真空。比如2024年英雄联盟总决赛中，环球时报微博抢先发布BLG夺冠的讯息，然而这与最后的结果大相径庭，如此的“反转”实质上是专业主义的缺失，也降低了媒体自身的公信力。当媒体对于新闻真实的坚守不再是唯一标准时，容易引发公众与媒介之间的信任危机。

二、“纾困之路”：后真相时代下我国新闻业对新闻真实的坚守

（一）“及时介入”：实时监测下的民意纾解，引导理性讨论

后真相时代下，人们对于事件真相往往不那么关注，更加注重宣泄个人情绪，这会导致非理性的情绪在网络空间中泛滥成灾。因此对于新闻媒体而言，及时介入占据话语高地，通过舆论引导纾解民意是非常有必要的。比如《人民日报》的舆情监测中心会通过实时监测，监控网络空间中可能出现的大规模舆论，在必要的时候发布报道纾解民意回应关切，引导理性讨论与关注事实真相。

（二）“人机结合”：技术加持下的多重核查，强化把关标准

后真相时代中新闻失实频发的原因之一是断章取义的信息传播，使得人们难以掌握全面真实。这就要求媒体应该以“技术＋人工”的形式进行多重把关，强化新闻把关标准。比如今日头条执行24小时人工轮岗审核机制，把关机制往往就是由“人工＋技术”构建而成的，通过设定关键词进行初次屏蔽，再通过人工进行二次审查，最大可能保证新闻真实。

（三）“价值重建”：专业理念下的标准建构，重塑媒介权威

后真相时代下新闻反转、舆论反转频发引发了公众与媒介的信任危机，冲击了新闻业的公信力。因此，后真相时代下重建新闻专业标准、重塑公信力成为亟待解决的问题。学者杨保军认为，新闻透明性是针对客观性理念、公开观念提出的一种带有新意的新闻理念，可以通过新闻透明性提升新闻业的公信力。当新闻实践活动向公众公开后，有利于新闻真实价值的革新，重塑媒介权威。

新闻真实性不仅是新闻的生命，也是新闻业作为“环境守望者”的坚守价值所在。在后真相时代情绪宣泄的当下，作为新闻工作者更应该注重对新闻真实的坚守，而不应该将其置于克里斯琴斯所说的“无规范的真空中”，在新环境中找寻出路，赋予新闻真实性新的时代内涵。

深度伪造是一种合成技术，利用深度学习来合成或操纵视频、音频、图片等，实现篡改、伪造和自动生成，产生高度逼真且难以甄别的效果。生成式人工智能的出现导致深度伪造乱象的出现，虚假信息泛滥，危害着社会秩序。新型技术的出现改变着虚假信息传播的逻辑，同时也带来了不良的社会影响，治理深度伪造乱象需要从建立多维问责制度、压实平台责任、提高公众素养等方面入手。

一、深度伪造乱象的危害

（一）信息虚假传播，损害公众知情权

深度伪造不同于早期虚假新闻中采用PS等工具进行图片后期，而是利用机器学习和人工智能来直接操纵、生成更具有欺骗性的视觉和音频内容，具备较强的原生性，形态自然，普通用户通常较难辨别。2023年4月，美国总统拜登正式宣布竞选连任后，共和党全国委员会发布了一则完全由人工智能生成的广告，展示了如果拜登连任将发生的各种想象中的灾难，高度模仿现实的效果使得大量用户难以辨别真假，被深度伪造品所说服，虚假信息的传播损害着公众的知情权。

（二）虚假信息强化偏见，引发情绪对立

自然语言处理和生成技术作为生成式人工智能技术的核心，已然发展为能够阅读、书写和解释文本的复杂的大型语言模型，除了语法规则外这些模型还擅长模仿在线话语，因此很容易重复人类的偏见，并加剧虚假信息的传播。在2023年5月，一网民利用AI软件修生成报道“郑州鸡排店惊现血案，男子用砖头砸死女子”，把所有的描述进行夸张化或者更严重化的处理，强化男子暴力欺负弱小女子的形象，刻意引导性别对立。当虚假信息大量充斥在网络空间中，极易引发情绪化的对立，不断强化个人偏见，形成群体间的网络巴尔干效应。

（三）虚假信息遍布，造成社会信任危机

西雅图华盛顿大学教授杰文·韦斯特表示，“虚假图片在危机事件发生期间增加了噪音，也增加了人们愤世嫉俗的程度。人们开始对接触到的信息失去信任”。在信息发布环节，面对深度造假内容与传播真相的新闻信息间的对立，在以感性为主导的后真相时代，民众极易受到充斥着情绪化的深度造假内容的错误引导，导致真相不被相信、接受和传播，导致新闻媒体传播真相的声音被淹没。苏黎世大学的研究就曾发现，人工智能生成的错误信息比人类创建的虚假内容更有说服力，这就导致了人们对技术的担忧，长此以往会产生对于智能产品乃至社会的信任危机。

（四）“舆论操控”激烈，加剧意识形态斗争

生成式人工智能拥有强大的文图和视频生成与分析能力，可以根据人们的要求快速地生成不同的内容，以满足不同用户的各种特殊需求。但这种能力也可能会被滥用于制造无端谣言、虚假图片或非法视频，从而误导舆论走向并造成舆论操控。例如在俄乌战争中，俄罗斯部署了大量带有人工智能生成面孔的针对乌克兰的虚假账户，以提高可信度。因此从国际视角来看，深度伪造也会加剧意识形态的斗争，产生一定的国际舆论操控。

二、整治深度伪造乱象的举措

（一）政策：完善政策管理，明晰主体责任

克里斯琴斯曾言：“在技术崇拜的时代，我们所面临的危机不是对规则的违背，而是无规范的真空”。当前，生成式人工智能存在深度造假等种种乱象问题，因此完善并落实《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》，对于规范生成式人工智能所存在的种种乱象、促进新技术继续向上向善进步有着重要意义。

（二）平台：加强技术升级，重思把关作用

互联网平台的中枢地位决定了其将作为深度伪造品等虚假信息的第一处理人，应当开展针对阴谋内容的事实检査和算法降级，发挥核心把关效用。针对AI虚假内容隐患，OpenAl推出一款新型监测工具，可以识别图片是否为其AI模型生成，以帮助使用者辨别真假。此外，TikTok也宣布正在加强其对人工智能生产内容的识别和标注措施，将该平台自动识别自家AI工具创作内容这一功能进行拓展，识别并标注来自其他平台的AI生成内容，便是平台把关的新兴实践。

（三）媒体：保障新闻真实，缓解信任危机

媒体报道的社会守望功能与拟态环境建构同样是深度伪造信息治理中的关键一环。多次危机的历程证明，一旦正常的社会传播系统功能被削弱，非常态的传播机制就会活跃起来，这无疑为利用生成式AI生产虚假信息创造可能。因此新闻业应当坚持提供高质量的新闻，避免缺位，并回应虚假信息扼杀其进一步扩散，例如澎湃的明查，便以建立公众信任并纠正假新闻和虚假信息为己任，表现出人工智能时代对新闻业提出的更高要求。

（四）公众：提高网络素养，识破深度造假

智能传播时代，公众应当提升网络媒介素养，来保护自己免受深度伪造的侵害。一方面，要有信息消费素养，对信息要有辨识、分析与批判能力，利用多渠道验证，识别深度伪造的图片或者视频；另一方面，也要具备信息生产素养，传播权力的下放也对个体提出了更为严苛的要求，对于普通受众而言，应当具备一定的对于信息的生产和鉴别能力，这一方面保证了自身生产内容的可靠性，另一方面也能够提高自身所转发信息的真实性。

从技术开始为媒介赋予可供性开始，新闻伦理已经开始不断受到挑战，而新闻真实作为新闻的生命线，也处于不断地解构之中。作为一种更为强大的技术，人工智能加深我们对于“拟态环境”真实性的认知度，使我们在“深度伪造”忘却真实与虚假的边界。当下，面对生成式AI对于新闻与传播视域以及人类社会的结构性影响，有关的规制手段与条例成为亟待健全与完善的问题。无论何时我们应该始终牢记，人的底线即技术的边界。

ChatGPT纠正舆论中噪音与偏差的能力，主要是基于其强大的自然语言处理技术。通过对舆论数据的大规模学习，ChatGPT可以理解语言的含义，进而对文本进行理解和分析，自动地检测出舆论中的噪音和偏差，减少人为因素的干扰，提高分析结果的准确性。同时，它还可以针对特定的舆论问题，自动生成不同角度的文章，来引导舆论的发展方向，甚至自动生成答案，快速解答网民的提问，避免出现不准确的答案，从而更好地纠正舆论中的偏差。其能力具体体现在情感识别、信息过滤与趋势预测三个方面。

（一）情感识别：判断情感倾向和调整报道角度

ChatGPT可以用于情感识别，即分析舆论事件中的情感极性（如正面、负面、中性等），以便更好地了解公众对事件的情感态度。一些新闻机构用它进行情感分析，以了解公众对新闻报道的情感倾向，进而调整新闻报道的内容和角度，以提高新闻报道的可读性和影响力。如2021年东京奥运会期间，英国广播公司（BBC）收集了大量关于奥运会的新闻报道和社交媒体评论，并使用ChatGPT进行情感分析。研究结果显示，英国观众对于奥运会的情感态度倾向于中性和积极情感，其中赛事的结果和表现、运动员的故事和成就等方面更容易引起观众的兴趣和情感共鸣。通过分析公众的情感态度，BBC可以更好地了解英国观众对于奥运会的情感需求和兴趣点，以优化报道的方向。

（二）信息过滤：防止负面舆论扩散与信息污染

信息过滤功能主要是帮助用户从大量的信息中筛选出与用户需求相关的信息，以降低信息过载带来的负面影响。同时，该技术通过识别和过滤不相关或低质量的信息，进一步提高信息过滤的精度和效率。这对于防止负面网络舆论的扩散和信息污染非常重要。一些新闻机构正在使用这项技术自动过滤掉与之无关的内容，通过分析新闻报道的语言风格、情感和内容等特征，帮助记者快速地搜索和筛选与特定话题或事件相关的新闻报道，提高新闻报道的效率和准确性。如面对突发公共卫生事件时，ChatGPT可以帮助医疗专家和公共卫生官员过滤和管理涉及疫情的信息，提高信息的准确性和及时性，帮助防止虚假信息和恐慌情绪的传播。

（三）趋势预测：提前预警危机和保障社会稳定

ChatGPT除了可以用于情感识别和信息过滤等应用之外，还可以用于预测网络舆论事件的发展趋势和可能的结果。如美国中央情报局（CIA）推出了一款名为“Soup”的自然语言处理系统，使用大规模的无监督学习算法对海量的社交媒体数据进行建模和训练。该系统可以对大量的社交媒体数据进行情感分析、实体识别、主题提取等多方面的分析，并用来预测全球范围内可能引发社会动荡的事件，包括暴力事件、政治动荡、自然灾害等。

ChatGPT作为一种人工智能技术，具有较强的纠正舆论中噪音与偏差的能力。它以深度学习的方式不断为文本的生成注入“以人为本”的新要素，打破过去人工智能的有限度、有圈层的传播状态，以无界的方式与开放的姿态全面融入人类的传播实践之中，并呈现出对关系因素、情感因素的学习和融合，将对噪音与偏差的舆论治理机制产生变革作用。

希希点评

曾经的“后真相”，如今的“深度伪造”，都是这两年去考察新闻真实的出题角度，一定要引起重视！

第1题，经典考题，这是一道“影响分析+措施分析”的题目，一般我们看到影响分析需要一分为二来答，但这道题问后真相对新闻真实的影响，只需要回答“消极”部分。

“后真相”应该是每一位新传考研人都准备过的知识点，《牛津英语词典》对“后真相”的 定义：“诉诸情感及个人信念，较陈述客观事实更能影响舆论的情况。”再看看《纽约时报》的定义：“情感及个人信念较客观事实更能影响舆论的情况”。

其实我们可以分析得出后真相的特征：传播主体不再对新闻事实进行完整的呈现，而是通过煽动情感、强化偏见、迎合情绪的方式传播符合受众主观认知但偏离事件原本真相的内容，客观事实和理性思辨被传播主体和接受主体抛之脑后。简而言之，情感传播大于事实传播。比如罗尔事件、刺死辱母案、榆林产妇跳楼事件、王凤雅事件、重庆公交车坠江事件、章子欣事件等，都具备后真相的特征。

而新闻真实性指新闻报道中的每一个具体事实都必须合乎客观实际，即新闻报道中的时间（When）、地点（Where）、人物（Who）、事情（What）、原因（Why）、经过（How）都经得起仔细核对。 

根据两者含义，我们可以推导出后真相时代新闻真实性面临的困境，比如——

因此，第一问答案围绕着虚假新闻、新闻反转、价值偏移、信任危机等方面来答即可。

第二问，可以从“自律（媒体组织）、他律（法律规制）、媒介素养、技术路径”这一思路来回答——

也可以按“主体分析法”来回答——

第2题，考察深度伪造乱象的危害和规制措施。深度伪造（Deepfakes），是由“Deep machine learning”和“Fake photo”组合而成，是柯林斯收录的2019年年度热词之一。随着去年Chatgpt4.0的发行，以及今年年初视频类AIGC平台Sora的出现，使得深度伪造的概念又一次进入大众视野。

北大的胡泳老师认为，深度伪造是由一种称为“深度”学习的特殊机器学习生成的人造图像或音/视频，可以令人信服地用另一个人的影像或声音取代一个人的影像或声音，或是用以制作虚假的事件。从本质上来说，deepfake是一种深度学习模型，是图像合成、替换的技术框架，作为一种新形态的伪造技术，创作者可以借其篡改视频中人物的面容、声音等信息，从而制作出难以辨别真假的短视频。

第一问，分析深度伪造的危害，可以按照“社会化拆分法”，分为个体-群体-社会影响——

第二问，如何规制深度伪造，可以用“主体法”来分析——

第3题，如何利用ChatGPT加强舆论引导，其本质就是在用新技术来助力舆论引导，其能力具体体现在情感识别、信息过滤与趋势预测三个方面——

这道题可以积累一下案例，既可以作为一道技术前沿题单独提问，也可以把答案放在措施题里作为一个技术层面的要点来分析，都是非常加分的！

举一反三

1. 分析网络谣言的形成机制，如何应对谣言

2. ChatGPT的出现让社会进入生成式人工智能时代，而同时也进入了“深度造假时代”。请谈谈在当前语境下应当如何把握新闻真实

3. 分析AIGC对网络信息安全的影响，如何防范此类风险

参考文献

1. 胡泳.人工智能驱动的虚假信息：现在与未来[J].南京社会科学

2. 张爱军,王芳.人工智能视域下的深度伪造与政治舆论变异

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