1. 引言
基于人工智能技术迅猛发展的态势，传统新闻行业承受着巨大的冲击，新闻生产过程中的真实性因而也在不断地经受来自技术异化、行业失衡等多重挑战[1]，深度伪造技术更使音视频造假成本大幅降低，换脸视频、合成语音等虚假信息借助社交平台快速传播，正在逐步瓦解媒体的公信力。技术异化加之商业逻辑，让新闻核查的整体流程被压缩，传统“把关人”机制也在“注意力经济”的激增中逐渐失效，新闻真实性的保障体系正面临从生产逻辑到传播生态的系统性重构压力。这种多重挑战不仅威胁着信息传播的伦理秩序，更对公众认知建构、社会治理效能与传媒行业权威形成巨大冲击，亟须从技术赋能、行业自律与公众参与等维度重构新闻辨伪的价值体系与实践路径。
2. 智媒语境下新闻辨伪的价值锚点
“智媒环境”是随着人工智能、大数据、物联网等技术与媒体深度融合而形成的新型信息传播生态，其核心在于“智能化技术对媒体全链条的重塑”。
智媒环境下的传播生态也在随着算法和大数据的深入而发生转变，作为社会公众的“基础设施”——新闻正面临着严峻的双重挑战，即技术上的异化发展和商业上的逻辑运作。虚假新闻指数爆炸式的传播，不仅是对信息传播的伦理秩序的解构，更威胁着公众认知、社会治理以及传媒权威等各个方面。因此，新闻辨伪在价值上的阐述与构建，应从“传媒公信力修复–公众知情权保障–社会治理协同”的三重维度下重新审视，其本质是对智媒环境下信息传播体系的复盘与重构。
2.1. 传媒公信力的修复机制
传媒公信力作为新闻领域至关重要的环节，其核心在于公众对于“新闻和事实具有同一性”的高度认可。但智媒环境下因大数据和算法形成的“信息茧房”以及过度AI化生成的雷同内容，导致传统媒体的权威性逐渐走向消解，进而导致公众对媒体产生严重的信任危机，其底层逻辑是新闻专业伦理与高新技术赋能二者之间的失衡。从“真实优先”到“流量为王”，二者“谁更胜一筹”的较量使新闻生产逐渐成为注意力经济争夺的工具。
2.2. 公众知情权的保障路径
知情权是我国公民的一项基本政治权利，其核心是公众能够获得真实的信息进而形成自身理性的判断，这也是媒介素养的体现之一。但智媒环境下的信息传播发生异化，AIGC深度伪造的内容“大肆传播”，甚至使“眼见为实”向消解的方向发展，这些无一不凸显着公众知情权保障与高新技术赋权二者之间的尖锐矛盾。新闻辨伪技术的实施可以帮助公众穿过信息的迷雾，重获对真实信息的知情权。
2.3. 社会治理的协同维度
新闻真实性与社会治理存在着密不可分的关系。虚假新闻的产生及传播可能会引发经济秩序的紊乱、公共治理政策的失灵等一系列不良后果。新闻辨伪的社会治理价值此时就显得尤为重要，例如我国针对网络谣言推出的“网络谣言治理平台”与媒体的“事实核查联盟”提高新闻辨伪在流程上的完整度和准确性，以弥补现代治理体系对智媒传播风险的应对短板。
3. 新闻失实的多维致因分析
新闻失实在智媒环境下产生的频率呈上升趋势，指新闻报道中存在与客观事实不一致的内容，其核心在于“信息呈现与真实情况的偏离”。无论这种偏差是出于故意虚构、疏忽失误还是主观加工，只要导致信息无法准确反映事件原貌，均属于失实范畴，新闻失实的致因也多种多样。
3.1. 技术赋能的异化效应
随着智媒时代的推进，人工智能技术深入新闻领域，越来越多的新闻生产都将高度依赖大数据和算法，算法推荐的“信息茧房”程度加剧，新闻与真相之间产生难以弥合的沟壑，导致真相被遮蔽；在算法本身未经过长时间的验证之前，存在着巨大的局限性，同样大数据也存在着细微或较大的偏差，这些因素都将导致AI生成的内容进入事实核查的盲区；此外由数据驱动传播也有着“数字造假”的风险，例如某些数据在被算法处理的时候，数据本身可能因为偏差和人为因素而导致新闻发布时的方向偏移，亦或是算法本身就存在着错误，进而导致新闻失实的情况随着技术的提升反而不降反增。
3.2. 传媒产业的生态失衡
“注意力经济”随着智媒时代的发展越来越成为被追逐的对象，换言之，“流量经济”下的叙事逻辑已经朝着“速度优先”的方向大步迈进，抢占传播先机，部分媒体在新闻生产的过程中会绕过严谨的事实核查机制，为了抢占“报道先机”从而获得流量，暴露出部分媒体“时效至上，以快为先”的做法以及此类行为对新闻真实性的挤压。不仅如此，新闻专业主义的组织化也在逐渐衰退，依赖于人工智能算法的智能把关，让人工在新闻稿件的把关与审核中隐退，看似权威的人工智能技术降低了编辑的警惕心。比如，机器人新闻写作根据搜集到的数据线索，自动生成稿件并发布，整个过程人工参与的程度很少，导致机器发布出了许多未经人工事实核查的新闻。Futurism报道称，美国科技新闻网CNET从2022年11月以来，已发表数十篇使用AI技术生成的报道，而这些报道中存在一些“非常愚蠢的错误”，显然是未经人工核查的。其中一篇报道称，利率为3%的1万美元存款在第一年后能赚取10,300美元。但实际上，1万美元只能赚300美元[2]。
3.3. 受众认知的结构性困境
智媒时代的信息传播呈现出一种新趋势——情绪化传播，公众的情感共鸣常常快于事实的核查，例如短视频平台的“校园欺凌”摆拍视频因为契合公众的焦虑情绪，引起广泛转发和讨论，虽后续被证实系虚构和摆拍，但此类事件无一不凸显情感煽动对于新闻事实验证的消解现象，即公众更倾向于根据情绪的起伏而非理性判断进行信息的传播。除此之外，媒介素养在公众之中的断层分布加剧了“媒介素养不足”的情况发生，例如养生的虚假新闻总在中老年群体中传播。随着技术的发展，信息和新闻的传播在宽度和广度上都得到了极大的提高，这也导致“谣言易感人群”的“信息茧房”形成，随着信息的快速传播，甚至可能会引起社会的恐慌和震荡。
3.4. 制度监管的协同缺失
智媒时代新闻领域制度监管的协同缺失集中表现为三重治理困境。首先是跨平台传播的监管技术短板。不同平台之间的数据壁垒，让虚假信息在流动时难以被精准追击，虚假信息在不同平台的“复活”，暴露出监管技术无法适应多平台联动传播的复杂性短板。其次是法律的规章制度无法与技术创新齐头并进。换言之，现阶段的法规无法实时对“技术造假”进行认定，这种滞后性导致治理上有较大的时差，从而降低时效性和严谨度。最后是行业本身的自律与政府监管的协同治理无法相匹配，部分商业平台为了维护用户的活跃度，对于有争议的内容采取的措施为“先传播后治理”的策略，这与监管部门要求的“从源头遏制”背道而驰。
4. 辨伪实践的体系化创新策略
4.1. 技术治理的双向赋能
在技术赋能与新闻伦理之间矛盾日益明显的智媒时代，基于NLP开发针对信息的智能事实核查系统是有效方式之一，凭借大语言模型的自然语言处理能力，设计任务相关提示工程、结合深度神经网络共同检测以及构建自动事实核查系统是三类主要的大语言模型虚假新闻检测方法[3]；在追根溯源的同时，优化算法在新闻伦理中的框架，并在其中引入“真实度比例”的数据参数；此外在技术逻辑的底层就做到杜绝将数据篡改的可能，例如为学习帖子内容模态间的相关性，Zhou等人使用CLIP模型抽取跨模态语义特征进行虚假新闻检测。Chen等人提出检测模型CAFÉ，该模型能够根据情境整合不同模态的特征及其相互关系。Guo等人提出了尺度点积注意力机制来捕获标题特征和文本特征之间的相似性[4]。这样一来每个环节和要素都符合既定的流程，合理合规的运行。
4.2. 传媒组织的范式转型
传媒组织中的各个环节及其工作人员在“去专业化”方面应提高警惕，从而实现对传媒组织的专业主义价值坐标进行恢复和重建，首先可以制定以“真实性”而非“时效性”为先的考核机制，保证事实真实性的第一位，减少“碎片化信息”的制作和传播；此外，设立新兴岗位——技术伦理审查岗，以创新采编的整体流程，技术伦理审查岗应符合技术要求和伦理道德两个层面，对新闻从业者采取优中择优的策略，完成传媒组织的范式转型。
4.3. 受众能力的进阶培育
对于新闻接收者的公众，也应采取一定的措施以提高其媒介素养，进而对于受众的能力完成进阶培育。将对新闻的辨伪能力作为一项面向大众的教育课程或实践讲座深入公众；此外，公众可以在身份上进行转化，从新闻的接收者转化为“接收 + 审查”的双重身份拥有者，可在平台设立以“公众审查员”为核心的审核机制，用户上传的信息(UGC)经过多方的交叉验证之后方可进入平台的快速审核通道进而缩短内容审核的时间，提升准确度和时效性。
4.4. 制度框架的协同创新
针对制度框架现存的问题，应尽快完善跨平台信息审核机制以及法规，从发布人、发布内容、发布渠道等多方面着手，即使同一用户在不同平台发布不同关键词的相同内容也能第一时间对其进行追踪，从源头上对虚假新闻进行遏制；此外还应从“政府、平台、学术界”三重维度共建“攻守同盟”，建立一种综合性的行为，通过不同层面上的合作，更好地确保新闻的真实性[5]，让虚假新闻无处遁形；同时还应在行业上进行辨伪标准的设立，在智媒时代对新闻真实性进行评估和指南的撰写。
5. 结语
真实是新闻的生命，坚持新闻真实性原则是新闻工作的基本要求。随着AIGC技术的快速发展，其对新闻的真实性产生了复杂的影响，包括对新闻职业价值的削弱、为虚假报道的产生提供条件以及消解新闻真实性等[6]。随着人工智能等新质生产力的发展逐步进入成熟的阶段，这些将成为维护新闻真实性的有力技术支撑，搭建新闻生产者、新闻传播者与新闻接收者之间良性沟通与互动的桥梁，新闻真实性所属的生态系统也将因其不断更新，从而解决新闻真实性逐渐被消解的问题。