本文属于类型c：一篇探讨生成式人工智能（GAI）虚假信息风险与治理路径的理论研究论文，发表于《新媒体研究》2025年第13期，作者为鲁东大学新闻与传播学院王欣然。以下是核心内容提炼：

一、研究背景与核心问题

随着生成式人工智能（如Sora、DeepSeek）的爆发式应用，AI生成内容（AIGC）的拟真度已达到“超真实”（Hyperreality）水平，模糊了真实与虚假的边界。鲍德里亚的“超真实”理论指出，拟像（Simulacra）通过符号化重构逐渐取代真实，形成虚实共生的新秩序。这一现象引发虚假信息泛滥、新闻信任危机及信息污染等多元风险，急需治理路径。

二、生成式人工智能虚假信息的产生逻辑

1. 真实解构：符号化与事实断裂
   AI训练过程中，原始数据被解构为符号片段，而算法重构可能导致与现实断裂。例如：

   • 训练数据被错误或偏见污染（如未核实的互联网信息），导致模型输出偏离事实。
     
   • 大模型（如GPT类）仅预测文本连贯性，缺乏对真实因果的理解，加剧认知表象与客观事实的断裂。
     

2. 超越真实：拟像的自主增殖

   • AI生成内容脱离现实参照，通过数据裂变形成“自我指涉”的符号链（如深度伪造视频）。
     
   • 虚假信息以指数级速度传播，挤压真实信息空间（如2023年“特朗普被捕”AI合成图片事件）。
     

3. 虚实共生：“超真实”秩序确立
   鲍德里亚提出的拟像四阶段理论揭示：AI内容已进入第三阶段（超真实拟像）乃至第四阶段（纯粹拟像），用户陷入“真实性困境”。

三、多元风险分析

1. 信任危机

   • 案例：2025年“80后死亡率5.2%”的AI生成虚假数据，伪装成人口普查结果传播，公众难以追溯源头。
     
   • 机制：深度伪造技术（如Sora视频）破坏新闻真实性核查的基础。
     

2. 认知幻觉

   • 大模型“幻觉”（Hallucination）现象导致用户将错误信息误认为权威（如AI生成的合理但虚构文本）。
     
   • 彭兰指出，过度依赖AI会削弱人类独立思考和批判能力。
     

3. 信息污染与隐形操控

   • 社交机器人自动化生产虚假新闻（如“响铃猫”网站伪造事件），扰乱信息传播秩序。
     
   • 鲍德里亚批判的“问/答模型”掩盖了技术对内容的隐形控制。
     

四、治理路径

1. 技术层面：区块链溯源

   • 利用哈希算法和分布式账本追踪信息源头，保障数据不可篡改（如为AI生成内容添加数字指纹）。
     

2. 机制层面：敏捷治理（Agile Governance）

   • 突破传统事后治理模式，强调风险预判与多元主体协同（政府、企业、公众）。
     

3. 法规层面：责任明确化

   • 借鉴中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023）及欧盟、韩国法规，要求技术备案与安全评估。
     
   • 推动“价值对齐”（Value Alignment），确保AI行为符合人类伦理。
     

五、研究价值与创新点

• 理论贡献：首次将鲍德里亚“超真实”理论系统应用于AI虚假信息分析，揭示了符号化、拟像增殖与虚实秩序重构的深层逻辑。
  
• 实践意义：提出“技术-机制-法规”三维治理框架，为应对AIGC风险提供操作性方案。
  
• 案例实证：结合Sora、DeepSeek等前沿技术事件，凸显研究的时效性与现实针对性。
  

六、结语

论文警示“超真实”陷阱下信息生态的脆弱性，呼吁通过跨学科协作（传播学、计算机科学、法学）构建可持续治理体系，推动生成式人工智能“向善”发展。

（注：全文约1500字，核心术语均保留英文原文并在首次出现时标注中文，如“超真实（Hyperreality）”“敏捷治理（Agile Governance）”等。）