本文作者为万宏静与崔琦，均来自华北电力大学人文与社会科学学院。文章发表于《合肥工业大学学报（社会科学版）》2025年8月第39卷第4期，是一篇以行动者网络理论（Actor-Network Theory, ANT）为分析框架的理论研究论文，主题为生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）虚假信息的产生机制及协同治理路径。文章并非一项具体的实证研究，而是基于理论框架对GAI虚假信息生成过程进行系统性阐释，并提出相应的治理策略，因此属于类型b，即科学论文中的理论分析与观点阐述类文献。
文章的核心议题在于，GAI技术的快速发展在提升内容生产效率的同时，也加剧了虚假信息的生成与传播，对信息秩序和社会稳定构成严重威胁。作者认为，现有关于GAI虚假信息的研究多集中于生成机理、风险挑战和治理策略等维度，但缺乏基于统一理论框架对虚假信息内容生成的内在逻辑及多元行动者作用机制的系统性探讨。因此，文章引入行动者网络理论，试图将技术开发者、社交平台、普通用户等人类行动者与GAI技术、训练数据、算法模型等非人类行动者纳入同一分析网络，揭示虚假信息生成过程中“转译”（Translation）机制的运作逻辑。
在理论适用性部分，作者从ANT的三个核心概念出发，论证了该框架对GAI虚假信息分析的适配性。首先，“行动者”（Actor）概念具有广泛适用性，既包括OpenAI等技术开发者、社交平台用户、网络监管者等人类行动者，也包括ChatGPT等GAI技术、训练数据集、计算平台等非人类行动者。其次，“转译”是多元核心行动者将其他行动者的关注点与利益转化为自身语言的过程，包括问题呈现（Problematization）、利益赋予（Interessement）、征召（Enrollment）和动员（Mobilization）四个关键环节。最后，“网络”（Network）强调行动者之间互动、流动和变化的动态过程，虚假信息的产生正是转译过程中多元行动者互动的结果。
文章的主体部分围绕ANT的四个转译环节展开，详细阐述了GAI虚假信息的产生机制。在问题呈现阶段，作者指出，随着各类GAI内容需求的爆炸式增长，内容创作者面临快速生成大量内容的压力，GAI被视为能够自动生成高质量文本、图像和视频的解决方案。人类行动者与GAI技术持续交互，人类的内容需求得到满足，非人类行动者的性能也得到训练，但这一交互过程也引发了虚假信息风险。因此，问题呈现阶段构成了虚假信息生成的网络化起点，奠定了虚假信息生成网络的初步框架。
在利益赋予阶段，技术开发者、社交平台、用户等核心行动者通过强制通行点（Obligatory Passage Point, OPP）将个体需求与整体网络目标对接。OpenAI等技术公司将用户对个性化信息获取的需求与平台对用户增长和经济效益的追求进行对接，不断优化GAI模型，推动其广泛应用，但同时也成为虚假信息生成的助推器。社交平台将自身盈利目标与用户使用习惯紧密结合，通过算法优化优先推送能够引发用户高度互动的内容，而虚假信息因具备更强的情感冲击力和吸引力，其传播效果在利益机制推动下被进一步放大。因此，利益赋予阶段驱动了虚假信息具体内容的生成。
在征召阶段，核心行动者通过多种方式将多元行动者纳入网络，并协调各方角色以维持网络稳定。技术开发者通过不断优化和升级GAI模型、开放人工智能工具、提供开发接口等方式吸引用户和第三方开发者，成为虚假信息生成的直接驱动者。技术的不断升级使得生成内容的真实性与虚假性之间的界限愈加模糊，高效的信息生成工具与算法驱动的传播机制相结合，使虚假信息能够迅速占据信息生态的显著位置。征召阶段扩展并动态调整了虚假信息生成网络。
在动员阶段，多元核心行动者通过制定规则、提供技术支持和分配利益等方式动员社交平台用户等其他联盟成员积极参与虚假信息内容生成。社交平台通过流量分成、内容推荐等激励机制动员内容创作者和用户参与内容生成与传播。用户为平台提供新闻事件、热点话题等情境化内容输入，但这些内容中可能存在错误性和偏见性信息。平台的推荐机制优先推送能够激发用户互动的内容，而虚假信息因刺激性和吸引力更具传播潜力，其传播效果在动员阶段不断被强化。因此，动员阶段保障了虚假信息生成网络的长期稳定性。
基于上述产生机制分析，文章提出了四个方向的协同治理路径。第一，从问题呈现到价值对齐，实现机器目标与人类需求的价值协同。作者强调，价值对齐（Alignment）的核心是确保人工智能系统的运行和决策与人类价值观保持一致，应将鲁棒性（Robustness）、可解释性（Interpretability）、可控性（Controllability）与道德性（Ethicality）四个关键目标融入政府监管、技术公司与社交平台的合作以及公众参与的各个环节。第二，从利益赋予到制定标准，实现多元行动者的奖惩协同。对于在虚假信息治理中表现突出的社交平台和技术公司应给予政策倾斜和资金支持，对未能履行治理责任的行动者则应采取经济制裁或市场准入限制等措施，同时制定技术透明度、算法责任制、用户数据保护和信息传播审查等多维度治理标准。第三，从征召到驱动新质生产力，实现技术与数据的创新协同。应开发基于深度学习的多模态虚假信息检测工具，通过自然语言处理技术分析文本、图像和视频的语义与语境，并结合大规模训练数据集提升检测准确性，同时构建多平台数据融合与协同监控体系。第四，从动员到激发群体智慧，实现公众参与的监督协同。应加强公众对GAI虚假信息的识别和判断能力，使公众学会使用事实核查工具，通过交叉验证信息的真实性来抵制虚假内容传播，并逐步形成社区监督与反馈网络。
文章的学术价值在于，将ANT这一分析框架系统性地引入GAI虚假信息研究领域，突破了以人为中心的单一主体分析模式，同时避免了技术决定论或社会决定论的简化视角，强调人类行动者与非人类行动者的同等重要性。这一视角有助于深化对GAI虚假信息内容生成过程的复杂性与动态性的理解。文章的应用价值在于，所提出的四个协同治理路径为有效预防、检测与治理GAI虚假信息提供了策略性参考，尤其是在价值对齐、奖惩机制、技术创新和公众参与等方面的具体建议，为构建具有韧性和可持续性的虚假信息治理网络提供了理论支撑。文章的突出亮点在于，将虚假信息的产生视为转译过程中多元行动者互动的结果，而非单纯的技术输出或人为操纵，从而揭示了虚假信息生成网络中技术、平台、用户之间复杂的利益联结与互动逻辑，为后续研究提供了一个具有解释力的理论分析框架。