（三）

当一切都可以被伪造，公众将陷入两难：怀疑一切，要付出高昂的认知成本；相信一切，则难免受骗。在信息与认知场域内，霍布斯在《利维坦》中描述的“自然状态”——“一切人对一切人的战争”——可能正悄然降临。

信息传播与社会共识的形成，本质上是一种协作。我们不可能将辨别真伪的希望仅仅寄托于普通用户的“火眼金睛”，而需要各方主体同向发力，共同守护信息环境的真实可靠。

第一，AI厂商应担起源头责任。不能只顾发布新模型，而无视其对信息传播的伤害。行业应当建立共同认可的标准协议，将无感水印内嵌于AI生成内容，从源头打上“数字基因”。

第二，平台方要当好守望者。内容分发时，应依据标准对AI生成内容打标追踪，让用户清晰识别其AI属性，提高对虚假信息的警惕。同时，须建立敏锐的舆情感知机制，在虚假信息形成风暴前及时预警、阻断传播链。平台还应尽快为用户提供便捷的AI内容识别工具，利用大模型的语义理解与图像分析能力，实现自动化比对与风险提示，真正找到“技术解”。

第三，主流媒体更需彰显“压舱石”作用。唯有深入现场，用高密度、高保真、多角度、可交叉验证的事实，才能击碎谣言。当AI多模态生成技术让虚假信息制造变得更加容易，这对于媒体尤其是主流媒体提出了更高要求。

最后，普通用户也并非软弱无助。我们应该在数字世界扬弃“有图有真相”的前提假设，对屏幕上的一切多留一分警惕。看到“爆炸性”截图，先别急着转发，多问一句来源；读到“内部人士”爆料，先别忙着站队，多等一个交叉验证。更进一步，新闻传播教育与媒介素养应当成为公民教育的一环，构建好应对AI造假的基础防线。

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