近日，新华社发文从多个方面对AI提出了批评，《警惕“AI污染”乱象》一文指出“去年以来，生成式人工智能在世界范围内掀起一波接一波的热潮，其颠覆性应用让许多行业和网民受益。然而，一块硬币有两面，伴随生成式人工智能而来的也有一些负面问题，由'信息垃圾'导致的'AI污染'越来越突出。”
确实，随AI技术的飞速发展，互联网内容生产力也发生了革命性的变化，然而，这种技术的普及也带来了一系列问题：
在某些热门社交平台上，充斥着大量AI生成的虚假账号；
某小说平台的账号，依靠AI“创作”，一天可更新50部小说，月更字数上千万，但行文常常逻辑不通、辞藻空洞；
AI内容创作甚至亮相学术界，某顶尖高校学者在SCI发表的论文，因插图为AI生成，且错误百出，仅发表3天被撤稿，沦为学界笑柄……
网络截图随着AI带来的负面影响越来越多，尤其是在新闻和信息传播领域，几乎全面入侵。AI可以生成、伪造或篡改文本、图片、音频和视频，产生大量粗制滥造、真假难辨的“信息垃圾”，是时候对其进行全面审视了。
AI在新闻领域的入侵
AI的发展为新闻领域带来了翻天覆地的变化，从传统的人工采编模式逐渐向智能化、高效化的方向转变。但人工智能可能会复制或放大现有数据中的错误，生成虚假信息和宣传，新闻机构在使用AI时，也面临保持真实性和公信力的重大挑战。
有的MCN机构为博取流量，通过AI软件生成虚假新闻，导致大量网络谣言病毒式传播。今年6月中旬，一家MCN机构的实际控制人王某某因利用AI软件生成虚假新闻并大肆传播，扰乱了公共秩序，被警方行政拘留。据警方通报，王某某共经营5家MCN机构，运营账号842个，自今年1月以来，王某某通过AI软件生成虚假新闻，最高峰一天能生成4000至7000篇。
新华社在《警惕AIGC数据污染“稀释”人类原创》一文提醒“生成伪造虚假内容，扰乱公共秩序”：生成式人工智能可以根据人的指令生成不存在的内容，极易被用于自动生成虚假新闻和谣言。深度伪造技术（DeepFake）正快速发展，图片伪造、音频合成和视频换脸在生成式AI的帮助下变得轻而易举，这些虚假内容能够以逼真的形式迅速传播，带来严重的社会影响。
在《警惕“AI污染”乱象》文中指出：清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心今年4月发布的一份研究报告显示，近一年来，经济与企业类AI谣言量增速达99.91%。美国调查机构“新闻守卫”称，生成虚假文章的网站数量自2023年5月以来激增1000%以上，涉及15种语言。一些专家认为，AI制造的“信息垃圾”产量庞大，且辨别难度较大、筛选成本较高。
传统版权通常归属于创作者或创作者雇主，但AI版权可能归属于训练数据的提供者、算法开发者、系统操作者甚至最终用户，这导致新闻、出版机构在面对科技企业推出的AI工具整合新闻和内容时，可能损失相关流量和广告收入。当地时间10月21日，《华尔街日报》母公司道琼斯和《纽约邮报》对人工智能初创公司Perplexity提出侵权诉讼，指控后者抄袭受版权保护的新闻内容，并利用这些新闻内容生成对用户提问的回复，从而抢走了原本会流向这两家出版商网站的流量。而在一周前的10月15日，Perplexity刚刚收到了来自《纽约时报》的警告，要求其在10月30日前停止使用《纽约时报》的内容。很多网友对此也给出了自己的看法。
应加大对AI学习和生成机制的源头治理。明确AI平台对源头素材的把控责任和对生成内容的监管责任，完善AI内容生成规则，强制对AI生成内容打上显著标识，提升AI技术的透明度和可解释性。 加强对AI生成内容的筛查监管。有关部门及企业需将监管重点放在对AI生成内容的筛查及审核上，可开发相关的审查算法，规范生成内容向舆论场的流入及传播途径，及时发现并删除低质量或虚假内容。提高用户对AI生成内容的辨别能力。网民应理性对待互联网信息，增强防范意识和识别能力，可使用反向搜索工具，检查内容来源和作者信息，分析内容的语言和结构特征，从而鉴“伪”鉴“劣”。
一方面要明确AI应用边界。明确AI在新闻领域的应用边界至关重要。一方面，要确定哪些新闻内容可以由AI生成，哪些必须由人工撰写。例如，对于重大时政新闻、深度调查报道等需要高度准确性和专业判断的内容，应明确禁止使用AI生成，确保新闻的权威性和可靠性。另一方面，要规范AI在新闻编辑、分发等环节的使用，避免过度依赖人工智能而导致新闻质量下降。另一方面，要提高对AI生产内容的辨别能力。提高新闻从业人员和公众对AI生成内容的辨别能力是应对AI带来问题的重要措施。对于新闻从业人员来说，要通过培训和教育，使其了解AI的工作原理和特点，掌握辨别AI生成内容的方法和技巧。AI的发展势不可挡，它为人类带来了前所未有的机遇和挑战。我们既要充分发挥AI的优势，又要高度重视其带来的问题，加强监管和治理，共同维护良好的网络生态环境。
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