人工智能通过学习海量数据,能够生成高度逼真的视频、音频和图像,甚至合成名人、专家的讲话片段,若用于恶意传播,便会在瞬间撬动公众认知的底线。深度伪造的风险并不仅仅停留在“看起来真实”这个层面,更在于其背后潜藏的系统性威胁:误导公众舆论、干扰公共事务、危及个人隐私与人格权、诱发金融诈骗、损害企业与品牌信誉,甚至被用于政治操控与国际竞争的灰色战场。
与此技术本身并非孤立的单一风险,其影响呈现出层次化的传播链条:伪造内容在社交平台扩散、被二次加工传播、形成“真实性裂缝”,导致信任成本上升、危机响应时间拉长。
深度伪造的风险类型可以从三个维度来划分:信息层面的错假与误导、个人层面的隐私与名誉侵害、结构层面的信任危机与治理挑战。信息层面,伪造的影像往往具备极高的辨识门槛,即使有专业机构也难以在第一时间做出准确判断,普通用户的辨识能力受限,错误信息更容易在情绪高涨的时刻“放大”。
在个人层面,伪造音视频可能侵犯肖像权与隐私权,甚至在未经授权的情况下对个人进行名誉攻击,给受害者带来长期的舆论困扰与心理压力。就治理而言,现行法律与制度在快速变化的技术环境中显得滞后,平台责任、个人权利保护、证据规则等方面存在缝隙,跨域传播与跨行业滞后治理的难度进一步放大。
正因为风险呈现多点叠加的特性,治理的任务也需要跨学科、跨部门、跨行业的协同推进。技术层面需要提升检测能力与可验证性,法律与监管层面需要明确责任边界及操作路径,教育与公共传播层面需要提升媒介素养与风险意识,行业层面需要建立自律机制和技术标准。中国社会科学网作为一个汇聚学术研究、政策解读和实践案例的智库型信息平台,具备梳理问题、连接学界与治理主体、推动治理方案落地的独特优势。
下一部分,我们将从治理的制度设计、技术路径与社会动员三个维度,展开对策与路径的系统性梳理。治理的路径与实践治理深度伪造技术,需要在制度设计、技术对抗、行业自律与公众教育等多个层面同时发力,形成多方协同的治理格局。
以中国社会科学网为平台,我们可以把学术研究的深度与政策落地的速度结合起来,推动理论与实践的互证与迭代。
制度设计方面,第一步是完善法律与监管框架,明确生成内容的法律边界、责任主体及追责机制。对平台方、内容创作者与传播者进行分层约束,要求平台对可疑内容进行风险标签、可验证性标记及溯源披露。对高风险场景(如政治事件、重大公共安全事件、金融交易环节)设立专门的治理流程与应急响应机制,建立跨部门协作的快速处置通道。
加强数据治理与个人信息保护,明确个人数据在生成训练中的用途与边界,防止数据滥用与泄露。
技术对抗方面,提升可验证性与可追踪性是核心。推广水印、时间戳、区块链式溯源等技术手段,使内容的来源与编辑痕迹可验证,方便公众与机构快速判断内容真实性。推动开发与采用跨平台的深度伪造检测工具,加强对高风险内容的自动识别与人工复核的协同机制。鼓励采用“证据化”理念,即在关键场景的证据链中附带对内容真实性的独立评估报告。
与此推动标准化建设,制定可公开参照的行业标准和评测指标,让不同主体在同一尺度上评估风险、对比治理效果。
行业生态与公共教育方面,建立自律与治理并行的机制。行业协会、平台、内容创作者应共同制定行为准则、内容鉴别流程与最低可接受的透明度要求。平台应承担更明确的责任,包括对可疑内容进行延迟发布、引导用户通过正规渠道核验信息、提供权威机构的事实核查结果等。
教育层面,提升公众媒介素养与风险意识,开展易懂且可持续的公众教育活动,让普通受众具备基本的识别能力与求证习惯。校园、社区、媒体机构应联合开展定期培训,帮助人们在信息洪流中分辨真假、懂得求证。
国际对话与协同同样不可缺失。深度伪造是全球性挑战,需要跨境的信息共享、技术标准对齐与执法协作。通过国际组织、区域性协作机制及学术交流,推动形成互信的治理框架与应对流程,降低跨境传播造成的治理成本。中国社会科学网将继续发挥学术研究与政策解读的桥梁作用,汇聚前沿研究成果、治理案例与政策建议,向政府、企业和公众传递清晰、可操作的治理路径。
治理的成功在于持续的评估与迭代。在快速变化的技术环境中,静态的规则很难长久有效,因此需要建立动态的评估机制,对治理效果、技术演进和社会反应进行持续监测、评估与修订。以“科学性、透明度、包容性”为原则,推动研究者、行业从业者、监管者与公众共同参与治理过程。
中国社会科学网将以开放的学术资源、权威的政策解读和丰富的实践案例,成为多方对话与协同的场域,帮助社会在拥抱生成式人工智能成果的构建更稳健的信任生态。最终目的是在保障公共利益、维护个人权利与促进创新发展之间,找到一条可持续的治理路径,让深度伪造技术的社会风险得到有效控制,治理成为推动数字时代健康发展的重要基石。