数智时代，如何避免被“伪真实”误导

当前的网络环境面临着严峻的认知信任挑战。生成式人工智能的广泛应用正在深刻改变互联网信息生态，大量深度伪造内容以及未经审核、包含“幻觉”的生成式文本充斥其中，严重削弱了信息质量、真实性和可信度。这使得信息真伪难辨，加剧了人们的认知负担，并迫使信任门槛不断提高。

学术界常提及“后真相时代”，其特征是观点、情绪和虚假信息在网络传播中速度和范围远超事实真相，导致客观事实被掩盖。然而，在数智时代，“后真相”的“姗姗来迟”可能演变为真相“永远无法抵达”。生成式人工智能的普及导致大量未经检验、带有错误或“幻觉”的文本涌入传播领域。这些虚假信息不仅“掩盖”事实，更以高仿真形态直接“取代”事实，制造出真假难辨的认知迷雾，对媒介素养和专业认知能力较弱的群体影响尤为显著。

近期，某自媒体博主为博取关注而策划的盲道被撞虚假报道事件，引发了广泛讨论。借此契机，在思政课上，我们以“真人秀的‘真’究竟指什么”为切入点，引导学生探究深度媒介化社会中的真实性问题。通过深入讨论，学生们认识到，真人秀的“真”并非物质世界的客观真实或逻辑真实，而是一种介于主观与客观、现实与建构之间的“媒介真实”。它既有真实参与者、真实场景等现实基础，又很大程度上依赖观众的情感期待和节目制作方的主观建构。

如今，我们接收到的许多信息已非纯粹的客观真实或“眼见为实”的感官真实，而是经过媒体深度中介化的“媒介真实”，媒体在信息的筛选、加工和认知过程中扮演着重要角色。

然而，这种经过媒介技术中介化的真实可能伴随各种风险。以真人秀为例，节目打着“真”的旗号，以真实人物和场景为包装，掩盖了剧本策划、镜头选择、后期剪辑和人为引导等加工环节，让观众误以为所见即为参与者最真实、未经修饰的表达。

在数智时代，这类风险进一步加剧。大语言模型以其严谨的逻辑、流畅的文本和系统化的表述，为用户营造出“专业、真实、可信”的印象。然而，技术逻辑建立的信任机制并不能完全保证内容的真实性。多数用户倾向于认为大模型生成的内容是真实可靠的，却忽视了大模型本质上是基于现有知识库的概率性预测，而非对客观事实的精确复现，可能产生“幻觉”和错误。若不加辨别地采信大模型生成的内容，不仅会助长虚假信息的传播，还可能混淆价值判断，侵蚀社会共识的基础。

大模型的普及促使生成式文本激增，但并未同步提供与之匹配的有效信任技术，为人工智能生成内容的真实性提供可靠保障。

信任的建立始终以“真实”为核心。面对数智时代的认知信任危机，迫切需要构建一种立体多元的信任结构，既要发挥技术创新的作用，也要重视制度保障，更要强调人格信任的基础性作用，从而摆脱深度媒介化所造成的认知迷雾。

在思政课堂上，我们详细探讨了适应数智时代的信任结构。首先，通过信任技术增强技术信任。数智时代的信任危机，既与大模型本身的局限性有关，也与缺乏可验证、可追溯、可审计的信任技术体系密切相关。我们引用了央视“3·15”晚会曝光的“数据投毒”案例，说明尽管生成式引擎优化(GEO)本身是提升信息可信度的正向技术，但因监管缺失而被滥用。未来，需要建立覆盖模型训练、内容生成、传播分发的全链条信任技术标准，推动GEO可信传播机制，确保大模型生成内容的每一次输出都可验证、可追溯、可信任、可担责。

其次，通过制度信任保障社会信任。社会学家卢曼认为，信任是一种简化机制，有助于复杂社会的高效运转。制度信任作为一种重要的社会信任机制，以协议、契约、法规等为依据，为社会行为和信息的真实性提供兜底。未来，应将对生成式文本的真实性要求提升至具有约束力的法律原则、监管义务、程序规则和责任后果层面，强化人工智能生成内容的“打标”要求，普遍建立可信内容标识体系，重塑公众对生成式人工智能的社会信任基础。

最后，要筑牢人格信任的底线。人格信任是人类最基本、最原始的信任机制，也是所有信任的前提。这种基于长期相处或对专业知识的熟悉而形成的人格信任，根植于人类的认知心理结构。

面对数智时代的信任危机，个体尤其需要依靠人格信任构建稳定的信任结构，夯实个人信息甄别和真伪判断的根基。面对海量网络信息，应学会不盲从、不轻信，善用理性思维和专业知识进行甄别核查，精准识别错误、虚假信息或谣言，避免被媒介技术构建的“伪真实”所误导。

在思政课堂上深入讲解信任的社会结构，有助于引导学生系统、深刻地认识数智时代的信任危机，并提升其识别错误或虚假信息的能力。课后作业和反馈中，许多同学结合生活实例，深入探讨了媒介真实的利弊，明确了面对网络信息，尤其是生成式文本时，必须保持严谨审慎、主动甄别、理性判断的态度。

这套关于信任的解释体系，为破解认知信任危机、重建适应数智时代的认知信任结构提供了切实可行的方案。

(作者系复旦大学马克思主义研究院副院长、副教授) 李凌 来源：中国青年报 2026年07月13日 07版

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