引言
随着生成式人工智能（AIGC）技术的飞速迭代，文本、图像、音频、视频等各类生成内容已深度渗透到社会生产生活的各个领域，从新闻传播、学术研究、商业营销到日常社交，AIGC正以高效、低成本的优势重构内容生产与传播的模式。中国互联网络信息中心发布的《生成式人工智能应用发展报告(2025)》显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，用户规模半年翻番，彰显出AIGC技术的普及速度与应用潜力。
但技术的双刃剑效应在AIGC领域表现得尤为突出，AI"造假"问题伴随技术发展持续凸显，且呈现出手段多样化、仿真度提升、传播速度快、影响范围广的特点。从AI生成的虚假新闻误导公众舆论，到深度伪造技术制作的换脸视频侵犯他人权益，从学术领域的AI代写、数据造假破坏科研诚信，到金融领域的AI仿冒诈骗造成财产损失，AI"造假"已形成完整的黑灰产链条，对个人合法权益、行业健康发展、社会信任体系乃至国家安全构成了严峻挑战。
为应对AI"造假"带来的风险，各国纷纷出台相关监管政策，行业组织与企业也在积极探索真实性保障机制，一场围绕生成内容监管的博弈正式展开。这场博弈的核心，并非简单地限制AIGC技术的发展，而是在鼓励技术创新与保障内容真实性之间寻找平衡——既要释放AIGC技术赋能千行百业的潜力，又要防范其"造假"风险，守住信息真实性的底线。
本文立足生成内容监管的现实困境，系统分析AI"造假"的表现形式与危害，梳理国内外监管实践的现状与不足，探讨真实性保障的技术路径与机制构建，最终围绕AI"造假"与真实性保障的博弈平衡点，展望未来生成内容监管的发展趋势，为推动AIGC技术健康有序发展提供参考。
一、AI"造假"的表现形式与核心危害
1.1 AI"造假"的表现形式：从显性模仿到隐性欺诈
AI"造假"并非单一的内容伪造行为，而是随着AIGC技术迭代不断演化的多维度、多层次行为集合，其核心特征是利用AI技术生成不符合客观事实、且具备较强迷惑性的内容，从早期的简单文本拼凑，已发展为可实现实时交互、跨平台传播的高级欺诈形式，主要可分为以下四大类：
文本类造假是最基础、最普遍的AI"造假"形式，涵盖范围极广，且隐蔽性不断提升。早期的文本造假多表现为AI对现有内容的简单拼接、同义词替换，主要用于自媒体洗稿、垃圾信息填充等场景，通过规避查重机制实现"伪原创"。而当前的文本造假已呈现出精细化、场景化的特点，AI可根据特定需求生成逻辑连贯、风格统一的虚假新闻、学术论文、公关文稿、法律文书等内容，甚至能模仿特定人物的语言风格，生成极具迷惑性的对话记录、留言评论。例如，部分自媒体利用AI生成虚假的行业分析报告、政策解读文章，误导投资者与公众；学术领域中，AI代写论文、伪造实验数据摘要的现象屡禁不止，部分AI生成的论文甚至能通过初级学术审核，破坏科研诚信体系。更值得警惕的是，AI文本造假已与网络谣言深度结合，借助算法推荐实现精准分发，形成"生成-传播-发酵"的快速闭环，短时间内就能引发舆论动荡。
图像与视频类造假是危害最直观、影响最恶劣的AI"造假"形式，核心依托深度伪造（Deepfake）技术，实现对人脸、场景、动作的精准合成与篡改。早期的图像造假多表现为AI生成虚假的人物照片、场景图片，用于虚假宣传、身份冒用等场景；而当前的视频造假已能实现实时换脸、语音同步、动作模仿，仿真度达到难以分辨的程度。例如，不法分子利用AI深度伪造技术，伪造明星、公职人员的形象，制作低俗、虚假的视频内容，侵犯他人肖像权与名誉权；部分诈骗分子伪造企业高管的换脸视频，通过远程会议下达转账指令，实施精准诈骗，香港某公司就曾遭遇此类骗局，合成视频不仅还原了高管的外貌与语音，更模拟了会议互动细节，导致上千万港元损失。此外，AI还能伪造灾害现场、社会冲突等虚假视频，误导公众认知，甚至引发社会恐慌，印度大选期间出现的"莫迪跳舞"合成视频，就曾险些引发社会动荡。
音频类造假主要表现为AI语音克隆技术的滥用，通过采集少量目标人物的语音样本，就能生成高度相似的语音内容，实现语音模仿、配音伪造等功能。当前，AI语音造假已广泛应用于诈骗、侵权等违法活动中，诈骗分子利用AI克隆老年人子女、企业高管的语音，拨打诈骗电话，以紧急求助、工作指令等名义索要钱财，成功率大幅提升；部分商家未经授权，利用AI克隆知名配音演员、公众人物的语音，用于广告宣传、产品推广，侵犯他人声音权与知识产权。例如，2025年就有多起奥运冠军声音被伪造用于农产品带货的案例，配音演员的声音经AI训练后被擅自盗用，形成恶性传播链条。更隐蔽的是，AI还能伪造通话录音、语音留言，用于恶意诽谤、虚假举证，对个人声誉与社会公平正义造成严重影响。
数据类造假是AI"造假"中更具隐蔽性、破坏性的形式，主要表现为AI生成虚假的数据集、实验数据、统计数据等，用于学术研究、商业决策、政策制定等场景。在学术领域，部分研究者利用AI生成虚假的实验数据，伪造研究成果，误导学术方向；在商业领域，企业利用AI生成虚假的用户数据、营收数据，用于融资、上市、市场竞争，欺骗投资者与消费者；在政策制定领域，虚假数据可能导致政策制定脱离实际，影响公共利益。例如，某科研团队利用AI生成虚假的医学实验数据，发表虚假研究论文，误导临床治疗方向；部分互联网企业通过AI伪造用户活跃度数据，夸大平台影响力，吸引广告投放与投资。此类造假行为不仅破坏了行业秩序，更可能引发系统性风险。
1.2 AI"造假"的核心危害：从个体权益到国家安全的全方位冲击
AI"造假"的危害已不再局限于单一的个体或行业，而是呈现出扩散性、系统性的特点，从个人合法权益、行业健康发展，到社会信任体系、国家安全，都受到了不同程度的冲击，形成了多层次的危害链条。
对个人而言，AI"造假"直接侵犯了公民的人格权、财产权与隐私权，造成了身心与财产的双重损失。在人格权方面，AI深度伪造的换脸视频、语音克隆内容，以及虚假的文字评论、聊天记录，极易导致个人肖像权、名誉权、声音权受到侵犯，部分虚假内容甚至会对个人的社会评价、职业发展造成不可逆的影响。例如，公众人物被伪造低俗视频、普通人被伪造负面言论，都可能引发网络暴力，导致个人身心受到极大伤害。在财产权方面，AI"造假"引发的诈骗案件频发，诈骗分子利用AI伪造身份、伪造指令，实施精准诈骗，老年人、企业财务人员等群体成为主要受害对象，此类诈骗案件的涉案金额往往较大，且侦破难度高，给受害人造成巨大的财产损失。在隐私权方面，AI"造假"过程中，往往需要采集个人的人脸、语音、身份信息等敏感数据，部分不法分子在采集、使用这些数据时，未履行任何告知与授权程序，导致个人隐私泄露，进而引发更多的安全风险。
对行业而言，AI"造假"破坏了行业秩序，侵蚀了行业信任，阻碍了行业的健康发展。在新闻传播行业，AI生成的虚假新闻、虚假资讯挤占了优质内容的生存空间，误导了公众舆论，导致新闻媒体的公信力大幅下降，传统媒体与优质自媒体面临巨大的生存压力；同时，AI洗稿行为严重侵犯了原创作者的知识产权，打击了原创积极性，形成"抓取-洗稿-再传播"的恶性循环。在学术科研行业，AI代写、数据造假等行为破坏了科研诚信体系，导致学术成果的真实性受到质疑，误导了学术研究方向，浪费了科研资源，不利于学术创新与发展。在商业领域，AI"造假"导致市场竞争失去公平性，虚假宣传、虚假数据欺骗了消费者与投资者，破坏了市场秩序，部分企业依靠AI"造假"获取不正当利益，挤压了诚信企业的生存空间。在金融行业，AI"造假"引发的诈骗、虚假数据等问题，不仅损害了金融机构与投资者的利益，更可能引发金融风险，影响金融体系的稳定，2024年奥雅纳香港分公司遭遇的AI换脸诈骗案中，犯罪团伙通过伪造高管视频下达转账指令，15次转账累计损失2亿港元，就是典型案例。
对社会而言，AI"造假"侵蚀了社会信任体系，加剧了信息不对称，甚至可能引发社会动荡。传统社会中，"眼见为实、耳听为虚"是公众判断信息真实性的基本准则，而AI深度伪造技术的普及，打破了这一准则，使得公众难以分辨信息的真伪，形成"人人自危"的信息环境。当虚假信息借助算法推荐实现快速传播，不仅会误导公众认知，还可能引发谣言发酵、网络暴力、群体对立等问题，影响社会和谐稳定。例如，AI生成的虚假灾害信息、疫情信息，可能引发公众恐慌，导致抢购、囤积物资等非理性行为；虚假的社会冲突、执法视频，可能误导公众对政府、执法部门的认知，损害政府公信力。此外，AI"造假"还可能加剧社会不公，部分不法分子利用AI技术伪造身份、虚假证明，获取不正当利益，而普通公众难以识别，进一步扩大了信息差与权益差距。德勤数据显示，2024年25.9%的受访企业高管遭遇过深度伪造事件，预计到2027年，生成式AI在美国造成的欺诈损失将达400亿美元，较2023年增长2.25倍，凸显出AI"造假"对社会的严重危害。
