智能化谣言如何治理

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智能化谣言如何治理

网络谣言治理是互联网信息内容治理的重要部分。当前，

计算机视觉、机器学习、自然语言处理等人工智能技术的深度

发展驱动网络谣言加速向智能化网络谣言演化，并催生出面向

特定个体群体或机构的定制化谣言，催生出逼真模拟与合成音

视频内容的深度伪造谣言，以及催生出利用自动化程序在社会

化媒体平台上进行“谎言灌喷”等新型网络谣言内容与传播形

态。与先前的网络谣言相比，智能化谣言不仅易于生产、难于

鉴别，还可借由内容定制、算法分发、用户关系传播和社交机

器人介入等方式实现隐蔽流动、靶向感染、集中爆发。由此造

成的信息失序不但会破坏社会信息生态，亦有可能带来社会舆

论动荡、社会信任受损等风险。对此，有必要加快完善智能化

谣言治理的系统性建设，以技术为基础、协同机制为保障、传

播新秩序为根本，提高相应的治理能力。

夯实基础，补齐技术短板

算法治理已成为智能传播时代谣言治理的发展趋势。算法

在全面性、精准度和治理效率上具有优势，尤其是针对难以辨

识真伪的深度伪造内容，通过算法模型对其加以识别是目前比

较有效的手段。因此，增加和发掘智能化谣言治理的技术储备，

构建全新的算法治理实践模式，是提升智能化谣言治理水平的

重要基础。

目前，依托于算法的网络谣言识别已形成三种主要技术路

径：以人工标记的谣言文本特征为依据鉴别目标内容；借助信

息传播模型识别谣言扩散关键节点来辨识虚假信息；引入深度

学习方法对规模化文本进行深层语义特征的抽象与提取，将其

中的有效特征作为鉴别信息真假的关键指标。近年来，谣言检

测技术的准确性不断增强，其应用对象也从静态时滞数据集、

单一谣言源头逐步向动态实时信息流、多元传播网络拓展。然

而，针对具有高度拟真形态、裂变扩散能力、跨圈层穿透力的

智能化谣言，现有谣言识别算法仍存在两个亟待补齐的短板。

一是对文本形态之外的多媒体内容的检测能力较弱。当前，可

实现音频及视频的模拟、合成与伪造的深度伪造技术正助推智

能化谣言向更接近真实和客观存在的图片、声音、影像等多媒

体形态扩展，而目前谣言识别算法技术多聚焦于文字内容，在

利用多媒体分析技术以及挖掘多媒体信息特征与元数据方面仍

处在起步阶段。二是谣言识别过程中精度与速度之间的矛盾尚

未解决。谣言识别通常需要重复的信号才能达到足够的精度，

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摘要：

智能化谣言如何治理网络谣言治理是互联网信息内容治理的重要部分。当前，计算机视觉、机器学习、自然语言处理等人工智能技术的深度发展驱动网络谣言加速向智能化网络谣言演化，并催生出面向特定个体群体或机构的定制化谣言，催生出逼真模拟与合成音视频内容的深度伪造谣言，以及催生出利用自动化程序在社会化媒体平台上进行“谎言灌喷”等新型网络谣言内容与传播形态。与先前的网络谣言相比，智能化谣言不仅易于生产、难于鉴别，还可借由内容定制、算法分发、用户关系传播和社交机器人介入等方式实现隐蔽流动、靶向感染、集中爆发。由此造成的信息失序不但会破坏社会信息生态，亦有可能带来社会舆论动荡、社会信任受损等风险。对此，有必要加快完...

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