“顶流男星豪赌10亿”“路易吉自杀”“梅西去世”，这些都是近期流传在网上的“新闻”。
与其叫它们“新闻”，不如叫“AI幻想碎片”。近些年来，随着人工智能的快速发展，生成式内容得到越来越多人的关注。
用AI生成“新闻”，成了最近大家的新乐子，不少网友开始尝试自己生成相关内容并进行传播。
“顶流男星豪赌10亿”就来自某网友手笔，该网友使用AI软件输入社会热点词，制作了标题为‘顶流明星被曝境外豪赌输光十亿身价引发舆论海啸’的谣言信息，并在小红书、微博等社交平台迅速扩散，目前已被处以行政拘留8日处罚。
其实使用AI助力新闻生产不是新鲜事。早在十年前新华社就开发了自己的*位机器人记者“快笔小新”。它可以7×24小时不间断工作，更可以跨越条线，原本需要编辑记者们15～30分钟完成的稿件，“快笔小新”只需要3～5秒钟就能完成。
国外媒体如BBC、纽约时报等媒体也都将AI纳入新闻生产过程。但用AI助力新闻生产与用AI生成新闻是两码事。
由于当前语言类AI还是抓取语料进行生成，不少网友的自发内容也会被AI识别为“资料”，从而生成一些看似真实，实际根本没有发生的“新闻”。
更值得注意的是，这些由AI生成的假新闻正成为内容循环的源头，也就是说用户用AI生成内容进行发布，其他用户进行相关提问，AI会再次抓取这些内容反馈给用户。
当新闻有一天也可以被“生成”，它将带来什么，又将消解什么？带着这些问题，毒眸与多位媒体行业、AI行业以及互联网行业从业者展开对话。
在AI席卷而来的当下，我们更需要厘清，真实与虚幻的边界。
01-顶流男星的谣言
“哇，是林俊杰还是周杰伦啊？玩这么大！”
三月初，一则内容为“某超一线男星在澳门永利皇宫赌场贵宾厅连赌七日”的消息在网络疯传。这则消息据称“经权威渠道确认”，由国际金融调查机构Global Financial Watch于3月10日发布的跨境资金异常流动曝光。
信息显示，该位“顶流男星”七日豪赌输尽10.3亿元流动资产，抵押三处豪宅及私人飞机，为翻本还向澳门黑帮借贷3亿元。
网友吃瓜热情被迅速点燃，相关帖子开始在微博、小红书、豆瓣、知乎等社交平台大肆传播，林俊杰、周杰伦等“顶流男星”都被提及，甚至还有网友跑到黄晓明微博下方求证是否输了十亿，得到对方“欢乐豆吗？”的回答。
（图源：@黄晓明）
这条消息还释出了相当多的细节，诸如该男明星输掉的10亿分为离岸公司转入8.6亿，以及地下钱庄兑换1.7亿港元现金筹码；其内地经纪公司还在3月9日深夜发布声明承认其存在“个人财务问题”，两栋被抵押的豪宅分别是位于北京朝阳区2.8亿元的独栋别墅以及上海陆家嘴的*公寓。
眼见各位被猜测的男明星们都默不作声，舆论风波愈演愈烈，越来越多的男明星被网友列入“可能名单”。就在网友们猜的不亦乐乎之际，公安部网安部门发布通告，原来这条看起来有鼻子有眼的网络消息，竟然是AI生成的假新闻。
（图源：@人民日报）
公安部通告称，“网民徐某强（男，36岁）为博取流量、谋取非法利益，于2025年3月10日10时，使用软件“某书”中AI智慧生成功能，输入社会热点词制作了标题为‘顶流明星被曝境外豪赌输光十亿身价引发舆论海啸’的谣言，公安机关根据相关法律法规，已对徐某强处以行政拘留8日处罚。”
无独有偶，在震惊韩国的金秀贤金赛纶事件中，也有AI假新闻的身影。
3月12日，微博名为“恋舆智”的网友发布微博，称金秀贤在金赛纶头七当天（2025年3月12日前后）通过粉丝互动平台Bubble发布动态，晒出粉丝礼物，并称“不愧是超级chill的我”。
这条消息没有引起“顶流男星豪赌输10亿”如此大的舆论风波，但也燃起不少中国网友的义愤之情。由于金赛纶与金秀贤此前恋爱六年，金秀贤涉嫌“恋童癖”，金赛纶又在男方生日当天选择自杀，让这条消息也开始快速扩散。
但仔细分析此条微博，就会发现金赛纶去世日期为2月16日，头七不管按照中韩哪一国家的习俗计算，都不应该是3月12日。
和“顶流男星豪赌十亿”的“新闻”一样，这些AI生成式内容虽然看起来真实详细，但只要仔细一想，便有诸多细节经不起推敲。或许AI比新闻从业者更是熟知人性，在这些精准挑动网友情绪的“新闻”中，AI加速了生成新闻的脚步，同时也消减了用户冷静思考的反应与时间。
此时AI担任的不再是省时省力的工具角色，而是幻觉碎片的生产者。
02-AI的自由与偏见
这两年，AI假新闻层出不穷，而且以文字、图片、视频等各种形式出现。
今年年初，西藏日喀则市定日县发生6.8级地震，多张“小男孩被埋图”在网络疯传，引发网友关切。然而经公安机关核查，这些图片均由一位青海网友使用AI工具生成而来，该网友将日喀则地震信息进行关联拼凑，引发谣言扩散。
除此之外，还有不少网友也使用AI工具嫁接图片，以其他地区地震现场生成为定日地震现场，骇人听闻。
2023年，“杭州市政府3月1号取消机动车依尾号限行”的“新闻”也在网络疯传。
随后“江浙之声”报道，这则所谓的“新闻”，是杭州某小区业主群讨论ChatGPT，一位业主开玩笑，称试试用ChatGPT写“杭州取消限行”的“新闻”，并在群里直播ChatGPT写作的全过程，其他看到文章的业主直接当成新闻截图转发。
AI还生成诸如“路易吉自杀”“梅西去世”“80后死亡率突破5.2%”等各种耸人听闻的假新闻，从这些案例中不难看出，AI假新闻已经蔓延至文娱、体育、社会生活等多个领域，并产生不小影响。
在此前毒眸对十位记者的采访中（），不少媒体从业者也都提及日常工作已经开始使用AI，会用AI生成视频新闻封面、搜集信息数据等。
2015年，新华社就开发了自己的*位机器人记者“快笔小新”。“快笔小新”可以7×24小时不间断工作，更可以跨越条线，从体育赛事报道到股市、国债开收盘，它都能自动根据信息快速生成新闻稿件，原本需要编辑记者们15～30分钟完成的稿件，“快笔小新”只需要3～5秒钟就能完成。
在国外，新闻从业者对于AI的使用更加激进大胆。
3月18日，意大利自由保守主义日报《Il Foglio》发布了全球首份完全由AI生成的报纸。该份报纸共4页，全部内容均由AI生成。头版头条剑指美国总统特朗普，此外头版还刊登了专栏文章《普京的十次背叛》，称普京“20年来违背承诺、撕毁协议和言而无信”。
经济、文化版面也都由AI生成最新数据讨论及社会现象分析，最后还刊登了由AI生成的“读者来信”。
《Il Foglio》编辑Claudio Cerasa认为，《Il Foglio AI》展现了一份“真正的报纸”，它是“新闻、辩论和观点碰撞的产物”以及“我们不得不思考的问题，这些问题不仅仅是新闻领域的”。
《洛杉矶时报》在今年3月3日也引入了一项新功能“Insights”。“Insights”可以表达特定观点或“从个人角度”撰写文章，但就在一天后，由于“Insights”淡化三K党种族主义问题，该功能随即下线。
代表《洛杉矶时报》记者的工会也随后发表声明，对“未经编辑部审核的AI生成分析”表示担忧。工会表示，他们不认为这种做法会“增强公众对媒体的信任，相反，这种工具可能会进一步削弱新闻机构的公信力”。
在毒眸和多位媒体从业者的对谈中，我们也发现，随着使用程度加深，也有不少新闻从业者开始掉入“AI陷阱”。
“3月份乌拉圭和阿根廷的比赛，梅西都没上场，国内某知名体育垂直媒体平台发布的半场战报就有‘梅西通过灵活跑位为球队创造机会’的这种表述，疑似是用AI提前写的。日常搜集资料的时候，我也在大平台上看到过AI生成的莫须有新闻战报。”知名体育自媒体博主碧波介绍。
“我们会使用AI进行基础资料搜集，原本以为会比较省力，但最近发现工作量似乎更多了，因为要验证AI给到的是否是‘假数据’”。文娱记者周敬仪这样说道。
多位媒体从业者都提到ChatGpt、DeepSeek、kimi，这是目前媒体从业者使用最多的三个AI应用。
“kimi会给到很多文章索引，使用起来比较方便，但这些参考文章良莠不齐，有些也是网友自己发布的信息。”财经记者朱元这样认为，”但财经条线还好，因为我们一般用AI搜集财报数据以及经营数据”。
拥有八年文娱行业从业经历的编辑李莞尔则有些“苦不堪言”，“刚入行的时候我就发现很难找到关于文娱产业的权威信息，当时主流还是用百度，但搜出来的基本都是网友自己发的八卦，或者是片汤话凑出来的所谓‘文章’，毫无价值。”
有了AI之后，李莞尔的工作似乎更难了。“我之前非常信任DeepSeek，因为感觉更有‘人味’，但后来发现，它生成的内容看似非常完整且很‘权威’，但很多内容根本就不存在。如果对行业没有积累或者常识，很容易被骗到。”
03-一条莫比乌斯环
如同莫比乌斯环，现在的AI已经形成“虚空内容环”。
从上述AI假新闻的相关报道中，我们能看到，几乎都是用户自发在AI相关应用中输入指令即可完成。
“AI生成新闻的prompt非常简单，下指令，加一段参考，把新闻教科书里的写作要求写进去，再根据一些基础事实以及搜索内容就可以生成。不需要专业AI应用，在网页版甚至就能生成。“AI行业从业者Ingemar这样说道。
就职于AIGC相关企业的Han则提供了另一种生成可能。“还有一种类似于自动抓取信息，比如在某搜索引擎上比较常见的无价值聚合信息。这在这一轮生成式AI爆发前就存在，主要利用爬虫加上一代的文字处理AI做简单处理来填充平台内容。”
这更接近李莞尔在上文中提到的，更早时期，搜索引擎提供的无用信息。如果说早期这些无用信息大规模聚合在搜索引擎搭建的内容平台上，那到如今随着社交媒体快速发展，以及传播媒介的快速更迭，这些内容被更快、更广、更大规模地散播于更多平台。
比如“顶流男星豪赌10亿”就在小红书上引起广泛讨论，更是一度登上微博热搜。一则AI假新闻的生产成本、传播成本都被大大降低，其扩散范围也变得更大、更广。
（图源：小红书）
更值得注意的是，这些由AI生成的假新闻正成为内容循环的源头，也就是说用户用AI生成内容进行发布，其他用户进行相关提问，AI会再次抓取这些内容反馈给用户。
“这接近于AI的数据崩溃的合成数据递归，持续下去会让数据库完全失真，是一个大问题，之前有不少LLM（AI大语言模型）训练时都遇到过这一问题。AI假新闻的产生很大程度上是这一问题的根源也是这个问题的结果。”Han这样认为。
即便LLM（AI大语言模型）以学习文本数据为核心，但这些文本数据往往包含“历史和当代的偏见”以及如今真假混杂的信息，导致模型再精心筛选训练，也难以解决这一问题。
剑桥大学博士后，西湖大学终身教授张岳在澎湃新闻的采访中分享了目前主流的三大AI生成文本鉴别法，主要是监督分类器法、零样本分类器法以及水印法。
“监督分类器法要收集大量已知数据，做分类学习。对训练时见过的大语言模型生成的文本，它的识别准确率较高；但遇到未见过的模型生成的文本，识别准确率下降；Fast-DetectGPT、DetectGPT属于零样本分类器法，无需收集数据进行训练，主要通过AI文本的特征来“找同类”；水印法是在生成AI文本时打上“水印”。相关服务提供者对生成合成内容添加显式标识，或在生成合成内容的文件元数据中添加隐式标识，这种方法准确率高，但存在标记被人为弱化甚至移除的风险。”
“目前法规也在规范化相关内容，比如要求AI生成内容需要额外标注，有了标注，后续这一问题有可能会得到缓解。”Han补充道。
在今年两会上，也有人大代表提出加强对AI生成虚假信息治理的建议。全国政协委员、四川大学华西医院教授甘华田在接受红星新闻采访时称，AI深度伪造视频、政府公告、企业声明、名人言论、虚假金融信息等行为，已严重干扰公众的判断，这类虚假信息不仅误导消费者，还损害了社会公信力。
国家互联网信息办公室、工信部、公安部、国家广电总局已发布《人工智能生成合成内容标识办法》，将于今年9月起实施，《办法》聚焦人工智能“生成合成内容标识”关键点，通过标识提醒用户辨别虚假信息，明确相关服务主体的标识责任义务，规范内容操作、传播各环节标识行为。也就是开始对AI内容“打水印”。
国外方面，OpenAI也已与新闻集团和《金融时报》签署了商业合作及授权协议，让ChatGPT用户能看到特定的、注明出处的新闻摘要、引用和链接。
这些措施与手段都在强化AI生成内容的可靠性与确定性。在这个人人都可以产生内容，“假作真时真亦假”的时代，AI的确如同双刃剑，但不管如何使用，这把剑始终不能对着自己。
