近期，多起自媒体谣言案曝光。汽车领域，某平台账号运营者长期冒充“记者”，多次发布针对汽车养护平台的负面不实信息；金融市场方面，有投资者借助AI工具编造纯碱期货虚假信息。
从类似新发案例来看，涉企谣言已呈专业化、团伙化、产业化，网络造谣出现了很多新态势。
技术环境变了。自媒体运用生成式引擎优化，以符合大模型读取习惯的“小知识块”文本结构，使虚假信息兼具可抓取性、可识别性与高可信度。有媒体就发现，不法分子伪造地方政府网站，向AI投喂虚假数据，输出不实推荐榜单。传统辟谣难以精准触达用户。在AI黑箱中，辟谣权重可能低于精心定制的虚假信息。彻底删稿也是难以实现的，因为信息已通过技术逻辑内化为AI的知识。
内容策略变了。谣言披上专业外衣，在垂类领域使用术语、构建虚假逻辑、冒充权威身份，令用户真伪难辨。前述汽车谣言中，“以记者自居”“歪曲解读政策”是惯用手段。它们直击公众知识盲区，误导认知后，个体消费与投资偏离理性，汇聚起来便可能干扰市场秩序。
黑灰产业运作方式变了。谣言运营者已形成分工明确的黑灰产业链，覆盖内容生产、技术支持、传播推广、变现获利等环节，且有一套规避监管的经验，例如统一使用隐晦话术，增加了监管和平台识别难度。打击单个账号如同“打地鼠”，屡禁不止。
面对产业级乱象，治理不能止于“发现一篇删一篇、出一个问题出一个规定”。更有效的方式，是建立全链条运行的立体治理网。
首先须实现根本转变，关口前移至主动预警，形成事前、事中、事后全链条响应。事前，建立基于传播数据、语义结构、账号关系图谱的风险预警模型，在谣言大规模扩散前发出信号，变“追着打”为“提前防”。事中，提升对文案雷同、传播结构异常的精准识别能力，尤其要关注，“真真假假掺一起”的隐晦话术和团伙操作。事后，加强复盘和固化，分析典型案例、优化处置流程、推动行业合规公约出台，使一次治理产生长远效果。
具体到实践层面，则需要从技术、制度、社会三个维度协同发力。
第一，以技术对抗技术。鼓励平台和监管机构开发针对AI生成内容的识别算法，提升对批量生成、团伙化操作的自动发现能力。平台还应在AI搜索或推荐结果中，标注信息来源的资质，帮助用户判断信息的可信度。
第二，填补监管真空。相关部门承担制度设计与执法监督，可在现有政策基础上出台补充细则，细化AI信息违规行为的认定标准，为执法提供依据。互联网平台作为内容传播主渠道，必须在规则和技术上持续升级，可建立跨平台“从业者黑名单”和联合处置机制，让违规者一处受限、处处受限。
第三，激活共治能量。学者、资深从业者、知名博主等垂类领域的内容专家对行业真实情况敏感，他们可以在前期筛查、辟谣应对、复盘中发挥专业支撑。同时鼓励企业和用户积极参与谣言的识别工作，让广大用户成为信息生态的哨兵。必须承认，一些不实信息传播，往往是切中了公众真实焦虑，背后既有政策执行堵点，也有信息沟通短板。在把工作做实的同时，将政策和进展向公众讲明白、讲清楚，同样能对治理形成有效助力。
从“假记者”到“AI小作文”，自媒体乱象治理不能止步于零敲碎打。让专业、真实、负责任的信息顺畅流动，让虚假、误导、操纵性信息无处藏身，打赢这场攻防战，是构建清朗网络空间的必经之路。
（汪惠怡，中国人民大学新闻与社会发展研究中心）
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