当AI开始定义“真实”：传媒行业的信任危机

2026年，传媒行业面临的最大挑战或许不是成本、不是效率、不是商业模式——而是信任。

当AI可以批量生产以假乱真的内容，当算法悄无声息地替你划定信息边界，当一张社交平台上的照片随时可能被“偷”进一部低俗短剧——传媒行业赖以生存的基石，正在被一层层侵蚀。

一、你看到的，是AI“想让你看到的”

截至2026年4月，国内AI原生App用户规模已达4.61亿，人均月使用时长180.3分钟。与此同时，传统搜索引擎使用时长同比下滑11.8%。用户获取信息的路径，正加速从“人找信息”转向“AI替人决策”。

但AI替人决策的方式，远比想象中复杂。

同一个问题，问不同的大模型，得到的是截然不同的答案。QuestMobile首席产品官段林峰指出，豆包在目的地推荐类问题上，对抖音内容的引用率高达97.7%，对今日头条的引用率达84.5%，呈现明显的“生态闭环”；而千问、DeepSeek等则多采用行业权威站点与内容媒体结合的“开放整合”模式。

用户以为自己在获取客观信息，实际上得到的可能是大模型“想让你看到的”那一个。算法替人做决策的同时，也在替人划定信息边界。

更值得警惕的是，用户对AI推荐的信赖正在加深，但对推荐背后的逻辑几乎一无所知。

信息茧房在AI时代正在以更快的速度生成。传统算法推荐系统基于用户历史行为构建兴趣图谱，而AIGC的介入产生了一个危险的正反馈循环：算法识别用户偏好→AIGC针对性生成内容→内容精准命中偏好→算法进一步强化推送→用户圈层更加封闭。

有研究追踪显示，普通用户每天在算法推荐下刷30分钟短视频，其观点多样性指数在三个月内平均下降28%。当AIGC介入后，这一过程缩短到六周。

二、“眼见为实”的时代正在终结

如果说信息茧房在潜移默化中收窄认知，那么深度伪造则在直接摧毁“真实”的定义。

2025年，中国境内有据可查的涉及深度伪造的舆情事件达到47起，同比增长183%。生成式AI可在数秒内批量炮制文本、图像、音频和视频。从文字到影像、从声音到场景，足可以假乱真。

一个典型案例：某消费品牌一段约40秒的“质检负责人承认产品含违禁成分”的深度伪造视频在抖音迅速传播，4小时内播放量突破800万次。品牌舆情系统在视频发布47分钟后发出预警，但视频已被大量截图二次传播。品牌在90分钟内发布官方声明，但因视觉上难以与真实视频区分，声明效果有限。该品牌事后建立了高管视频“数字水印”体系——所有官方视频均内嵌不可见的声纹认证码。

更隐蔽的造假方式也在涌现。公安部网安局公布的典型案例揭示了一个新趋势：网络谣言正在从“无中生有”进化到“真假混合”——视频是真的，但字幕是假的；画面是真的，但上下文是编的。

这种“切片式造假”对新闻机构的核实能力提出了前所未有的挑战。传统谣言往往有迹可循——用反向图片搜索就能戳穿。但“切片式造假”的画面是真的、人物是真实出镜的，只是时间、地点、起因全是编的。当无法通过反向搜索找到不存在的证据，“证伪”就陷入了困境。

中央广播电视总台发布的《视听媒体人工智能治理报告》指出，深度伪造技术持续降低应用门槛，削弱了“眼见为实”的传统认知基础。当合成信息超过真实信息、共识被虚拟主体“操纵”，主流媒体的公信力面临稀释风险。

三、谁的脸，成了AI的免费素材

深度伪造之外，另一个正在侵蚀信任的问题是：你的脸，可能在毫不知情中成了AI的素材。

普通人发布在社交媒体上的照片，可能被人喂给AI模型，换脸成为AI短剧中的反派、丑角。2026年3月，汉服妆造师“白菜”发布维权帖，称AI短剧《桃花簪》未经授权使用其汉服写真，通过AI技术生成剧中角色并丑化为负面形象。

被盗脸的不仅是素人。易烊千玺、张婧仪、杨紫、肖战、迪丽热巴等演员工作室接连发布抵制AI短剧侵权声明。配音演员季冠霖、边江等也相继声明抵制AI仿声。

AI短剧“撞脸”现象尤其值得关注。DataEye数据显示，2026年3月AI仿真人剧在AI剧/漫剧百强榜中占比已从1月的38%上升至85%。一部AI剧的主角“一会儿是张凌赫、一会儿变王鹤棣，一会儿又成了成毅”。

但法律层面的认定并不简单。北京中银律师事务所律师陈川川指出，只要生成的形象足以让公众识别为特定的某位或多位明星，同样构成肖像权侵权。然而实际维权中常面临侵权主体锁定难、损害后果量化难、平台责任界定复杂等现实阻碍。北京大学法学院教授张平也指出，在AIGC创作中，AI生成的内容往往并非对原素材的完全复制，这种“似像非像”的特征成为侵权认定的核心难点。

版权领域同样面临冲击。备受关注的《凡人修仙传》等知名IP遭遇AI短剧的“洗稿式”侵权——部分制作方未经授权，利用AI技术批量生成与原著高度相似的剧情片段、人物设定甚至场景画面。北京冠领律师事务所律师李瑞丽指出，这种“拿来主义”严重破坏了“鼓励原创、诚信经营”的市场竞争秩序。

四、新闻业的信任困境

虚假信息泛滥的另一面，是新闻业自身面临的信任危机。

美通社《2026全球媒体调查报告》显示，50%的记者将“准确性、事实核查与打击错误信息”列为最大挑战。受众视“真实性”为新闻生命，明确表示人工智能参与反而削弱了其对新闻内容的信任。

记者陷入两难困境：不用AI效率低下，用了AI却不敢承认。当人工智能能够完成大量基础性工作时，记者的角色定位面临新的考问——究竟是内容的生产者，还是人工智能的“提示词输入员” ？

AI时代新闻业的虚假叙事早已突破传统人工造谣的零散化、偶然性特征，呈现出规模化生成、多模态伪造、逻辑自洽度高、传播扩散快、语料闭环污染的系统性风险。

五、治理正在追赶，但信任重建需要更长时间

面对这些风险，各方正在行动。

中央网信办部署开展“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，聚焦利用AI技术生成“数字泔水”、制作发布虚假信息等问题。中央网信办举报中心开设“涉AI应用乱象举报专区”，专项受理生成合成内容标识落实不到位、利用AI“魔改”经典、生成“数字泔水”等14类问题。

技术层面，全国首个内容审核大模型“晏清”已通过网信部门备案。中央广播电视总台持续深化“5G+4K/8K+AI”战略布局，依托“央视听媒体大模型”“融媒智控”提升内容风险监测、版权识别和舆情预警能力。

但信任的修复，远比技术的部署更困难。

总台报告指出，当前视听媒体面临四类系统性风险：内容真实性风险、算法价值偏移风险、版权治理风险、舆论传播风险。这些风险呈现由微观个体权益受损、中观社会信任削弱到宏观国家安全承压的连锁反应。

当AI能批量生产“真实”的假象，当算法在无声中划定每个人看到的世界，当每一个普通人的面孔都可能成为AI的免费素材——传媒行业面临的，早已不是单纯的商业竞争或技术迭代，而是一场关于“什么是真实”的认知战争。

这场战争的结局，将决定下一个十年，我们还能相信什么。