從噪聲規(guī)避到信源真實：社交媒體平臺虛假視頻治理研究

［摘 要］媒介內(nèi)容生產(chǎn)在AI技術(shù)疊加下，不但為社交媒介信息傳播帶來方式與速度的變革，更引起了其生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的劇烈變化。人機協(xié)作廣泛展開，信源噪聲和虛假信源交織下的媒介內(nèi)容深度偽造現(xiàn)象泛濫。面對深度偽造現(xiàn)象帶來的信息失真，社交媒體視頻內(nèi)容生產(chǎn)各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的“噪聲”以及由此帶來的信息失真問題有必要展開研究?；谛畔⒃肼暚F(xiàn)象、信噪產(chǎn)生及其傳播的辨析，思考破解信息噪聲影響信源真實的機理，圍繞信源真實中的噪聲成因、規(guī)避機制和信息失真等案例，探索信息失真治理的策略已成為當(dāng)務(wù)之急。

［關(guān)鍵詞］信息論；視頻內(nèi)容生產(chǎn)；噪聲規(guī)避；信源真實

［DOI編號］10.3969/j.issn.2095-0292.2025.02.029

［收稿日期］2024-11-20

［基金項目］安徽省新時代育人質(zhì)量工程項目（研究生教育）“新聞傳播學(xué)研究方法（新聞與傳播專業(yè)學(xué)位）教學(xué)案例庫”；安徽省社會科學(xué)創(chuàng)新發(fā)展研究課題“計算宣傳與網(wǎng)絡(luò)意識形態(tài)安全治理研究”（2023CX147）

［作者簡介］段萱，安慶師范大學(xué)傳媒學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，管理學(xué)博士，管理科學(xué)與工程博士后，研究方向：公共傳播與數(shù)字治理、創(chuàng)新管理與技術(shù)經(jīng)濟政策分析；李敏輝，安慶師范大學(xué)傳媒學(xué)院碩士研究生，研究方向：公共傳播與數(shù)字治理。

ChatGPT、Sora等生成式人工智能產(chǎn)品的出現(xiàn)和應(yīng)用，使信息內(nèi)容生產(chǎn)、分發(fā)和消費等環(huán)節(jié)均呈現(xiàn)出高度的智能化、自動化和效率化趨勢。由于生成式人工智能具有自動生成視頻腳本、根據(jù)文字指令生成視頻等功能，其在社交平臺視頻內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用進一步拉低了內(nèi)容生產(chǎn)的專業(yè)準入門檻。2024年7月，國內(nèi)首部AIGC奇幻微短劇《山海奇鏡之劈波斬浪》上線播出，由可靈AI提供深度技術(shù)支持。業(yè)界認為，這一創(chuàng)新模式的出現(xiàn)意味著視頻內(nèi)容的拍攝、剪輯和發(fā)布不再是專業(yè)人士的特權(quán)。使用者僅需通過文字交流，甚至無需耗費過多時間熟悉操作流程，即可通過人工智能產(chǎn)品生成帶有主觀意向性的偽造內(nèi)容。人工智能以顛覆性的姿態(tài)融入信息生產(chǎn)和分發(fā)過程中，與人類行動者協(xié)同生產(chǎn)，成為信息來源之一。與此同時，智能算法深度嵌入信息生產(chǎn)與分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，對媒介信息內(nèi)容、形態(tài)與傳播過程產(chǎn)生影響。媒介內(nèi)容生產(chǎn)中的人機協(xié)作界限出現(xiàn)模糊，規(guī)避真實信源審定而進行的內(nèi)容生產(chǎn)及其深度模仿、深度偽造也隨之成為普遍可能。虛假信息充斥社交媒體平臺的惡果是信息“噪聲”成為信源之一，隨后互聯(lián)網(wǎng)媒介向公眾迅捷展示世界真實性的一面必然頻頻遭受質(zhì)疑，社交媒介傳播及信源十分容易遭到信息噪聲的裹挾，進而容易引發(fā)各類公共事件。

Meltwater和We Are Social聯(lián)合發(fā)布的《數(shù)字2024全球概覽報告》顯示，截至2024年1月，全球社交媒體用戶已經(jīng)達到50多億，占世界總?cè)丝诘?2.3%。社交媒體平臺成為用戶接收信息的重要媒介，然而，信源的混雜、噪聲的干擾作用于視頻生產(chǎn)領(lǐng)域，使公眾曾經(jīng)深信不疑的“有圖有真相”的傳統(tǒng)觀念一去不復(fù)返，融會于人、實踐、價值和技術(shù)的虛假信息滲入視頻傳播領(lǐng)域的人際交流和交往中。虛假視頻已不僅源于信息傳播過程的偏差，更是某些群體故意為之。因此，如何應(yīng)對新興的傳播環(huán)境中各種噪聲并為用戶提供真實且有價值的信息內(nèi)容，已成為社交媒體視頻傳播在追求技術(shù)進步和經(jīng)濟效益的同時，亟須解決的重要課題。2023年起至今，國家網(wǎng)信辦開展了“清朗·整治短視頻信息內(nèi)容導(dǎo)向不良問題”“清朗·網(wǎng)絡(luò)直播領(lǐng)域虛假和低俗亂象整治”“清朗·整治違規(guī)開展互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)”等專項行動，針對社交平臺包含直播、短視頻等形態(tài)的視頻內(nèi)容中存在的虛假信息問題進行多個階段的集中整治，其目標就是還原互聯(lián)網(wǎng)社交媒介信息的真實、維護互聯(lián)網(wǎng)社交媒體平臺的信息傳播生態(tài)穩(wěn)定有序。本文聚焦社交媒體視頻傳播產(chǎn)品中的信息“噪聲”及其伴生的信息失真問題，從信息的生產(chǎn)、傳播與接收環(huán)節(jié)進行案例分析，探索社交媒介環(huán)境中噪聲成因、規(guī)避機制和視頻內(nèi)容失真問題的治理策略。一、內(nèi)容生產(chǎn)中的“噪聲”裹挾與信源真實困境

信源真實是信息傳播真實的起點，然而，“噪聲”通過內(nèi)容生產(chǎn)滲透并影響著信息傳播各個環(huán)節(jié)，特別是AI技術(shù)下的視頻內(nèi)容生產(chǎn)，傳送正確、真實信息變得困難起來。正如虛假新聞治理始終伴隨新聞行業(yè)成長，智能技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域前，虛假新聞的學(xué)界討論僅圍繞虛假信源導(dǎo)致和刻意策劃展開。媒介與互聯(lián)網(wǎng)深度融合傳播階段，算法與人工智能技術(shù)使得視頻內(nèi)容生產(chǎn)進入了一個更為微觀且難以辨別的“深度偽造”階段。人機協(xié)作被大規(guī)模人工智能技術(shù)替代的情況下，信息失真和有意識捏造虛假信源傳播的現(xiàn)象愈發(fā)嚴重。正如，人工智能基于龐大數(shù)據(jù)集、算法、模型等要素生成文本或視頻等內(nèi)容^{［1］（P81-90）}，由于數(shù)據(jù)集在多樣性、公正性方面存在不同程度的缺陷，事實與虛構(gòu)內(nèi)容的混雜加劇了虛假信息的生產(chǎn)^{［2］（P15-23）}。人工智能軟件通過操縱、修改事實生成的深度偽造視頻，“令人信服”地廣泛傳播^{［3］（P66-71）}，使虛假信息的呈現(xiàn)形式更加逼真。此外，人工智能通過模仿人類寫作風(fēng)格、引用真實數(shù)據(jù)和案例等手段生成虛假內(nèi)容，不僅難以被人類用戶分辨，平臺的審核系統(tǒng)和檢測軟件也難以識別^{［4］（P61-75+119）}，在傳播環(huán)節(jié)通過智能算法和社交機器人的輔助，虛假內(nèi)容得以抵達更多的社交媒體用戶^{［5］（P10-17）}。香農(nóng)（C. E. Shannon，1948）在其信道編碼定理中提到，采用合適的編碼方式可以在有噪聲干擾的情況下盡可能提高信息傳輸?shù)目煽啃院蜏蚀_性。換言之，確保信源真實并盡量降低噪聲影響，是治理當(dāng)前社交媒體平臺虛假視頻傳播問題的有效路徑。然而，這一策略在實踐中面臨著諸多困境。

（一）信息熵增困境：人機協(xié)同加劇信源不確定性

信息熵是對信源不確定性的度量，表示接收的每條消息中包含信息的平均量，熵越大，意味著該信源輸出的信息具有較大的不確定性，該傳播系統(tǒng)越混亂無序，難以實現(xiàn)信息有效傳輸。香農(nóng)（C. E. Shannon，1948）將信息視為減少熵的工具性存在，同時認為其價值核心在于消除不確定性。那么，理想狀態(tài)下，保證信源的可信性和提供足夠的信息量，是實現(xiàn)真實、有效傳播的兩個條件。當(dāng)今社交媒體平臺中，視頻傳播成為主要傳播手段，且是影響力最大的傳播品類和產(chǎn)品種類，其信源狀態(tài)、信源取值、信源噪聲的無序加劇了信源熵增，用戶已經(jīng)在信息真?zhèn)伪鎰e和準確信息編碼解讀方面存在顯著困難。

1.信源的無序性與虛假信源

無序性是指當(dāng)前社交媒體平臺中信源的存在形式，包括信源狀態(tài)和取值范圍的擴大與分散?；ヂ?lián)網(wǎng)的去中心化邏輯使更多普通用戶成為傳播主體，人工智能技術(shù)的發(fā)展使AIGC產(chǎn)品、深度偽造技術(shù)、社交機器人也成為內(nèi)容生產(chǎn)和發(fā)布者。虛假視頻的大量產(chǎn)出一方面是人機合謀，另一方面則是通過生產(chǎn)虛假信源加劇信源去中心化，從而使虛假信源難以被識別和證實。比如2024年6月，網(wǎng)民利用AI軟件生成“四川涼山地震造成大量房屋損壞和人員傷亡”的虛假視頻，在平臺中引起恐慌。2022年美國的一起法律案件中，一名律師使用 ChatGPT 進行案例研究并撰寫法律文件，ChatGPT提供了六樁其認為“可以在有信譽的法律數(shù)據(jù)庫中找到”的類似事故案例，后被證實為虛假信息。

互聯(lián)網(wǎng)海量的信息豐富了信源范圍，可用于視頻制作和表達的原始資源在場景、主題、情境等方面具備了更加廣泛且分散的取值，這些來自各類主體發(fā)布的海量信息影響著后續(xù)視頻的生成，導(dǎo)致了作為生產(chǎn)主體的人或機器被大量可能存在的虛假信源包圍，除了固定權(quán)威發(fā)布以外的任何信道和信源均無法獲得可靠的信源，由此機器替代生產(chǎn)者做決策開始大量生成虛假視頻。路透社新聞研究院發(fā)布的《2024年度數(shù)字新聞報告》顯示，全球59%受訪者對互聯(lián)網(wǎng)平臺中的信息可靠性表示擔(dān)心，27%的TikTok用戶以及24%的X（原Twitter）用戶表示在平臺中識別可靠新聞存在困難^［6］。用戶的擔(dān)憂并非空穴來風(fēng)。據(jù)抖音2024年1月發(fā)布的《治理不實信息年度總結(jié)》統(tǒng)計，2023年抖音共清理虛假視頻240多萬條，對1.9萬多個發(fā)布及傳播不實信息的賬號采取全面封禁等處置措施。微博、微信視頻號、快手等平臺也相繼出現(xiàn)諸如“女外賣員送餐返回時發(fā)現(xiàn)車輛被盜”“貴州龍叫”等虛假視頻。平臺虛假信息不僅在數(shù)量上給用戶造成信息干擾，其迅速的傳播擴散所帶來的社會影響不容小覷。2023年10月的“上海一女童走失”新聞，“女孩父親系繼父”“女孩被帶往溫州”等不實信息在社交媒體平臺中被大量傳播，多篇內(nèi)容點擊量超過100萬次，后續(xù)辟謠消耗了大量公共資源。2024年2月，X（原Twitter）平臺用戶發(fā)布“中國新疆地區(qū)發(fā)生5.9級地震前天空曾出現(xiàn)詭異光芒”虛假視頻，獲得超46萬瀏覽量，轉(zhuǎn)評贊七千余次。此類虛假信息在平臺中廣泛傳播，嚴重影響公共傳播秩序。更重要的是，虛假信源在互聯(lián)網(wǎng)中的泛濫，內(nèi)容生產(chǎn)者與機器算法均面臨真實內(nèi)容生產(chǎn)的挑戰(zhàn)。

2.信源噪聲干擾與交流障礙

互聯(lián)網(wǎng)雖然提供了足夠多數(shù)量的信源，但人和機器認知的有限導(dǎo)致了誤解的產(chǎn)生和虛假信息的生成，由刻意欺騙或信源噪聲而導(dǎo)致的交流障礙在客觀上促成了虛假視頻的生成。比如2024年“中專生姜萍阿里巴巴全球數(shù)學(xué)競賽中闖進12強”的新聞和各類短視頻，雖歷經(jīng)半年多時間被證實其初賽成績違反規(guī)則，但后續(xù)影響是重創(chuàng)了公眾對今后重要事件真實性的認知。事件開始的四個多月時間里，新聞中的兩人在接受采訪過程中就已是虛假信源。而將事件本身顯得真實可信的推手，則是另一重要原始信源阿里達摩院發(fā)布未加核實的信息，雙方在信息源頭相互掩飾，經(jīng)過相關(guān)信源的刻意隱瞞又制造了進一步報道真相的障礙。此類信源和傳播方式一旦被AI機器學(xué)習(xí)并生產(chǎn)相應(yīng)的傳播算法，這類傳播困境將長期并大量存在于人工智能生成內(nèi)容中。那么進一步分析，人工智能可以自動生成虛假視頻，而非主動生成虛假視頻，其背后是人工智能對人類指令的理解和執(zhí)行。相比較人類直接生產(chǎn)內(nèi)容，AIGC多了一道傳播程序，即人類使用者以對話的方式通過簡短的語言要求人工智能采取相應(yīng)的行動。人工智能并不能直接理解人類語言，而是依賴其背后大模型中的數(shù)據(jù)，將人類語言轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)語言后按照數(shù)據(jù)集內(nèi)的資源進行內(nèi)容生產(chǎn)。在這一過程中，對指令的誤讀、數(shù)據(jù)集偏狹等交流障礙存在導(dǎo)致了生成內(nèi)容人工智能在理解指令和內(nèi)容生成方面存在不匹配的問題，虛假內(nèi)容以一種更為真實的姿態(tài)被生產(chǎn)和呈現(xiàn)。

從“標題黨”到惡意扭曲信源的結(jié)果是傳播誤解到信源欺騙甚至內(nèi)容虛構(gòu)，從而人為制造交流障礙，以非法牟利。社交媒體平臺信息傳播進入視頻時代，通過直播、短視頻帶貨等新的商業(yè)模式隨之火爆。眾多專業(yè)、半專業(yè)的視頻類博主涉足該領(lǐng)域，為爭取流量不惜捏造虛假事件，刻意達成獵奇、搞笑等效果獲取關(guān)注，進而獲取商業(yè)利益。如擁有近五千萬粉絲的快手主播“二驢”直播稱自己被多名男子綁架，引發(fā)大量網(wǎng)友關(guān)注，直播期間，當(dāng)?shù)鼐浇拥搅?萬多通報警電話，事后警方通報該事件純屬編造劇本擺拍直播，因影響惡劣，其賬號被永久封禁。又如關(guān)于“四川拆遷”的用戶生成內(nèi)容，網(wǎng)民在抖音、微信視頻號、微博等平臺中發(fā)布“我一個朋友賠了17套房”“還不錯，賠了967.43w”等視頻被公安機關(guān)證實為利用AI軟件生成的虛假信息。此類信息以噪聲的姿態(tài)造成信源干擾，損害信息傳播的真實性。

（二）有效傳播困境：算法主導(dǎo)傳播分發(fā)邏輯和“噪聲”場景次生

香農(nóng)（C. E. Shannon，1948）指出，如果一個有噪聲信道從一個信源那里接收內(nèi)容，則信源和噪聲都在發(fā)揮作用。噪聲作為干擾信息傳播和用戶判斷的主要障礙存在于傳播過程的多個環(huán)節(jié)中，包括信源、編碼、信道、解碼、信宿等，既來源于點贊、評論和分享等人類行為，也與算法、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)因素以及引導(dǎo)性、煽動性和情緒化的語言表達方式有關(guān)。社交媒體平臺效率至上的機器分發(fā)邏輯、信息洪流的沖擊和深度偽造內(nèi)容的仿真等全息干擾使噪聲的存在形式更加隱秘且難以甄別，噪聲規(guī)避難度陡增。

1.算法主導(dǎo)傳播分發(fā)邏輯，社交機器人大行其道

抖音、快手等社交媒體平臺在視頻內(nèi)容推薦中普遍使用協(xié)同過濾算法，在這種推薦機制下，內(nèi)容本身的重要性被“用戶會喜歡何種內(nèi)容”為標準的系統(tǒng)推薦淹沒^{［7］（P33-50）}。盡管各平臺建立了機器與人工同期雙重審核機制，準確識別視頻內(nèi)容及其信源的真實性對審核人員已是困難，程序算法延續(xù)機器審核深度偽造或信源偽造的內(nèi)容則更是難上加難。因此，經(jīng)常是虛假視頻發(fā)布，平臺如不能及時作出反應(yīng)，虛假視頻及其信源與其他信息一并進入分發(fā)渠道，獲得了不同程度的流量推薦，同時獲得信源真實性的標定，由此而來的虛假信源其識別和清除難度較大。比如，2023年10月微博平臺一段“西南大學(xué)藥學(xué)院爆炸了？”的不實視頻引起了網(wǎng)民的擔(dān)憂，盡管后續(xù)被證實為虛假視頻，但辟謠信息傳播效率難以匹敵謠言傳播的規(guī)模，該內(nèi)容在后續(xù)用戶討論中仍繼續(xù)產(chǎn)生影響。

相較于算法以“黑箱”的方式對信息傳播的操控，社交機器人對虛假信息的傳播則更具迷惑性。傳播學(xué)視角將社交機器人定義為在社交網(wǎng)絡(luò)中以人的身份、風(fēng)格、屬性，能夠與人進行互動的虛擬形象^{［5］（P10-17）}；并且當(dāng)前社交媒體正在從由“人”主導(dǎo)轉(zhuǎn)向“人+社交機器人”共生狀態(tài)^{［8］（P46-59）}，有意見認為社交機器人的濫用將衍生出輿論操縱、瓦解組織化傳播等現(xiàn)象。比如虛假信息進入視頻生產(chǎn)并發(fā)出后，在社交機器人的分享、評論等行為助力下，虛假信息則可能成為諾伊曼沉默螺旋中“被動”的“多數(shù)人意見”，這類深度偽造較難被迅速發(fā)現(xiàn)和識別。2024年美國選戰(zhàn)中，F(xiàn)acebook等平臺中大量社交機器人被用來發(fā)布、評論、轉(zhuǎn)發(fā)具有偏見或引導(dǎo)性的未被證實信息，且信源不可追蹤，視頻內(nèi)容偽造大行其道，選舉公正受到直接影響。近年來，微博、抖音等社交媒體平臺中也相繼出現(xiàn)了利用社交機器人賬號發(fā)布虛假評論，誤導(dǎo)其他用戶的案例，不單是內(nèi)容真實性及信度受到質(zhì)疑，平臺發(fā)布的信度與效度也受到了極大的質(zhì)疑。

2. “噪聲”場景次生

各種形態(tài)的噪聲對信源真實產(chǎn)生了威脅，傳播渠道中同樣存在著眾多噪聲，給原始信息增加了不確定因素，或引起了信息的質(zhì)變。這類噪聲在傳播過程中既表現(xiàn)為技術(shù)的黑箱，也表現(xiàn)為言語的引導(dǎo)。已有研究證明，算法技術(shù)背后存在商業(yè)競爭、技術(shù)壟斷等多種因素，因此對開發(fā)者的管理或?qū)夹g(shù)的修補完善均難以實現(xiàn)，技術(shù)噪聲成為平臺與用戶共同面對的難題。言語的引導(dǎo)則表現(xiàn)為利益集團的控制，這意味著，當(dāng)前虛假視頻的傳播已不再局限于虛假信息和內(nèi)容的傳遞，而是以轉(zhuǎn)變?nèi)说恼J知為目的，從而實現(xiàn)利益集團的主觀目的。

居伊·德波（G.Debord，1967）指出，現(xiàn)實生活呈現(xiàn)為景觀的龐大匯集，直觀存在的一切統(tǒng)統(tǒng)成為一個表象^{［9］（P3）}。視頻傳播因其強大的視覺呈現(xiàn)力、互動性和社交媒體平臺傳播即時性塑造了視覺消費為代表的生活景觀，虛假視頻的傳播則令景觀社會中摻雜了虛假的人為意圖。被稱為“世界模擬器”的Sora可根據(jù)文字指令生成1分鐘以內(nèi)一鏡到底的視頻，相較于傳統(tǒng)視頻攝錄剪輯時期，觀看者可以通過判斷鏡頭是否經(jīng)過剪輯或視頻邏輯是否合理等方式分辨真?zhèn)?，Sora等AIGC虛假視頻因畫面和場景的現(xiàn)實感使影像塑造的景觀成為用戶所認知的真實，以更為隱蔽的方式融入發(fā)布者的主觀目的，同時拓展了虛假信源匿藏的場景與空間。一方面，由于利益追求或責(zé)任缺失，平臺和監(jiān)管人對虛假信息的放任助推了虛假景觀的形成；另一方面，集團或個人以達成政治或經(jīng)濟為目的，通過廣告、Vlog等視頻塑造景觀，實現(xiàn)對用戶消費欲望和行為選擇的刺激。德波（G.Debord，1967）曾描述了“表象”成為人與人交流互動的中介，關(guān)于世界的真相被隔絕在景觀之外。在景觀的長期影響下，用戶則正變成凱爾納（D.Kellner，2003）所描述的在被動消費中逐漸遠離對生活的積極參與和創(chuàng)造。比如2024年廣州互聯(lián)網(wǎng)法院審理的一起案件顯示，涉案短視頻中展示的“通過游戲賺錢”等信息對用戶價值觀產(chǎn)生錯誤引導(dǎo)，不利于用戶正確的勞動觀念和價值觀的形成。

（三）信息接收問題：信息接收到解碼的機器操控

社交機器人與算法基本壟斷了視頻傳播過程中信息接收到解碼的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，信息“噪聲”一旦在內(nèi)容生產(chǎn)中滲入或產(chǎn)生，那將難以辨識。香農(nóng)（C. E. Shannon，1948）的通信模式是“信源－發(fā)射器－接收器”傳播模式，其中蘊含了“信息糾正”功能，但該模式強調(diào)信宿，而不是單向傳播過程的被動接收者。

視頻傳播表達到解碼過程頗為復(fù)雜，信息的傳遞因為用戶反饋行為多段起伏與最終決策行為單一的矛盾而產(chǎn)生信息接收差，由此社交機器人與算法的全面介入將不利于用戶自行判斷信息接收到解碼過程中的到底獲得了多少真實信息，同時產(chǎn)生足夠的反饋。比如用戶在觀看某一宣傳類視頻時，會根據(jù)所接收的信息選擇或規(guī)避某種行為決策，在此過程中，傳播媒介的解碼和用戶的個人理解均在發(fā)揮作用。當(dāng)前社交媒體平臺中視頻內(nèi)容主要集中在生活記錄類、新聞資訊類、娛樂休閑類、知識傳播類等領(lǐng)域，這些與現(xiàn)實生活密切相關(guān)的內(nèi)容對公眾認識和適應(yīng)客觀世界具有重要影響。第54次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2024年6月，我國可查網(wǎng)民數(shù)已達10.9967億人，較2023年12月增長742萬人；新增網(wǎng)民中，娛樂社交需求最能激發(fā)網(wǎng)民上網(wǎng)，在該群體首次使用的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，短視頻應(yīng)用占比達37.3%^［10］。視頻內(nèi)容具有知識門檻低、娛樂性強等特點，這是其受平臺青睞、進而實現(xiàn)廣泛發(fā)展的優(yōu)勢，卻也因此為虛假信息的傳播滋生了條件。

從信息分發(fā)角度分析，社交媒體的信息傳播是從多個信源到多個接收者的傳播模式，不同于傳統(tǒng)的一對多傳播時代，海量信息帶來的信息熵增困境使用戶進行媒介篩選、過濾真實有效信息的難度增大，視頻內(nèi)容豐富的聲畫元素較圖文內(nèi)容給平臺審核提出了新的挑戰(zhàn)。未被有效甄別的視頻給用戶增加了接收負擔(dān)，基于個人興趣和需求的觀看體驗在偽造內(nèi)容的影響下對用戶提出了辨別真?zhèn)蔚囊?，敦促用戶在接收信息時做出新的轉(zhuǎn)變。當(dāng)足夠多的信息量才能認知的現(xiàn)實與真實被濃縮為一則短短十幾秒的虛假視頻，用戶對世界的認知被嚴重干擾。對信息的識別難度也有所增加，用戶在接收時會自然放松對信息的警惕，從而減少認知過程中的主動思考，機器解碼的過度依賴便融入了平臺和算法的意圖。比如某平臺一位600萬粉絲的“某博士”賬號，以分享醫(yī)療知識之名發(fā)布虛假廣告以達到廣告營銷的目的，喜好觀看健康類信息的用戶在收到平臺推送的消息后難以辨別其內(nèi)容的真假，助長了此類內(nèi)容的傳播。清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院新媒體研究中心2024年4月發(fā)布的報告《揭秘AI謠言：傳播路徑與治理策略全解析》指出，不恰當(dāng)使用人工智能造成的AI謠言量在半年內(nèi)增長65%，其中涉及經(jīng)濟與企業(yè)類的AI謠言量增速甚至高達99.91%^［11］。此時此刻，媒介的機器生產(chǎn)已經(jīng)逐漸加速替代人機協(xié)作關(guān)系，信息失真現(xiàn)象加劇趨勢明顯，對社交媒體平臺信息失真問題的治理已變得刻不容緩。

二、人機協(xié)同傳播過程中信噪來源及影響機理

《通信的數(shù)學(xué)原理》將傳播過程描述為：“訊息”經(jīng)由信源選擇后，通過“發(fā)射器”轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶盘枴?，后續(xù)通過“傳播渠道”被發(fā)送到“接收器”，最終傳遞給信宿。信息傳遞過程中 “某些東西被加到了信號上面，它們在信源的意圖之外”，這些意料之外附著在信息中的“某些東西”便是傳播過程中影響信息最終呈現(xiàn)的“噪聲”?，F(xiàn)代技術(shù)的進步將人類帶入了“信息爆炸”的信息社會，維納（Norbert Wiener，1948）所描述的“信息成為與物質(zhì)、能量同等重要資源”被證實。信息的價值應(yīng)當(dāng)是幫助接收者排除環(huán)境中的不確定因素，而噪聲增加不僅降低了有效信息的傳輸效率，還干擾著接收者提煉真實有效的內(nèi)容。因此，噪聲規(guī)避在大量復(fù)雜信息傳播與解碼過程中是十分需要。深刻剖析當(dāng)前社交媒體平臺人機協(xié)同傳播及內(nèi)容生產(chǎn)過程，查找噪聲滲入和虛假視頻生成的機理，需從信源、信息編碼、訊息編碼、信道及環(huán)境噪聲等方面考察。

（一）信源噪聲干擾信息生產(chǎn)內(nèi)容中的真實度

香農(nóng)用“”表述噪聲對接收信息的影響，即接收信息“”是傳送信息“”及一個第二變量“”（即噪聲）的函數(shù)，并且指出“如果信道中存在噪聲，一般情況下，無論對接收信號‘’執(zhí)行何種處理方式，都無法確定地恢復(fù)出原始消息或發(fā)送信號”。如今人機合作或協(xié)同的內(nèi)容生產(chǎn)機制下，噪聲以人機合謀的方式存在于信息傳播的各個環(huán)節(jié)中。

如上圖香農(nóng)信息傳播模型所示，在網(wǎng)絡(luò)媒介或媒介傳播過程中，信源可以是信息的發(fā)出者以及任何能夠產(chǎn)生、承載和傳播信息的物體、人、組織或系統(tǒng)。在當(dāng)前社交媒體平臺視頻傳播過程中，信源既包括作為視頻制作與發(fā)布者的人類傳播者和人工智能等非人類行動者，也包括作為視頻素材來源的各種符號。因此，如是人和人工智能技術(shù)以發(fā)布虛假信息的方式形成信源噪聲，那么此類噪聲的目的及影響機理就是信息接收過程中無法還原為真實信息。人工智能技術(shù)在平臺視頻生產(chǎn)中出現(xiàn)的姿態(tài)主要有兩種方式：人機合作與人機協(xié)同。根據(jù)拉圖爾（Bruno Latour，1987）的行動者網(wǎng)絡(luò)理論，人機合作即人類行動者將人工智能技術(shù)作為工具輔助視頻生產(chǎn)；人機協(xié)同則是人工智能技術(shù)作為非人類行動者加入視頻生產(chǎn)中，成為人類行動者之外的另一信源。除了個別媒體因?qū)I(yè)能力或環(huán)境影響未能確定信息真實度，絕大多數(shù)虛假信息生產(chǎn)和片面信息的發(fā)布來自個別專業(yè)媒體或自媒體的特定或個人目的，這是當(dāng)前以人類傳播為主體的噪聲最大來源。現(xiàn)實情況是，當(dāng)前的社交媒體中不斷出現(xiàn)使用DeepFaceLab、FakeApp等軟件進行人機合作的虛假視頻?；貧w虛假信源，借助工具進行的媒介信息造假這一行為并非在人工智能技術(shù)興起后才有，比如記者張亮《廣場鴿接種禽流感疫苗》照片造假事件，被證實使用PS造假。此類信息造假雖存在一定技術(shù)門檻，但通過信息內(nèi)容鑒別與分析，較為容易識別真?zhèn)?。然而，在算法和大?shù)據(jù)訓(xùn)練加成下，人工智能在虛假信息傳播方面實現(xiàn)了“一鍵式”操作，簡化了虛假視頻生產(chǎn)流程，以更為隱蔽的手法制造、發(fā)散大量的虛假噪聲，進而導(dǎo)致信息流發(fā)散更快，信息繭房更易成型。特別是，智能機器作為非人類行動者進入信息生產(chǎn)領(lǐng)域，與各類媒體、用戶共同參與生產(chǎn)，互相產(chǎn)生噪聲且互相影響，在信息混雜的情況下，各類行動者追溯或核實信源的難度增加，進一步為信源噪聲化提供了繁殖空間和匿藏渠道。最為糟糕的則是，此情境下真實可靠的內(nèi)容和未被證實的內(nèi)容混雜越多，噪聲化信源成為未來信息生產(chǎn)基礎(chǔ)素材的可能性就越大，信源污染、真實信源疑似污染、真實信源虛假化最終轉(zhuǎn)化為已存在的信源噪聲化，內(nèi)容的低可信度，繼而導(dǎo)致信息生產(chǎn)、傳播渠道乃至信息解碼接收環(huán)節(jié)均充斥大量信息噪聲或存在被信息噪聲污染的可能性。

（二）現(xiàn)代訊息（Message）生產(chǎn)方式增加了信源保真難度

訊息（Message）正如傳播學(xué)者多米尼克（Joseph R.Dominick，2001）所說是“信源編碼出來的真正實在的產(chǎn)品”。信息是訊息接觸者通過對信源編碼后的產(chǎn)品進行解碼，排除不確定因素的干擾，從中提煉出信宿自身所需要的那部分內(nèi)容。社交媒體平臺中各類訊息存在的事實沖突、觀點沖突成為干擾真實信息傳輸?shù)脑肼?，削減信宿對真實內(nèi)容的信任以及對原始內(nèi)容的認知。然而正是因為信息不能自我傳播，必要搭載在訊息中且生成編碼產(chǎn)品才能傳播，內(nèi)容準確、真實構(gòu)成、外界影響等隨之成為衡量信息真實且準確的標準，不過訊息則無以上限制，因為訊息即信源編碼后的產(chǎn)品，既可以不對信源負責(zé)，也可以出現(xiàn)隨意編碼的情況。比如當(dāng)前的AI視頻制作中，視頻作為一種高編碼與高信息傳播負載的類型化符號載體，聲音、畫面、解說、字幕、剪輯方式等視頻中存在的訊息要素等都存在信噪可能性，平臺中的彈幕、評論以及其他訊息噪聲則以累加的方式將信源發(fā)出的信息以一種不可控的方式推動了信息本真的轉(zhuǎn)變。AI視頻訊息產(chǎn)品生產(chǎn)除了創(chuàng)作者本身提供素材以外，大量抓取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和信源，且通過固有算法在編碼環(huán)節(jié)進行重新整合和表達，當(dāng)前機器仍無法識別價值觀偏差或人為干擾，訊息產(chǎn)品中的編碼過程中大量摻雜噪聲將成為可能，干擾信息傳播的同時，信源的保真難度將不斷增加。

（三）信道噪聲增加信源傳播真實還原度

信道噪聲通常由難以被察覺的技術(shù)以及不同平臺制造，如社交媒體中視頻的清晰度、色彩飽和度、畫面大小、聲音質(zhì)量等可能會影響信息的真實與完整表達。算法推送技術(shù)在商業(yè)利益和自媒體逐利行為的推動下則更易產(chǎn)生直接影響信息傳播和信源真實性的信道噪聲。當(dāng)前平臺普遍采用的智能算法主導(dǎo)與人工刻意生產(chǎn)相結(jié)合的融合傳播模式，用戶的興趣成為平臺內(nèi)容生產(chǎn)和傳播的唯一價值取向。特別是平臺在其承擔(dān)社會責(zé)任方面存在監(jiān)管疏忽或自我放松的情況后，從內(nèi)容生產(chǎn)到批量推送、從內(nèi)容審核到發(fā)布規(guī)則經(jīng)常跳出傳統(tǒng)媒體嚴格要求內(nèi)容真實性審核的原則，與此同時，最為現(xiàn)實的問題是內(nèi)容的人工審核效率及規(guī)模遠比不上人機協(xié)同時代的信源噪聲制造速度。因此，進入傳播渠道的虛假信息在信源上固化并形成虛假信源點，這些虛假信源點又在算法推薦和網(wǎng)絡(luò)傳播的發(fā)酵作用下得到了和真實內(nèi)容同等的傳播機會，再次強化了在該傳播信道的傳播能力，并不斷向其他信道進行擴張。如果虛假信源被看作一個傳播主體，那么這即可被認為是一種信道搶占行為，即信息“噪聲”本體為了傳播具象的存在而自我復(fù)制并搶占傳播信道以達到虛假替代真實的目的。盡管平臺會采用“視頻疑似AI生成，請注意甄別”等提示性話語標記視頻，但已經(jīng)傳遞給信宿的內(nèi)容已經(jīng)對意識和思維產(chǎn)生了潛移默化的影響，同時強化信道噪聲。

（四）環(huán)境噪聲干擾信息接收完整度

互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)開啟了訊息爆炸時代，互聯(lián)網(wǎng)終端技術(shù)軟硬件費用大幅下降帶來了社交媒體的信息洪流，人機協(xié)同+AI帶來了信息的全時傳播。海量訊息傳播環(huán)境約等于海量信息傳播，用戶對信息的識別能力、解讀能力、應(yīng)用能力并未隨著外界傳播環(huán)境和信息倍增而大幅提升，相反對信息解碼工具諸如互聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備軟件環(huán)境，特別是對各類APP的依賴愈發(fā)加重。當(dāng)下社交媒介短視頻的娛樂化信息傳播方式導(dǎo)致了用戶容易迷失在真假信源中，逐漸對信源及其信息的真實性產(chǎn)生麻木并自我信息繭化。里查德·道金斯（Clinton Richard Dawkins，1976）提出“迷因理論”，認為個體經(jīng)過模仿后產(chǎn)生大規(guī)模的傳播行為。比如互聯(lián)網(wǎng)短視頻在網(wǎng)絡(luò)中的“迷因”式的傳播，極易使用戶對視頻內(nèi)容的接收目的偏離信息論中所描述的“信宿在被符號化的訊息載體中排除了‘不確定因素’提煉出自己需要的那部分內(nèi)容”，而是以獲得情緒體驗為目的的視覺觀賞與模仿。一方面人機協(xié)同環(huán)境下，媒介平臺中真實與虛假視頻大量交雜，另一方面缺乏監(jiān)管的AI信息生產(chǎn)機器通過大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，抓取各類真實信息符號表達，依據(jù)平臺大量收集的信息接收者行為數(shù)據(jù)，制造出逼真的深度偽造視頻，這時摻雜虛假信源甚至捏造信息的內(nèi)容在平臺中以真實全面的姿態(tài)呈現(xiàn)，恰巧這時的接收用戶以“漫不經(jīng)心”的姿態(tài)并不加甄別地接收，對偽造內(nèi)容信以為真，“以訛傳訛”式虛假信息的大范圍傳播則有了大眾傳播基礎(chǔ)。如平臺中出現(xiàn)的“騙人的數(shù)字人”現(xiàn)象，在短視頻或直播間利用AI技術(shù)生成的“帥氣老頭”或“健康奶奶”數(shù)字形象，吸引老年人關(guān)注，就是抓取一部分用戶匱乏信息識別與虛假信源辨讀能力，更是以推銷產(chǎn)品或欺騙的目的達成用戶的二次傳播，不單造成不良的社會影響，更在挑戰(zhàn)法律的底線。

三、人機協(xié)同背景下虛假視頻治理策略

社交媒體中人機協(xié)同作用于視頻內(nèi)容生產(chǎn)的現(xiàn)狀中存在信源失真、噪聲干擾和接收困境，AIGC的強勢加入更是加劇了虛假視頻的迷霧。而在未來，新的智能技術(shù)將會不斷涌現(xiàn)，深度偽造將以更加貼近真實的方式挑戰(zhàn)虛假視頻內(nèi)容生產(chǎn)防范到信源偽造識別，因此，從公共傳播視角出發(fā)，數(shù)字社會治理不能簡單交給機器本身，也不能單純只看人機協(xié)同傳播的終端，而是從治理體系和治理架構(gòu)設(shè)計方向上做相應(yīng)的管制設(shè)計和規(guī)避設(shè)計，特別是對于社交平臺和新型網(wǎng)絡(luò)媒介社會組織展開特別的關(guān)注與引導(dǎo)^{［12］（P121-127）}。這里圍繞噪聲規(guī)避到實現(xiàn)信源真實擬定幾點針對性對策與建議，具體如下：

（一）源頭治理優(yōu)化內(nèi)容生態(tài)，維護信息源頭真實

人工智能作為非人類行動者作用于視頻生產(chǎn)并不必然帶來內(nèi)容真實性的銳減，作為工具的人工智能技術(shù)也并非只能用來生成虛假內(nèi)容，這意味著，技術(shù)的“惡”并不來自它本身，而來源于人的使用。因此，正如新聞專業(yè)主義近百年來對新聞記者的規(guī)范，如今視頻內(nèi)容平臺中的傳播者也需要相應(yīng)的規(guī)范來指引。從外部規(guī)范來看，解決虛假視頻最有力的措施當(dāng)屬對造假者進行法律規(guī)制。對以經(jīng)濟利益為目的的主觀造假者，應(yīng)切斷其獲利渠道。對無意造假而產(chǎn)生的信源噪聲及時管控，增強其防范意識。對于利用人工智能技術(shù)造假者，通過出臺有關(guān)虛假內(nèi)容發(fā)布的懲戒措施，在合理管控的范圍內(nèi)規(guī)范人工智能技術(shù)應(yīng)用，鼓勵優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、原創(chuàng)內(nèi)容和個性化內(nèi)容的產(chǎn)出，以效果導(dǎo)向反向促進優(yōu)質(zhì)內(nèi)容占比，培養(yǎng)優(yōu)質(zhì)信源，進而優(yōu)化社交媒體平臺中的視頻內(nèi)容。比如，2023年7月，中央網(wǎng)信辦發(fā)布《關(guān)于加強“自媒體”管理的通知》，對自媒體提出規(guī)范信息來源標注、強化資質(zhì)認證展示和加強信息真實性管理等要求，強化平臺對信息內(nèi)容管理主體責(zé)任，推動形成良好信息生態(tài)。此外，社交媒體平臺和技術(shù)開發(fā)者應(yīng)當(dāng)主動承擔(dān)社會責(zé)任，履行管控虛假視頻的義務(wù)，通過規(guī)范平臺內(nèi)容發(fā)布者的行為以及定期刪除平臺中或數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)存在的虛假信息等方式，降低信源噪聲的干擾。

（二）算法編碼監(jiān)管與人工審核相結(jié)合，設(shè)計真實信源傳播濾網(wǎng)

就算法監(jiān)管本身而言，所謂尋求規(guī)避因技術(shù)“黑箱”生成噪聲的可行性較低，那么針對視頻內(nèi)容傳播真實性的監(jiān)管轉(zhuǎn)向?qū)ΡO(jiān)管算法技術(shù)的開發(fā)者和使用者，在后續(xù)的設(shè)計與研發(fā)中更多考慮算法中的人為因素。從技術(shù)開發(fā)角度看，究其根本是要完善人工智能的語言理解能力和信息識別、匹配的能力，避免技術(shù)層面生成虛假視頻的信源噪聲，其中對于算法的要求即對技術(shù)開發(fā)與使用者的要求。香農(nóng)通信模式圖已經(jīng)表明，如果把人工智能置于信宿的位置，那么在數(shù)據(jù)庫中提供足夠多的有效信息，模型中的數(shù)據(jù)越多，其理解和生成內(nèi)容越準確。完善算法推薦識別虛假信息的智能性，探索人工智能技術(shù)應(yīng)用于虛假信息檢測和辟謠的新應(yīng)用，進而實現(xiàn)對虛假信息的精準打擊，減少虛假信源進入社交媒體傳播渠道。因此，平臺和內(nèi)容發(fā)布者或可以將把關(guān)權(quán)利讓渡給機器，然而對傳播中的算法技術(shù)及其應(yīng)用務(wù)必進行人工審核，或設(shè)置自監(jiān)管設(shè)計，諸如凡技術(shù)不能識別的或者復(fù)雜的內(nèi)容交由人工審核進行把關(guān)，遏制虛假信息的傳播泛濫。同時，國家監(jiān)管部門可開設(shè)虛假視頻投訴舉報鏈接等方式，在直接懲處或關(guān)閉虛假信源的同時，呼吁發(fā)布者、接收者等主體共同參與信息把關(guān)，盡可能實時揭露虛假內(nèi)容及其匿藏信源。此外，加大、加快標記社交機器人和發(fā)布虛假視頻賬號的力度，降低虛假信源在平臺中的可信度，進而抑制其傳播虛假內(nèi)容、挑起話題討論和炒作輿論的能力。比如2024年9月，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法（征求意見稿）》提出“人工智能生成內(nèi)容需按要求添加標識”，避免產(chǎn)生不良影響。

（三）增強信息辨?zhèn)闻c價值遴選能力，媒介教育賦能用戶理解真實

韋弗（Warren Weaver，1949）將傳播定義為“一個過程，通過這個過程，一個人的思想影響另一個人”，施拉姆（Wilbur Schramm，1954）也提出類似的觀點，認為“傳播效果的實現(xiàn)依賴編碼者和譯碼者的共同理解”。因此，對信息背后所承載的符號意義的理解成為實現(xiàn)有效傳播的重要維度?；ヂ?lián)網(wǎng)賦權(quán)下，用戶不再是完全被動的信息接收者，對信息的自由選擇和解讀當(dāng)以真實和價值為指標。因此，增強對信息的辨?zhèn)文芰εc在社交媒體中遴選有價值信息的能力，成為從信息接收環(huán)節(jié)抵御虛假視頻危害的有效路徑。培養(yǎng)批判思考能力成為用戶應(yīng)識別虛假視頻的首要任務(wù)。如前文所述，虛假信息通常帶有發(fā)布者的主觀意圖，或為達成既定利益，或以滲透價值觀為目的。因此，設(shè)置媒介教育議程或者網(wǎng)絡(luò)裝置，供用戶將有爭議內(nèi)容或信息置于其中進行理性判斷，而非人云亦云陷入錯誤的輿論旋渦被虛假信息裹挾。此外，開設(shè)媒介教育公眾號或者媒介教育平臺，通過信息識別教育或媒介傳播常識教育，培養(yǎng)用戶的信息辨識能力。其次，面對人機協(xié)同所生成的深度偽造內(nèi)容，僅靠外部規(guī)制和用戶個人的抵御無法真正消除虛假視頻的影響，應(yīng)當(dāng)從全社會范圍內(nèi)樹立弘揚真實、抵制造假的共識，打破對平臺中虛假視頻泛濫之現(xiàn)狀的麻木態(tài)度，對技術(shù)運用、視頻發(fā)布、內(nèi)容傳播等領(lǐng)域進行全面監(jiān)管，令真實傳播、有效傳播成為一項道德約束，發(fā)揮人機協(xié)作的向善作用，而非陷入倫理危機。

四、結(jié)語

傳播媒介是否能夠呈現(xiàn)真實、客觀的內(nèi)容這一問題關(guān)系到公眾能否通過媒介認識和理解現(xiàn)實世界。香農(nóng)（C. E. Shannon，1948）說“通訊的基本問題是在通訊的一端精確地或近似地復(fù)現(xiàn)另一端所挑選的消息”，其線性傳播模式明確了傳播過程中每個節(jié)點的變化會對傳播內(nèi)容產(chǎn)生影響。在當(dāng)前信息爆炸和社交高度依賴網(wǎng)絡(luò)媒介傳播的時代，避免人為或被形成的噪聲所干擾、誤導(dǎo)，對媒介、大眾以及不斷擴界的媒介社會尤為重要。因此，如何規(guī)避媒介傳播過程中的信息噪聲與信源污染，直接關(guān)系并影響傳播內(nèi)容生產(chǎn)，這不僅僅是傳播是否能夠呈現(xiàn)真實、客觀的內(nèi)容，更直接關(guān)系到公眾能否依賴社交媒介正確真實的認識并理解現(xiàn)實世界，并在內(nèi)容傳播與信源真實間建立公共倫理底線與生產(chǎn)原則都是有著重要的傳播意義的。

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DUAN Xuan，LI Min-hui

（School of Communication， Anqing Normal University， Anqing"" 246133，China）

Abstract：The integration of artificial intelligence technology within the realm of media content production not only precipitates alterations in the mode and pace of social media information dissemination but also elicits profound transformations in its production architecture. The collaboration between humans and machines has been extensively carried out， and deep falsification of media content has become prevalent due to the intermingling of information source noise with bogus information sources. Existing studies suggest that the public's comprehension of the actual world， as conveyed through media， is contingent upon the veracity of the information presented. Faced with the information distortion brought about by the phenomenon of deepfakes， it is necessary to conduct research on the \"noise\" generated in each link of social media video content production and the resulting information distortion problems. By drawing on the in-depth discernment of information noise phenomena and the generation as well as propagation of signal-to-noise ratio， carefully contemplate the underlying mechanisms through which information noise exerts an impact on the realism of information sources. Conduct a comprehensive path analysis by centering around specific cases， including the root causes of noise within information source realism， the associated avoidance mechanisms， and the manifestations of information distortion. Thus， explore and formulate effective strategies for governing misinformation.

Key words： Information theory; Video content production; “Noise” avoidance; Information Source Realism

［責(zé)任編輯 薄 剛］