“自2025年1月1日起，宁波市将免费乘坐公交车的年龄从70周岁降低至65周岁……”如果你通过AI咨询“多大年纪的老年人在宁波可以免费乘坐公交”相关问题，可能会获得这样的回答。然而，这个看上去有鼻子有眼的回答，却是一条彻头彻尾的假消息。据宁波晚报报道，将该问题分别向三个人工智能软件提问，得到的回答中，仅有一个是正确的。
图片来源：视觉中国 近年来，各类生成式AI技术及其应用迅速发展和普及，在带来诸多便利的同时，也伴随着一系列值得注意的风险。其中一个突出表现就是，AI生成虚假信息带来的误导。对不同AI大模型咨询“免费坐公交的年龄标准”问题，竟然得到“五花八门”、真假难辨的回答，就是一个非常有代表性的注脚。它的背后，是如何防范被AI“带偏”这个“新问题”，正在成为需要社会直面的必答题。
各类生成式AI大模型出现后，意味着人们获取信息的门槛进一步降低，为各类“问题”提供答案的“出口”也更多了。但由于不同AI大模型的技术成熟度差别、信息抓取偏好差异等原因，它们生成“答案”的准确率，往往有明显差异。并且，不同AI大数据模型的定位不同，生成不同类型问题的“答案”的能力也有差异。对这一点，很多用户是很难察觉的。由此，也容易放大虚假信息带来的误导。
就目前来看，要最大程度降低AI生成信息带来的误导，有两个方面需要尽快引起社会的重视。一方面，各类争相上马的AI大模型，在加快数据模型优化升级的同时，也应逐步完善相应的风险提醒机制。如去年9月，国家互联网信息办公室发布的《人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿)》就提出，服务提供者所提供的生成合成服务，包括文本、音频、图片、视频、虚拟场景等，均应在适当位置添加显著的提示标识。让这样的提示标识成为标配，既有助于唤起用户对AI生成“答案”准确性的甄别意识，防止陷入“偏听偏信”，也实际上是一种必要的用户“启蒙”，即让更多的用户能够对AI生成信息与“人工”信息有必要的区分。
另一方面，进入AI生成信息的时代，要倡导建立一种新的大众数字素养，或者说新的获取优质信息的能力。在过去很长时间里，互联网中的信息供给，基本都是“人工”生成的，人们查询信息、获取信息也主要是依靠定向的平台、机构。比如，查阅官方政策，人们可能习惯通过政府官网和权威媒体；查询交通信息，则有相应的地图软件。虽然这里面也存在着因为不当的利益诱导带来的错误“路标”的问题，但总体上信息的供给还是偏向于专业化、单一化，且用户在准确性的核查上也更容易。
但进入AI生成信息时代，信息的提供主要依赖于一种大规模整合基础上的自动“提炼”，这里面不排除AI生成信息本身是以一些原本错误的信息为基础，由此便可能生成出错误的“答案”。可以说，虽然AI生成信息大大提升了信息大规模整合、“提炼”的效率问题，但对其准确性反而需要有更多的甄别。这要求使用者必须要意识到AI大模型的局限性，对于其提供的“答案”要养成必要的二次求证习惯。同时，面对同一个问题，不同用户的提问方式不同，也可能令AI生成不同的“答案”，从而放大“失真”的概率。这也意味着，借助AI寻找问题的“答案”，本身也需要用户提升“提问”的能力。
在很大程度上说，各类AI大模型加速普及，并且受到越来越多用户的青睐，预示着社会“生产”信息、获取信息的方式都在经历新的重塑。在这场新的信息变革中，人类如何最大程度趋利避害，尚需要方方面面的磨合，从技术到法律，再到观念、习惯等，都注定要有新的“适配”。
文｜朱昌俊（资深媒体评论员）
