当前的网络空间正面临严峻的认知信任挑战。生成式人工智能的广泛应用深刻改变了互联网信息生态，网络冲浪的环境充斥着大量深度伪造内容，以及未经审核且存在“幻觉”问题的生成式文本。这导致信息质量、真实性和可信度显著下降，真假难辨的局面加剧了人们的认知负担，并被迫提高信任门槛。

学界常提及“后真相时代”，其特征是观点、情绪和虚假信息在网络传播中速度和范围远超事实真相，客观真相因此被遮蔽。然而，与“虽晚必至”的后真相不同，在数智时代，真相可能永远无法抵达。生成式人工智能的普及使得大量未经甄别、包含错误或“幻觉”的生成式文本涌入网络。这些虚假信息不仅掩盖事实，更以高度逼真的形态直接“替代”真相，制造出真假难辨的认知迷雾，对媒介素养和专业认知能力较弱的群体影响尤为严重。

近期，某自媒体博主为博取关注而策划的“盲道被撞”虚假报道引发了广泛讨论。在此背景下，我以“真人秀的‘真’究竟是什么意思”为切入点，在思政课上引导学生探究深度媒介化社会的真实本质。通过深入探讨，学生们认识到，真人秀的“真”并非物质世界的客观真实或逻辑真实，而是介于主观与客观、现实与建构之间的一种“媒介真实”。它既有真实参与者和场景的现实基础，又很大程度上由观众的情绪期待和节目策划、剪辑等主观建构而成。

如今，我们获取的许多信息已非纯粹的客观真实或感官的“眼见为实”，而是经过媒体深度中介化的“媒介真实”。媒体在信息的筛选、加工和认知过程中扮演了重要角色。

然而，这种经过媒介技术中介化的真实可能潜藏风险。以真人秀为例，节目打着“真”的旗号，以真实人物和场景为表象，掩盖了剧本策划、镜头选择、后期剪辑和人为引导等加工过程，让观众误以为所见是参与者未经修饰的真实表达。

进入数智时代，这类风险进一步加剧。大语言模型以其严谨的逻辑、流畅的文本和系统化的表述，为用户营造出“专业、真实、可信”的观感。然而，技术逻辑带来的信任机制并不能完全保证内容的真实性。多数用户可能默认大模型生成的内容真实可靠，却忽视了其本质是基于现有知识库的概率性预测，并非对客观事实的精确还原，因此可能包含“幻觉”和错误。若不加甄别地将大模型内容纳入认知体系，不仅会助推虚假信息的传播，更有可能混淆价值判断，侵蚀社会共识的基础。

大模型的普及虽然带来了生成式文本的爆发式增长，但并未提供与之匹配的有效信任技术，为人工智能生成内容的真实性提供有效保障。

信任的建立始终以“真实”为核心判断标准。面对数智时代的认知信任危机，我们迫切需要构建一个立体多元化的信任结构，这不仅要发挥技术信任的创新作用，还要重视制度信任的保障作用，更要强调人格信任的基础性作用，从而真正走出深度媒介化所造成的认知迷雾。

在思政课上，我与学生们深入探讨了适应数智时代的信任结构。首先，要通过信任技术增强技术信任。数智时代的信任危机，既与大模型自身的不完善有关，也与缺乏可验证、可追溯、可审计的信任技术体系密切相关。我引用了今年央视“3·15”晚会曝光的“数据投毒”案例，指出生成式引擎优化（GEO）本是提升信息可信度的正向技术，却因监管缺失被滥用。未来，需要构建覆盖模型训练、内容生成、传播分发全链条的信任技术标准，推动GEO形成可信传播机制，确保大模型生成的内容可验证、可追溯、可信任、可担责。

其次，要通过制度信任保障社会信任。社会学家卢曼认为，信任是一种简化机制，有助于复杂社会高效运行。制度信任作为一种重要的社会信任机制，以协议、契约、法规等为依据，为社会行为和信息的真实性提供兜底。未来，应将生成式文本的真实性要求提升为具有约束力的法律原则、监管义务、程序规则和责任后果，强化人工智能生成内容的“打标”要求，普遍建立可信内容标识体系，重塑公众对生成式人工智能的社会信任基础。

最后，要筑牢人格信任的底线。人格信任是人类最原始、最基础的信任机制，也是所有信任的前提。这种基于人格的信任，依赖于长期相处或对专业知识的熟悉与推理，深植于人类认知心理结构之中。

面对数智时代的信任危机，个体尤其需要依托人格信任，构建稳定的信任结构，夯实个人信息甄别和真伪判断的底层根基。在海量网络信息面前，应学会不盲从、不轻信，善用理性思维和专业知识进行甄别核查，准确识别错误、虚假信息或谣言，避免被媒介技术构建的“伪真实”误导。

在思政课堂上深入阐释信任的社会结构，能够帮助学生系统、深刻地认识数智时代的信任危机，提升识别错误或虚假信息的能力。课后作业和反馈中，许多同学结合生活实例，深入探讨了媒介真实的好处与弊端，明确了面对网络信息，特别是生成式文本时，必须保持严谨审慎、主动甄别、理性判断的态度。

这套关于信任的解释体系，为破解认知信任危机、重建适应数智时代的认知信任结构，提供了切实可行的解决方案。

(作者系复旦大学马克思主义研究院副院长、副教授)

李凌 来源：中国青年报

2026年07月13日 07版