2026年，生成式AI进入普惠化、轻量化、量产化阶段。AI换脸、声音克隆、虚拟合成画面、AI数字人仿冒等深度伪造技术，正在改变传统舆论场“图文为证、视听可信”的底层认知。当下的AI伪造内容已实现无痕迹篡改、无门槛生成、无标识传播，衍生出批量造谣、精准抹黑、舆论围猎、人设仿冒等新型舆情风险。

清朗·整治AI应用乱象专项行动第二阶段工作明确指出，AI虚假信息、仿冒造假、水军造势已成为当前网络生态的突出难点。长期以来，基层舆情工作沿用的“事发辟谣、删帖降温、被动解释”传统模式，在AI技术迭代速度面前需要改造升级。

一、AI伪造音视频的新特征

技术平民化。过去深度伪造需要专业技术、高端设备，如今轻量化AI工具全民可及，普通网民、网络黑产可一键生成逼真伪造音视频。公安部2026年上半年数据显示，全国侦办AI生成网络谣言案件超170起，绝大多数为轻量化工具批量制作，规模化造假成为常态。

山西网安部门2026年6月集中通报5起典型AI谣言案例：普通企业员工赵某用AI一键生成“山西大同一车间爆炸”的虚假视频；网民邢某用AI仿冒中国国民党主席郑丽文形象直播带货；另有网民分别用AI编造“长晋高速大客车侧翻”“太原红灯笼体育场突发火情”“五台县大货车侧翻”等虚假事故。从普通员工到公众人物，AI伪造工具的“零门槛”早已不是假设，成了每天都在发生的现实。

传播算法化。传统谣言传播依赖人工转发，轨迹清晰可追溯；AI伪造内容则依托平台算法推荐、机器人矩阵分发，圈层渗透、精准推送，优先触达易感人群。大量黑灰产业刻意规避《人工智能生成合成内容标识办法》标识要求，制作无标注、无痕化伪造内容，模糊真实与虚假的边界。

危害长效化。最高人民法院2026年涉人工智能司法治理相关研判指出，深度伪造舆情的伤害，不仅是单次信息虚假，更影响公共信任、制造认知混乱、滋生次生舆情。从舆情规律看，常规辟谣只能纠正事实错误，难以修复已被破坏的公众认知，且极易出现“辟谣越真、质疑越重”的信任反噬。

最高人民法院发布的AI换脸人格权侵权典型案例进一步指出，深度合成技术滥用带来的名誉损害、商誉损毁，具有传播范围广、修复难度大、隐形损失高的特点，多数口碑损伤无法通过简单辟谣完全挽回。

二、针对AI伪造音视频的处置办法

结合2026年最新监管规范、司法判例，针对突发AI伪造音视频、虚拟画面、仿冒人设等舆情，可以采取以下处置办法。

第一步，极速固证。接到疑似AI伪造内容，1小时内完成工作手机全程录屏存证（截图+录屏+显示点击轨迹），立即通过至信链、蚂蚁链或人民法院电子证据平台做时间戳上链存证，同步联系平台法务发起下架请求并保留回执。

24小时内完成跨平台取证，并与公安网安或第三方司法鉴定机构对接。根据《司法鉴定程序通则》，司法鉴定机构应当自收到委托之日起三十个工作日内完成鉴定，复杂案件可延长。在报告出具前，可先以录屏、平台回执、传播数据等作为初步证据推进下架、回应和报案，不能等待鉴定结果再启动。若伪造内容已大规模传播，应同步评估是否需要通过平台渠道发布临时性提示信息，避免公众在等待鉴定期间持续受到误导。

一周内完成证据归档、跨部门会商与法律行动（民事诉讼、行政举报、刑事移送并行），并根据鉴定进度动态调整。日常需备好：一部取证专用手机、一个存证App、一份取证模板、一个公安网安或司法鉴定对接人，确保事发时随时可用。

第二步，专业鉴伪。快速区分造假性质：甄别是个人恶搞、商业抹黑、水军造势，还是恶意政治炒作；区分是零散传播，还是黑产批量量产、矩阵引流。技术手段与人工研判交叉对比是更为稳妥的办法，特别是垂直类的舆情智能体软件，在技术上更加专业和快速。

检测结论受生成技术迭代和对抗性攻击影响，可能随时间变化，宜作为辅助判断，不宜作为唯一事实裁决。在对外表述中，宜使用“存在高度伪造特征”，而非“确系AI生成”等绝对化措辞，为后续可能的技术争议保留修正空间。同时，不在声明中列举具体视觉伪造特征引导公众自行判断，2026年的AI伪造技术已在很大程度上消除了早期明显痕迹，以此引导公众可能产生误判。

第三步，共情回应。AI舆情回应的目的是修复认知、化解情绪，而非单纯辩解事实。采用共情、定性、拆解、追责定调的回应模式。

如【XX单位/部门】关于网传XX内容的声明：近日，我单位注意到网络平台传播的涉及“XX事件/讲话”的音视频内容，理解网友看到这段内容时的震惊。经权威机构技术鉴定与官方核实，相关内容存在高度伪造特征，所传“XX言论/画面”均为虚构，与事实严重不符。依据《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《网络安全法》，制作传播AI虚假信息已涉嫌违法。在此严正警告相关账号运营者和传播者立即停止侵权行为，删除、屏蔽、下架全部伪造内容。我单位已向公安、网信等部门报案并同步固定证据，将依法追究相关方法律责任。请广大网民不信谣、不传谣，权威信息请关注官方渠道发布内容。

针对企业、公众人物和普通公众场景，回应的重心应从“证明这是假的”转向“减少传播、降低伤害”。这类场景中，当事人的信任基础不如权威机构稳固，过度论证“这是伪造”反而可能引发“越解释越可疑”的逆反。更有效的做法是简短说明已核实、已固证、已追责，把重点放在“请勿继续传播”和“关注官方渠道”上。

回应时机也需权衡：在鉴定报告尚未出具时，可先发布“已关注并正在核实”的简短声明，待证据充分后再发布正式回应，避免过早定性后因信息变化削弱公信力。若伪造内容涉及公共安全、重大事故等敏感议题，回应节奏应进一步压缩，优先通过官方渠道发布“已关注”信号，避免信息真空被谣言填充。

第四步，全链追责。依据《民法典》人格权条款、《网络安全法》及2026年涉AI治理相关规定，对造假主体、传播大号、营销MCN依法追责，对AI黑产工具、人脸数据黑市、去水印违规软件等上下游产业链全链条整治，让技术滥用者承担民事、行政乃至刑事责任。

北京市海淀区市场监督管理局2025年6月查处的全国首例滥用AI技术发布虚假广告案具有示范意义：某公司利用AI伪造中央广播电视总台主持人李梓萌形象，为其销售的“鱼油”产品进行虚假宣传，声称具有治疗功效。经鉴定视频系AI伪造，产品执行标准仅为普通糖果类食品，最终该公司因违反《广告法》受到行政处罚。

也要看到，追责环节仍面临现实约束。标识制度虽已施行，但规避标识的黑灰产仍然存在，平台拦截能力有限，追责需结合平台回执、传播数据和司法鉴定综合推进。平台作为内容分发的关键节点，其审核能力和响应速度直接影响追责效果，在固证阶段同步保存平台推荐、分发记录，有助于后续厘清平台责任边界。若内容首发或主要传播在境外平台，还需评估通过国际协作渠道进行联合核查的可行性。

第五步，长效修复。单次舆情平息并非治理的终点。可开展常态化AI深度伪造风险科普，但科普目标不宜仅停留在“教公众识别伪造”，更应建立对权威信息渠道的稳定信任。

科普内容宜采用真实案例展示和制度介绍，避免依赖伪造内容作为教学素材，防止科普本身触发不信任。同时需认识到，AI伪造内容的认知伤害难以通过单次澄清完全修复，修复是长期过程。可考虑在政务公开、企业宣传等高频场景中逐步建立内容认证机制，使真实信息在被质疑之前就获得可验证的身份标识。通过权威科普、正面宣传、技术公示填补认知空白，逐步弱化虚假AI内容的舆论破坏力。

三、把注意事项嵌入日常工作中

AI技术的迭代速度远超人工处置效率，被动应对滞后于谣言传播。应对AI新型舆情风险，逻辑是技术先行、预判先行、溯源先行。

在监测上，引入AI检测工具辅助人工巡查。相较于人工巡查的滞后性、局限性，多模态智能监测体系可以实现全网平台、全时段、全场景覆盖，自动识别AI换脸、拟声伪造、画面篡改等异常内容，完成分级预警、溯源追踪、趋势研判，补齐人工监测的短板。也要看到，检测模型需要持续更新，不能依赖一次性部署。工具上，商业软件、开源自建、人工对比、平台水印、流程机制，交叉使用是更加稳妥的办法。

在内部舆情风险管控中，针对政务公开、企业宣传、领导出镜、产品发布会等高风险场景，把前面讲到的注意事项和处置办法提前嵌入工作流程。事前有预判、事中有监测、事后有预案。

此外，常态化开展全员舆情素养与鉴别能力培训必不可少。AI伪造内容的鉴别需要专业技术认知，需定期组织工作人员学习深度伪造技术特征、鉴别方法、取证规范，提升对新型虚假内容的敏感度和判断力。

结语

针对AI伪造的音视频内容，五个动作：固证、鉴伪、回应、追责、修复。每个动作都需要尽快启动、尽可能做实。同时也要看到，鉴定需要时间，检测存在局限，平台治理尚未完全闭环，公众信任环境已经改变。把五个动作做到位，有助于增加伪造内容的传播阻力，但不能指望单一手段解决全部问题。只有对每个动作的预期效果保持审慎判断，才能让这套流程在实战中真正可用。（完）

文章作者：杜文杰 新华通稿舆情研究院院长

来源：公众号，网络舆情分析师人才评价

来源：公众号，网络舆情分析师考培基地