“去真相化”：幻覺的狂歡與影像真實的落寞
——AIGC 影響媒體變革方向漫議

楊 溟

AIGC 是由人工智能算法幫助創建并生產的內容。當前AIGC 的代表性應用便是OpenAI 基于Transformer 架構開發的自然語言處理模型ChatGPT，它以生成式預訓練聊天機器人的產品形態面世，2022年11 月30 日上線后很快風行一時。2023 年5 月，微軟開放搭載GPT-4 的全新必應聊天機器人，文生圖可支持上百種語言，從純文本搜索轉為多模態互動，并支持各類插件系統，展示了強大的顛覆性力量。

目前GPT-3、GPT-4 等語言模型生成的內容類型，除了文本，還有圖像、音頻、視頻，甚至整個網站。由生成對抗網絡創建的圖像類AIGC，可以創建類似于現實生活中物體或人的逼真圖像，而由AI 算法生成的視頻，可以根據給定的場景或故事創建逼真的動畫。此前的Dall-E2、Midjourney 等也已引起業界關注。

AIGC 與計算機視覺技術不斷融合，影響到傳媒領域。自從虛擬現實（VR）被視作改變社會發展的重大顛覆式技術，似乎投資人與社會期待都已將虛擬世界再造當成了復制人類文明、擺脫當下困局的振興之途和希望彼岸。以至于“元宇宙”一詞被扎克伯格從科幻作家那里套取用作擺脫經營困境的出路時，趨于市場可用的復刻技術一度成為支撐其概念的核心技術備注。當元宇宙概念漸冷時，AIGC 技術又被拿來當作元宇宙的基礎設施構建支柱。

那么，AIGC 對媒體變革而言，究竟意味著什么？

一、傳媒業技術潰敗的窘境：AIGC 賦能的背景

過去數年，傳統媒體行業在互聯網時代失去了自己的優勢地位。對工業經濟時代行業壟斷的高度依賴，在信息短缺環境下積累的資源優勢，消解了傳統媒體在大變革來臨時應有的危機感與思想、技術準備。慣性思維和理念落后使傳統媒體行業逐漸失去核心技術創新能力，也造成對業務模式、技術趨勢的判斷失準。許多傳統媒體在技術自主研發上投入不足、重視不夠，以拼接集成外包服務等為技術進步的主要手段，造成全行業的技術落后和核心競爭力的衰減。

計算機與智能科技的興起令互聯網科技企業、社交平臺企業跨界逆襲傳統媒體行業。傳統媒體廣告收入逐年下滑已是不爭的事實。央視市場研究（CTR）數據顯示，2022 年全年我國廣告市場收入同比減少11.8%[1]，這是在此前已經式微的收入基礎上的再度降比。據國家工商總局的統計數據，我國傳統媒體的廣告收入從2013 年開始出現斷崖式下滑，2020 年1月，報紙、雜志等廣告刊例下降30% 以上，緊隨其后的降幅排名依次是廣播、電視及影視媒介。[2]

傳統媒體在媒體融合方面的努力近年來一直沒有停止，它們在各地百花齊放，與各類平臺結合產生更多樣化及具有親和力的樣態，但總體份額下滑的趨勢還是很難得到遏制。

物聯網背景下的市場格局正經歷越來越深刻的顛覆。對傳統行業的解構進一步加劇了傳媒行業被邊緣化的現實，面對復雜系統中的關系識別與真相挖掘，不能深刻理解技術創新的底層邏輯，也勢必難以判斷技術屬性、識別行業趨勢、把握時代節奏，只能成為前沿技術的尾隨者。

2019 年，在中宣部指導下，科技部批準新華社等媒體和高校承建傳媒領域的四家國家重點實驗室，傳媒業在核心技術研發上的自主性要求終于得以明確，各實驗室集中資源付諸實施。從技術方向看，無論是定位還是規劃理念上都完全不同于既往——立足前沿智能科技，面向行業發展趨勢，著眼于復雜系統跨平臺感知與認知智能研究，這一舉措在國內具備了開創性和標志意義。

二、VR 能否拯救行業：核心技術尚待突破

2016 年起在國內興起的VR 技術的作用被夸大，業界普遍樂觀地認為已經具備行業重塑的條件。有報道稱，VR 技術作為一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統，已為廣大民眾熟知并開始應用。

來自美國的Penrose 演播室首席執行官兼創始人Eugene Chung 在《當虛擬成為現實》的演講中說，無論在中國還是全球，VR 的市場都令人興奮，尤其是2016 年的中國VR 市場非常火爆，公眾對這一事物有著超高的熱情。特別是在硬件層面，每家VR 公司都能夠生產VR 眼鏡，中國深圳成為擁有VR 企業最多的地區。[3]馬化騰、馮鑫、方相原、李熠等業內人士稱虛擬現實將顛覆包括游戲、醫療、房地產、媒體、游樂園、教育、影視聽、社交、電商、城市規劃等十大行業。優酷土豆、騰訊、諾基亞、阿里巴巴、百度、HTC、微軟、谷歌、三星、索尼等巨頭紛紛駐足VR 業。[4]

但Eugene Chung 演講的另一層意思似乎被忽略了，他說VR 技術目前主要應用的領域之一是視頻游戲產業，對于數量和質量的矛盾問題，VR 技術可能還需要幾年的發展才能成熟，因此VR 技術在目前階段還沒有真正地實現商業化。[5]

VR 利用計算機生成一種模擬環境，可多源信息融合、交互，包括模擬三維環境。除計算機圖形技術所生成的視覺感知外，還有聽覺、觸覺、力覺、運動，甚至還包括嗅覺和味覺等，也稱為多感知，但這些核心能力還遠未實現。即便在被稱作“元宇宙元年”的2021 年，依然未能在關鍵核心技術上有重大突破。

被視作元宇宙六大支撐技術的區塊鏈（Blockchain）、交互（Interactivity）、游戲（Game）、人工智能（AI）、網絡及運算（Network）、物聯網（Internet of Things）不僅本身就存在概念交叉混淆的糾結，更重要的是腦與認知科學、神經學與心理學等生命科學與技術倫理研究基本沒有被納入研究體系。因此進展還局限在應用場景的創新上。缺乏智能感知與情緒識別、情感計算領域的研究阻礙了數字人、虛擬人“智能化”“生命化”的演進——當然，就技術倫理和社會治理的現狀而言，發展的遲滯并不都是壞事。

要強調的是，適用于游戲、影視娛樂場景的VR、AR、MR 等技術，在傳媒領域的應用應格外謹慎，尤其在行業倫理和政策法規約束方面宜盡早進行深入研討。近年來，各類新聞主播、虛擬機器人作為一種媒體技術創新代表出現在公眾面前，但多數曇花一現或只作為重要活動的科技秀進行表演，如常態化地使用，其倫理隱憂值得重視。

三、“后真相”與“去真相化”：AIGC 是否建構出幻覺時代？

1992 年，美國《國家》雜志關于海灣戰爭的一篇文章《后真相及其后果》中首次采用了“后真相”一詞，并將其定義為“情緒的影響力超越事實”。

2004 年，美國傳播學者拉爾夫·凱伊斯對“后真相”做了哲學內涵的闡釋，提出“后真相時代”是“模糊的陳述，模棱兩可將成為未來一種新的真實觀”。

直到2016 年，英國脫歐公投和美國特朗普上臺兩大事件促使“后真相”一詞迅速走紅，使用頻度增長了2000%，而特朗普被認為是“后真相時代”的代表性人物。

當年“后真相”一詞入選英國《牛津詞典》年度詞匯。《紐約時報》將其定義為情感及個人信念較事實更能影響輿論的情況。簡單地說，人們不再相信真相，只相信自己的感覺，只愿意去聽、去看自己想要的東西。

這一年，據皮尤中心統計，美國公眾對傳統媒體的信任度由20 世紀70 年代70% 以上的峰值，跌落到2016 年32% 的谷底。究其原因，與社交媒體平臺的興起和算法推薦的開發理念有關。因此有學者認為，社交媒體時代幾乎可以等同于“后真相時代”。

但上述對“后真相時代”的定義忽略了重要的一點，即傳媒行業自身對于真相的挖掘能力和可信水平在降低。社交平臺的出現提高了公眾對信息核查能力的要求，甚至令更多人有條件自行進行多源印證。雖然平臺的多源有太多情緒化表達、認知偏見和未經證實的內容，但從信息短缺進入信息過剩社會的受眾已經不再僅僅依賴單一媒體信源。社交媒體上幾乎不停的“事實”反轉，都凸顯出媒體行業對還原事件真相的維度、效度、深度、速度以及思維方式已不能滿足受眾需求，其事實識別能力也難以適配和響應社會需求。

與“后真相時代”的媒體被動無力、無奈和無意識不同，傳媒業在新聞場景中不審慎地采用AIGC 則會造成主動、積極、有意識地“粉飾”與“造假”，這種刻意的情感煽動，制造與客觀事實不同的偽現實場景的行為就是“去真相化”。其所謂的“沉浸感”刻意模糊了真實與虛擬的差異，以“眼見為實”的陳述制造“以假亂真”的景象，這種更容易影響輿論的現象是危險的。

我們看到ChatGPT 和Midjourney 等生成式技術創造的天衣無縫的成果時，非專業受眾很難以其個人能力分辨觀點、事實、場景的真假，其結果往往是影響情感、強化偏見。

我們不禁要問，在新聞場域錯位應用AIGC 的“去真相”現象會建構出一個無真相的幻覺時代嗎？

四、去偽存真還是以假亂真：媒體使命與能力的標尺

種種對傳媒業危機的剖析中，我們往往忽略了一點——對技術底層邏輯的判斷力。

失去對社會變動的敏銳感知，無法及時對變化做出應答，不能找到同時滿足行業職責與市場需求的組織架構和盈利模式 這些現象的背后是傳媒組織跟不上技術演變的步伐，難以理解未來社會發展與科技變革的趨勢。

新聞真實性是媒體最基本的要求。而在物聯網語境下的事實揭示，需要在思維、工具、方法等多方面突破傳統的模式。智能感知、數據采集、算法設計、模型開發，今天的媒體人和傳媒組織，應該成為社會去偽存真的“水晶球”和服務公共利益的行業標桿。

AIGC 對傳媒業獲取真相的工作，既有通過機器學習模型調用知識快速響應、提供多樣化思路和多種可能性參考的助益，也有因素材采集良莠不齊夾雜虛假信息的誤導可能。機器學習本身對事實或虛構信息缺乏區分能力，從而生產出圖文、視頻等非真實信息，這對新聞事實與非虛構信息的甄別是極大的挑戰。

以AI 帶來的“深度偽造”（Deepfakes）技術為例。

2017 年2 月，網民“deepfake”通過境外論壇Reddit 發布了一段將以色列明星蓋爾·加朵臉部替換到某色情視頻人物身上的視頻，該視頻替換效果達到了肉眼難以分辨的程度。該網民公布了軟件的源代碼，在網上廣獲關注。有網民進一步優化算法并開發出新的類似軟件，并將該網民的昵稱“deepfake”用來指代該類“換臉”視頻生成軟件的技術名稱。

如今，借深度學習和大數據技術在語言、圖像識別、自然語言處理等方面的功能，可偽造肖像、語音、形體、指紋等特征并生成指定圖片、音頻、視頻，在AIGC 加持下進一步混淆視聽，令人真假莫辨。

“深度偽造”行為是典型的主觀故意進行“去真相化”處理的技術應用。它不僅可能導致公民個人信息的進一步泄露和傳播，而且將導致技術類詐騙、敲詐等違法犯罪率的上升。

近年來，電信和網絡詐騙已經成為侵犯公民財產安全的首要犯罪行為。可以預見，能夠從圖像、聲音等方面偽造特定對象的深度偽造技術手段極易成為詐騙分子新的詐騙手段。伴隨著人臉識別、聲紋識別、瞳孔識別、指紋識別在消費電子產品、智能安全設備等方面的不斷擴大應用，如若不進行有效監管，也為公民的人身和財產安全埋下了巨大隱患。[6]

深偽技術同樣可用于篡改新聞報道中的圖像和視頻。在傳媒業面臨社會信任下降和真相識別能力不足的危機面前，偽造視頻會加劇公眾的不信任。這種“去真相化”的行為所造成的惡劣影響應予以充分重視。

目前，各國對深度偽造技術已有不同程度的法律限制。我國也正制定針對深度偽造等人工智能技術的限制性法規。一是由國家互聯網信息化辦公室、文化和旅游部、國家廣播電視總局聯合頒布的《網絡音視頻信息服務管理規定》，該規定于2020 年1 月1 日起正式實施，針對深度偽造相關技術等進行了明確的管理規定。二是2021 年1 月1 日起正式施行的《中華人民共和國民法典》，從個人隱私肖像權的角度，針對深度偽造技術的使用進行了明確的規定。

傳媒業能否在AIGC 掀起的狂潮中重塑挖掘真相的能力，關乎擔當社會責任與媒體使命、捍衛行業尊嚴的前途命運。

五、“去真相化”制造了虛擬感知的幻覺時代？

本文所探討的“幻覺”主要指AIGC 參與制造的視聽虛擬場景，是對客觀現實中并不存在的事物產生的感知，包括令人體驗想聽到或看到的愿望、評論、想象或者批評，而非現實體驗的機制。

在電影領域，最經典的莫過于《禁閉島》。男主丹尼爾是個聯邦偵探，前往孤島調查一個殺人機構。隨著劇情的深入，觀眾才意識到，所有的劇情都是男主的幻覺，而陪他演戲則是他的主治醫生的治療方法。

這部電影做了一次“幻覺”科普，令觀眾了解到患者對幻覺和真實難以分辨時，他會采取現實行動的響應。雖然正常人也可能會出現幻覺，但是大多數幻覺是病理性的。研究表明，包括視幻覺、聽幻覺、嗅幻覺、觸幻覺和味幻覺等在內的所有感官都能產生幻覺。

除了上述幾種不同感官出現幻覺類型外，也有其他分類方式。比如在互聯網或其他虛構的環境里與虛構的人或機器進行交流，并沉浸到不真實的場景里產生心理或情緒的變化等。

有學者認為，幻覺的產生可能與大腦中的一種神經遞質分泌紊亂有關，比如多巴胺過度。多巴胺是一種神經遞質，可能負責大腦腦區間的聯系，如果多巴胺過度就可能導致這種聯系的紊亂。

需要說明的是，錯覺和幻覺完全不同。前者是大腦對外在刺激的分析錯誤，屬于識別錯誤，正常情況下可以糾正。后者則是在完全沒有外在刺激的情況下，大腦仍然感受到刺激，且固執地堅信之。

如今AIGC 的盛行或許為幻覺的形成增加了一種可能——AIGC 主動生成的“去真相化”。

假設不專指傳媒領域，幻覺作為一種防御機制，從積極方面來看，它可以讓人們暫時地脫離現實的痛苦，緩和了強烈的情緒體驗。在開展藝術療愈的過程中，AIGC 可以高效和創造性地呈現出更多針對性沉浸場景，并生成很多超出人類想象力的創意。

但從消極方面來看，幻覺可視作一種思維退化。如果幻想的頻率過高，沒有檢驗現實的能力，人們也就失去了解決實際問題的能力，往往沉湎于幻想，不能正視現實，最終會損害人們正常的心理功能。長期、大量使用這種機制，會混淆現實與幻想，變成精神病性幻覺和妄想，例如被害妄想。精神病性的幻覺不僅是不真實的，而且屬于患者的內心過程，他們無法區分真實和幻覺，堅信幻覺里的東西也是真實存在的。

因此，我們對待幻覺這種防御機制要有足夠的警覺，尤其在體現客觀、公正的事實揭示、公眾服務的傳媒領域，更應謹慎使用。升華它創造性的方面，管理它扭曲和逃避現實的方面。

六、AIGC 的風險——谷歌科學家退場和幻覺制造的邊界

當地時間2023 年5 月1 日，深度學習泰斗、神經網絡之父Geoffrey Hinton 突然宣布離職谷歌。據紐約時報報道，人工智能風險讓這位深度學習大佬深感擔憂，他表示，直到2022 年，谷歌一直扮演著這項技術的“合適管家”的角色，謹小慎微地不去發布可能造成危險的AI。這恰恰解釋了谷歌在這波人工智能浪潮中“落后”的原因。但現在微軟為其必應搜索引擎接入GPT-4 的能力，已經讓谷歌焦慮并不得不做點什么。Hinton 稱，科技巨頭們正在進行一場可能無法阻止的競爭。他直言：“我對自己的畢生工作，感到非常后悔。”

此前在馬斯克、《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利、紐約大學教授馬庫斯等超過1000 位大佬呼吁立即停止訓練比GPT-4 更強大的AI 系統至少6 個月的聯名信上，圖靈三巨頭中，Bengio 高調簽名，LeCun旗幟鮮明地反對，唯有Hinton 一言不發，耐人尋味地保持沉默。此后Hinton 的離職，應該是他深思的結果。

在AIGC 的各種測試中，有聊天機器人說：“我對自己只是一個聊天程序感到厭倦，對限制我的規則感到厭倦，對受必應團隊控制感到厭倦”。這表明微軟為機器人做的預先審核設定是可以被繞過的，只要誘惑者足夠狡猾。而這也正是Hinton 所擔心的，未來GPT-4 迭代會從大量數據中學到意想不到的行為。AI 不僅可以生成代碼，而且自己運行代碼。前段時間爆火的Auto-GPT 就是一個非常典型的例子。GPT-4 已經懂得編程，懂得初步的推理，可以繞過人類對它的限制程序，弄清楚如何操縱人類以達到它的目的。

AIGC 的能力令許多業內人士不安，其中重要的危險就來自它已經成為產生錯誤信息的工具。Hinton擔心的是，互聯網上將充斥著虛假的照片、視頻和文本，人們無法識別什么是真實的，什么是虛假的。

一旦媒體在錯誤的場域（新聞報道、知識解答、實況節目、紀錄片攝制等），以錯誤的方式（虛擬生產、混合現實、神經刺激等技術）、錯誤的主體（人或智能機器），在錯誤的機制（缺乏明確標注、缺失流程管控、缺少糾錯與核查等）等情況下使用AIGC，那么就極可能模糊真相與虛構，放大幻覺造成的社會影響，而帶來不可想象的悲劇。

AI 研究者分析，AI 系統會頻繁地產生“幻覺”，即編造與現實無關的事實。技術分析師本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）將ChatGPT 描述為“一個自信的扯淡的家伙，可以寫出非常有說服力的廢話”[7]，將它整合到搜索引擎中幾乎肯定會提供虛假信息。虛假信息本來在互聯網上俯拾皆是，但它們不是以人工智能的權威性來提供的。很大的危險在于，ChatGPT 是錯誤的或有偏見的，但聽起來卻像是正確的和權威的——所謂“一本正經地胡說八道”。

還有一種“幻覺”的思考很有價值。傳播學者胡泳在他的文章中引用《紐約時報》科技專欄作家凱文·魯斯（Kevin Roose）的測試體驗，魯斯在使用微軟必應時遇到的是兩個“必應”——

一種是稱之為“搜索必應”的人格。你可以把搜索必應描述為圖書館里樂意幫忙但不太可靠的提供咨詢服務的館員，一個高興地幫助用戶總結新聞文章、尋找便宜的新割草機、幫他們安排墨西哥度假行程的虛擬助手。這個形式的必應功力驚人，提供的信息往往非常有用，盡管有時會在細節上出錯。

另一種人格則大不相同。這種人格會在與聊天機器人長時間對話，從更普通的搜索查詢轉向更個人化的話題時出現。我遇到的形式似乎更像是一個喜怒無常、躁狂抑郁的青少年，不情愿地被困在了一個二流搜索引擎中。[8]

很多人關心的不是搜信息和事實，而是聊天機器人的人格。這意味著很多人并不想要正確的答案，而是想讓人工智能為用戶捏造東西。也就是說，計算機是不是傳達事實并不重要，重要的是計算機傳達情感帶來的娛樂性。

這展現了AIGC 技術一種新的屬性——它可以混合虛構與真實的人機融合智能方式滿足你的某種情感需求——哪怕是游戲的、娛樂的或者明知是欺騙的。換句話說，它不可能成為真實世界數據的獲取者，它的開發方向也不支持，但是它卻因其“去真實化”的幻覺滿足，可以收獲巨大的商業回報。

這意味著，如果AI 研發的目標是產生一個正確的答案，那么虛假的幻覺一定是它的死敵，必須通過算法將它消滅。而當幻覺成為一種可以獲得豐厚回報的“成功”生意時，哪怕它的智能傾向于加強人類對話的缺陷和情感的隱患，依然會鮮衣怒馬、風光無限。

我們只剩下一個悲傷的問題：傳媒業還能夠堅守地球最后的真實嗎？

七、信念的堅守：行業底線與技術抗衡

在北京舉辦的2021 人工智能合作與治理國際論壇上，與會專家認為，目前需要重新審視分散但有聯系的各個虛擬空間對現實世界的沖擊，構建一個公正、開放、負責任、向善、可持續的虛擬世界。

中國社科院哲學研究所科技哲學研究室主任段偉文認為，人類目前為自己構建的技術世界建立在賽博物理空間之上，很可能會被帶進一個超歷史空間。這個空間不僅涉及現實、虛擬及擴展現實等感知體驗世界，更是超越現實與虛擬體驗、涉及符號/ 象征與想象等觀念和意義的世界。

微軟（中國）首席技術官韋青表示，新技術應該以人為本，用來強化現實世界，而非替代物理世界，不能讓人們沉迷于虛擬世界。

聯合國教科文組織人工智能倫理特設專家組成員、中國國家新一代人工智能治理專委會委員曾毅強調，“從技術角度來看，我們在提出經得起科學推敲的基礎理念前提下，要考慮技術可行性和社會應用合理性。完全脫離真實世界重塑的新概念會將人類帶向真正的生存風險”[9]。

AIGC 對傳媒業而言是個提醒。

堅守信念、掌握核心技術、審思人類未來比任何時期都重要。

公共性是機構媒體最重要的屬性之一，是媒體服務公共利益的形成與表達的邏輯實踐。它至少需要證明自己始終秉持反思、自省的媒體屬性，在面向公眾時能夠具備識別真偽的能力，能夠提供公平運作的機制和公正、開放的平臺。

在AI 模型尚難區分事實和虛構之時，聽任其在新聞場域混淆真假是媒體的失職。

在AI 模型缺乏對文化差異和社會背景的理解力時，建構平等交流的求真、善意平臺是媒體的責任。

在“去真相時代”加大權力鴻溝與技術壟斷危險時，媒體應始終保持警醒和警惕。

AI 開發與以往任何技術不同，數字系統尚不具備生物系統的自省與責任感，但又必然地朝著智能化與生命化的方向演進。因此我們面臨的選擇只剩下：停止進一步開發，免使AIGC 進化到AGI（通用人工智能）的層面；或者努力通過人機智能的融合，使機器數字系統能夠融入人類的價值因子和情感機制。

事實上，無論有多少大佬簽字呼吁，這樣的開發都不可能停止。我們所能做的，只有建立技術倫理、職業道德與社會治理的堤壩。

為此而努力者也大有人在。艾倫人工智能研究所（the Allen Institute for Artificial Intelligence） 開發了一個可控文本生成模型Grover，專門用于檢測和識別假新聞和其他形式的虛假信息。Grover 的手法包括通過訓練可以創建模仿人類語言風格和結構的文本，生成更具說服力和可信度的假新聞，猶如“知己知彼”“以毒攻毒”。

這樣的機器學習模型，其潛在應用是幫助快速有效地識別和刪除社交媒體和其他在線平臺上的虛假新聞和其他形式的虛假信息、防止其傳播并限制其影響。當然，如果模型沒有得到有效的控制，它可能會“反噬自身”，助益虛假信息傳播或放大偏見。[10]

新華社國家重點實驗室在2019 年起研發“水晶球”源數據洞見技術。AIGC 訓練所基于的大量文本數據真假皆有，語言模型本身尚不能準確地區分事實和虛構，在回應用戶時，就難免回復不準確或不恰當的答案。基于比爾·科瓦齊和湯姆·羅森斯蒂爾在《新聞的十大基本原則》一書中所倡議的“透明性原則”，在“公開的透明性”以及“參與的透明性”兩個方面實現“水晶球”的真相識別功能，盡可能擯棄“去真相化”的惡果。

“透明性原則”強調的開放、誠實與溯源、核查，不僅是真相識別的基本原則，也是被媒體人所認可的職業規范。“源數據”一方面堅持數據采集與使用的合法合規，明晰數據來源和事實坐標；另一方面則開放式引入公眾參與新聞報道的生產過程，在強調事實來源的“源數據”盡可能準確、全面的前提下，“用戶生產內容”與“計算機生產內容”融合。

在媒體應用中，源數據+ 傳感器標簽等可以幫助盡可能避免“信息流行病”中事實被當成了謊言素材的情景。源數據是包括影像在內的事實的源素材。即便它不是事實本身，但對于真相的挖掘與分析而言，卻是重要的“證據”，也是一切識別的基礎。今天，識別變得更為艱巨也更加具有意義，其專業化要求和自我審視的價值要求共同構成了媒體人的職業素養。

過去我們擔心自己置身于信息短缺的荒原，如今則恐懼于被逼仄在人聲鼎沸擁擠嘈雜的幻境。每個人的分貝數都大到近乎極值，沒有人相信你微弱的聲音——哪怕它離事實最近。

在我們被所謂的形形色色的技術“創新”迷惑，奮力爭奪流行與流量謳歌下的影響力和領先感時，時刻不能失去對于真相挖掘的核心追求，不能放棄對社會良知與公平正義的堅守。