在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，新闻媒体与AI技术的融合不可逆转，生成式人工智能（GAI）在新闻传播领域的应用日益广泛，从自动写作到辅助创作、从个性化制作到精准化投放，新闻媒体的内容生产、运营分发、盈利模式、人才需求全方位重整，受众与新闻之间的关系被重塑，新闻获取正在逐渐转变为一种多维度、个性化的受众体验。在这个转变过程中，随着AI深度伪造技术的兴起和AIGC的扩散，受众对新闻真实性的辨识面临前所未有的冲击，AI时代新闻宣传维护真实性和公信力的任务愈发紧迫。党的二十届三中全会提出，完善生成式人工智能发展和管理机制。这就要求媒体不仅需要关注技术的革新，更需要研究受众的心理机制，积极采取有效措施，应对复杂风险。

一、GAI对新闻真实性的冲击

GAI正以惊人的速度重塑新闻生产与传播的全链条，深度伪造技术作为GAI的重要应用，能够模仿生成看似真实的音频、图像和视频，高度逼真的音像模糊了真实与虚构的边界，其应用对新闻真实性造成多层面的冲击。

1.GAI扰动新闻生产的技术传统。GAI的内容生产主要表现为生产流程的隐蔽性、传播扩散的即时性以及内容形态的迷惑性。在生产环节，AI算法通常以“黑箱”方式运作，其内容生成过程缺乏透明性，凸显了现有监管框架在技术实施和数据溯源方面的局限性。在传播环节，AIGC可以近乎零延时地大规模复制和扩散，AI生成一篇新闻报道仅需数秒，而人工核查则需要数小时甚至数日，传播速度突破了传统人工核查的能力范围。在内容形态上，多模态生成技术创造的文本、图像、音频和视频具有高度协调一致性，进一步增加了辨伪难度。2025年3月，哥伦比亚大学托尔数字新闻中心（TowCenterforDigitalJournalism）对8款AI搜索展开研究，结果显示，查找新闻时8款AI搜索提供的回复有 60% 不准确，但这些错误信息往往包装得极具说服力。

2.新闻真实性问题的表现形式日趋复杂。一方面，泛滥的AIGC会导致一些受众对所有信息持怀疑态度，形成“真实冷漠”现象；另一方面，精心设计的深度伪造内容又可能误导一些受众将其当作真实新闻。这两种现象看似矛盾实则同源，都属于真实辨认机制失效导致的信息处理障碍。《21世纪经济报道》的一项测试显示，对6款AI进行330次新闻引用测试，平均准确率仅有 25% ， 27% 的新闻来源被完全错误引用，提供的链接近一半无法打开或明显编造。这种普遍存在的准确性缺陷严重污染着新闻信息生态，使受众陷入真伪莫辨的认知困境。

3.GAI正在改变新闻真实性的认识论基础。马克思主义新闻观强调坚持新闻的真实性原则，而在AI时代，新闻真实性辨别门槛大幅度抬高，真实性演变为信息与受众心理机制互动的产物，受众辨别真伪的理性认知过程逐渐让位于基于感性的简化判断。当判断新闻真假成为高认知负荷任务时，受众会本能地选择认知捷径一一全盘接受或一概拒绝，这两种极端态度都对健康的新闻生态构成严重威胁。另外，AI技术的精准投喂机制实质上加剧了信息茧房、过滤泡、回音室的坚固性，加之不同群体对新闻信息判断能力的差异，会强化群体间的认知分歧，导致社会认知鸿沟的加深。

二、新闻真实性问题对受众的影响

GAI的广泛应用，正在深刻重塑新闻受众的心理机制和行为模式，这种转变既是对技术环境的适应性反应，也反过来加剧着新闻真实性问题的复杂程度。

1.受众信息处理路径发生结构性变化。上海理工大学刘强与王琳的研究显示，通过实验数据揭示AI自我效能（即个体对自身识别AIGC能力的信心）与新闻真实性倦怠之间的联系。该研究表明，多重信息渠道的验证、媒体对虚假信息的强化等因素会使受众的AI自我效能降低，产生无力感，采取倦怠态度，表现为放弃对潜在虚假信息的抵抗，不再尝试验证所接触新闻的生成源。传统“接触一辨别一参与”的理性认知模式逐渐被简化为“接触一参与”的直觉性反应。这种认知捷径虽然减轻了信息过载带来的心理负担，却使受众暴露于虚假信息风险之中。