DeepSeek技术的广泛应用将深刻改变新闻传播的格局，为新闻行业带来前所未有的便利与创新。DeepSeek-V3的语言处理与推理能力，为媒体生成内容提供了快捷、全面的服务，各国媒体和用户体验到新闻和信息传播的精准效能[1]。但与此同时，DeepSeek给新闻真实性带来一系列严峻挑战。新闻真实性作为一项广泛认可的原则，涵盖两个核心维度：其一为新闻报道的事实性准确性；其二为传播者对客观事件的正确理解与价值评判。新闻真实作为一种“再现真实”，其实质是社会认同，大众传媒保障其有效性。但平台与AIGC发展改变了传播场景。机器凭借可编码性等特性，成为真相的垄断性提供者，且不以“再现真实”为新闻生产起点，对新闻真实性构成挑战[2。在当今信息爆炸及“后真相”时代大背景下，新闻的真实性是维护社会稳定、促进公众知情权的关键。深人研究DeepSeek背景下新闻真实性面临的问题及应对策略，对于确保新闻行业的健康发展、维护社会公共利益具有重要意义。
一、DeepSeek技术在新闻生成及传播中对真实性的破坏作用
DeepSeek具有卓越的语言处理和内容生成能力，能够快速、高效地生产大量新闻内容。DeepSeek强大的内容生成能力，也使得虚假新闻的制造变得更加容易，且传播速度快、范围广。虚假新闻极易误导公众舆论，影响社会对相关事件和人物的认知，损害新闻的真实性和媒体的公信力，甚至可能被不法分子利用，故意制造虚假新闻，对社会秩序和公众信任造成严重威胁。
（一）DeepSeek使虚假新闻的制作变得智能和高效
DeepSeek凭借强大的算法和海量数据学习能力，使虚假新闻的制作变得更加智能和高效。传统虚假新闻多依靠人为拼凑、编造信息，有了生成式人工智能，信息的生产门槛急剧降低，即便跨专业信息的撰写，也变得轻而易举，只需要几个指令便可完成。而如今借助DeepSeek，造假者能够利用它生成逻辑连贯、内容看似真实的新闻稿件。这些虚假新闻在文字表述、语言风格上与真实新闻相差无几，普通受众极难辨别。比如，通过对大量新闻报道的学习，DeepSeek可以模仿权威媒体的写作风格，编造出具有迷惑性的财经新闻，传播不实的企业业绩、市场趋势等信息，误导投资者和公众。
（二）DeepSeek为虚假新闻的快速扩散提供了新途径
在传播方面，DeepSeek也为虚假新闻的快速扩散提供了新途径。它能精准定位自标受众，利用社交媒体平台的传播特性，通过自动化账号在短时间内将虚假新闻广泛传播。这些虚假新闻往往会利用人们的好奇心、焦虑等情绪，引发天量转发和讨论，迅速在网络上形成舆论热点。一旦虚假新闻在网络上发酵，其负面影响将呈指数级增长，扰乱社会秩序，引发公众对新闻媒体的信任危机。
二、社交媒体平台推波助澜
社交媒体平台具有信息传播速度快、范围广的特点。在DeepSeek背景下，虚假信息可以迅速在这些平台上生成并广泛传播。尤其一些不法分子利用DeepSeek的文本生成能力，大量制造看似真实的虚假新闻，通过社交媒体迅速扩散。
（一）借助DeepSeek精准定位目标受众，引发社交平台连锁反应
社交媒体算法往往倾向于推荐热门和引人注自的内容。虚假信息容易吸引大量用户关注和分享，继而再经由推荐，快速扩大其传播范围。虚假新闻一旦借助DeepSeek技术精准定位目标受众，利用社交媒体的传播特性，通过自动化账号迅速扩散，就会引发一系列连锁反应。虚假新闻往往善于利用人们的情绪，如恐惧、愤怒、好奇等，激发受众的转发欲望。虚假的新闻视频或文章可能会在短时间内获得数百万次的浏览和转发。当虚假新闻在网络上广泛传播时，更多的人会受到其影响，导致社会舆论被误导，公众对新闻媒体的信任度下降。而一些关于食品安全的虚假新闻，可能会引发公众的恐慌情绪，影响相关企业的正常经营，甚至扰乱市场秩序。
（二）缺乏专业知识和技能，普通民众难以判别信息真伪
普通民众在面对海量信息时，往往缺乏足够的专业知识和技能来辨别信息的真伪。DeepSeek生成的虚假信息通常具有较高的逼真度和迷惑性，使得公众更加难以察觉。而公众在获取信息时往往更关注内容的吸引力和情感共鸣，而不是其真实性。这就导致虚假信息容易引起公众恐慌、误解和社会动荡。例如，在一些健康养生领域，虚假的医疗建议或产品宣传可能会误导公众，对其健康造成潜在威胁。
（三）第三人效果理论普遍存在，用户认知偏差导致谣言扩散
1983年，戴维森（W.PhillipsDavison）首次提出了“第三人效果假说”（Third-PersonEffect Hypothesis）[3。有学者通过实证研究，验证了第三人效应理论在假新闻背景下的应用，发现用户倾向于认为假新闻对其他用户的影响大于对自己的影响，从而体现出第三人效应中的认知偏差[4]5]。从第三人效果理论来看，传播者往往会高估自己辨别虚假新闻的能力，认为自己能够轻易识别DeepSeek生成的虚假内容，不会受其影响。这种认知偏差使得他们在面对虚假新闻时放松警惕，甚至可能在不经意间成为虚假新闻的传播者。在社交媒体平台上，一些用户看到看似有趣或劲爆的新闻内容，即便心中略有疑虑，但基于对自身判断力的过度自信，便不假思索地进行转发分享。他们觉得自己不会被误导，却没有意识到这些虚假新闻可能对其他受众产生严重的负面影响。
（四）出于担心和提醒转发，导致谣言传播范围扩大
在社交媒体平台上，信息传播迅速且范围广泛，用户很容易看到大量关于谣言的内容。人们往往担心谣言会对其他人，尤其是那些他们认为更容易受影响的人产生不良作用。出于这种担忧，他们可能会选择转发谣言，希望提醒他人或者纠正他们认为可能出现的错误认知。然而，这种传播行为在客观上扩大了谣言的传播范围和影响力，使更多人接触到谣言。随着谣言传播范围的扩大，基于从众心理，其“可信度”可能会在部分人心中得到提升，因为人们往往会认为广泛传播的信息更有可能是真的，从而助推更多用户对谣言产生信任。
（五）多渠道传播相互干扰，澄清前已形成固有印象
如今，新闻通过多种渠道进行传播，包括传统媒体、新媒体平台、社交网络等。不同渠道的信息传播方式和审核标准存在差异，这使得新闻的真实性在不同渠道中面临不同程度的挑战。一些未经核实的信息可能在社交媒体平台上迅速传播，而在传统媒体进行核实和辟谣之前，已经对公众产生了误导。例如，一条虚假的新闻可能先在社交媒体上引起热议，然后在传统媒体进行澄清时，部分公众可能已经对该虚假信息形成了固有印象，难以改变。
三、信息审核难度加大
（一）DeepSeek生成内容的复杂性
DeepSeek生成内容的复杂性极大地增加了信息审核的难度。其生成的虚假新闻在语法、语义上都符合规范，甚至能运用专业术语和行业知识，这使得传统基于关键词、简单语义分析的审核工具难以发挥作用。同时，DeepSeek还能根据不同平台的特点和受众喜好，生成具有针对性的内容，进一步增加了审核的难度。例如，在不同社交媒体平台上，虚假新闻的标题、内容呈现形式会有所不同，审核人员需要花费更多时间和精力去分析和判断。
（二）现有审核机制的局限性
以往，新闻工作者主要通过电话核实、实地走访、查阅官方资料等方式来确认新闻源的可靠性。但在DeepSeek技术的影响下，这些方法难以应对虚假新闻的挑战。现有的审核机制在面对DeepSeek技术时也暴露出明显短板。新闻媒体的人工审核流程往往依赖编辑的经验和专业知识，但在DeepSeek技术生成的大量虚假新闻面前，人工审核的速度和准确性都难以保证。而且，人工审核容易受到主观因素影响，面对复杂的虚假新闻可能会出现误判或漏判。此外，自前新闻行业使用的一些自动化审核工具，大多是基于以往虚假新闻的特征进行设计，对于DeepSeek技术不断更新迭代产生的新型虚假新闻，缺乏有效的识别能力。
（三）新闻源更加复杂和难以追踪
AIGC在新闻行业的运用使得新闻生产速度大幅提升，但数据来源复杂多样甚至难以核查，导致新闻信息源的质量和真实性难以保证[。在DeepSeek时代，信息的来源变得更加复杂和难以追踪。基于DeepSeek的虚假新闻源可能提供虚假的联系方式、伪造的官方文件，将虚假新闻伪装成来自权威媒体或官方机构的报道，使得新闻工作者在核实过程中难以发现破绽。这些伪造的新闻源在网络上传播时，会让受众误以为新闻内容具有可信度。一些新闻可能会声称来自匿名信源，而DeepSeek的匿名性使得验证这些信源的真实性变得困难重重。匿名信源的增加为虚假信息的传播提供了便利，因为发布者无需承担法律责任，从而降低了制造和传播虚假信息的门槛。此外，在信息快速传播的今天，新闻工作者往往需要在短时间内对新闻源进行判断，这也增加了甄别新闻源可靠性的难度。
（四）仿冒及钓鱼网站的高欺骗性
随着DeepSeek平台热度的上升，一系列仿冒及钓鱼网站应运而生，企图依附其影响力进行非法活动。信息安全专家警示，此类“山寨”网站具有高度欺诈性，极易误导用户并造成经济损失，甚至可能成为恶意软件传播的温床。因此，广大互联网用户应强化终端安全防御机制，严防因误安装恶意程序而导致的个人敏感信息与隐私数据泄露风险[7。仿冒及钓鱼网站对新闻真实性构成多方面挑战。这类网站常伪装成正规新闻平台，复制其界面、域名，以假乱真，误导用户。它们发布虚假新闻，如编造突发事件、政治人物言论等，吸引用户点击，影响公众对正规新闻源的信任，扰乱信息传播秩序。这些虚假内容给新闻事实核查带来巨大挑战，核查工作需花费大量时间与精力去辨别真伪。为谋私利，这类网站经常歪曲事实，虚假报道社会热点、民生问题，易引发公众过度关注和恐慌，造成社会不稳定。
（五）语料库污染，虚假信息治理难度提升
2025年2月，大量以AI问答截图形式的虚假信息在股民平台传播。一些账号在网络平台广泛炮制不实信息，声称多家上市公司参股了DeepSeek或为其提供技术支持等。当AI再度回答相关提问时，这些不实信息被纳入信源范围，导致大模型语料库受到“污染”，进而给出错误答案。这些公司随后作出澄清，称公司未持有DeepSeek所属公司股份或未有合作[8。这种语料库污染的现象，使得虚假信息借助AI大模型进一步扩散，误导投资者，引发公司股价波动，扰乱金融市场秩序。一旦语料库被污染，将严重影响AI输出信息的真实性和可靠性。随着语料库被污染程度的加深，虚假信息治理难度也显着提升。
（六）具备强大逻辑，却无法摆脱“AI幻觉”的局限
DeepSeek以强逻辑推理及深度思考为特征，但依然无法摆脱“AI幻觉”的局限。“AI幻觉”这一术语虽然被质疑，但在人工智能领域被广泛使用和讨论，用于描述人工智能系统生成看似合理但实际错误或虚构信息的现象。大模型可能自信地输出错误或者不存在的答案，这种潜在的幻觉问题将极大地限制其在实际场景中的应用，衍生出法律和伦理风险[9]。“AI幻觉”使得信息准确性大打折扣。DeepSeek生成文本的过程中，常出现事实性错误，比如可能“创造”出并不存在的政府文件和企业名称，并当作事实引用，导致虚假新闻轻易进入传播渠道，让用户难以辨别真伪。
四、DeepSeek背景下新闻真实性的转机
DeepSeek技术既给新闻真实性带来巨大挑战，也提供了新的保障手段。通过技术创新、行业自律与规范以及公众媒介素养的提升，新闻行业有望更好地应对挑战，保障新闻真实性。
（一）多元信息交叉验证，识别“幻觉”、虚假信息和错误解读
随着DeepSeek技术的发展，多源信息比对技术在新闻真实性核查中发挥着越来越重要的作用。该技术可以同时收集来自不同媒体、不同领域、不同平台的信息，并运用智能算法进行快速比对和分析。如果某篇新闻报道中的描述与权威机构发布的信息不一致，那么这篇新闻的真实性就值得怀疑。多源信息比对技术还可以分析不同信息源对同一事件的报道角度和侧重点，从多个视角来验证新闻的真实性。此外，为防止“AI幻觉”，还可通过“请核对内容是否属实”等提示词来引导正确答案，通过严格的数据源筛选和多模型之间互相验证，以及确保输入数据的质量和真实性等，进行信息交叉验证，最终发布真实、客观、全面的新闻报道。
DeepSeek本身具备强大的数据分析和模式识别能力，还能够用于构建反向验证系统。该系统在强化学习阶段，通过人类反馈确保输出的信息符合伦理规范与用户意图，从而提高模型的可控性和可靠性。该系统能够快速分析大量的内容，识别其中可能存在的虚假信息。如果新闻中某个关键细节在其他信息源中未得到证实，或者存在相互矛盾的描述，系统就会发出预警，提示新闻真实性可能存在问题。
（二）提升媒体自律意识，推动新闻行业规范与约束
DeepSeek在新闻行业的应用能显着提升工作效率与质量。通过大规模文本数据预训练，其具备卓越的语言理解与生成能力，能精准解析语义、语法及上下文，生成高质量文本。记者采访后，利用DeepSeek可快速整理分析素材，提取关键信息，并与多源信息对照，确保报道全面准确。在新闻发布前，媒体可借助DeepSeek技术辅助检查数据准确性、逻辑连贯性与语言规范性。DeepSeek在新闻行业的应用不仅可以提高新闻生产效率，降低人力成本，还可以丰富新闻内容形式，为行业创新发展注入活力，增强媒体在竞争中的优势，更好地满足受众对高质量新闻的需求，从而推动新闻行业整体水平的提升。
但正如中原出版传媒集团在2025年2月25日举办的一场主题为“DeepSeek效率革命出版行业AI应用新范式”的青年讲堂上提到的，“AI书写大段文章的时候，在内容导向方面会令人担忧，需要人工再次把关”[10]。DeepSeek 的出现促使新闻行业探索人机协作的创作模式。人机协作不仅可以充分发挥人类的智慧和判断力，还能借助人工智能的技术优势，实现新闻创作的高效与精准。但随着DeepSeek技术带来的挑战日益凸显，媒体的自律意识也需不断提升。
在DeepSeek背景下，新闻媒体需要建立更加严格的编辑审核制度和规范。编辑团队要对新闻内容进行全面、细致的审核，确保其真实性、客观性和准确性。这包括对新闻来源的核实、事实的查证、语言表达的准确性检查等。同时，要制定明确的编辑规范和操作流程，要求记者和编辑在新闻创作过程中遵循职业道德和专业标准。比如在新闻采集环节，规定不能仅依赖DeepSeek生成的线索，必须结合人工实地调查和核实，确保新闻线索的真实性。在新闻写作方面，要求明确标注哪些内容是由DeepSeek辅助生成的，避免误导受众。对于新闻编辑和审核流程，规定必须对DeepSeek生成的内容进行严格审查，不能直接采用未经核实的内容。鼓励记者在报道中保持独立思考和批判性思维，不盲目依赖DeepSeek技术提供的信息。编辑在审核稿件时，不仅要关注内容的语法和逻辑，更要对新闻的真实性进行深人核实。这些规范的制定，为新闻行业正确应用DeepSeek技术提供指导，有助于保障新闻真实性。此外，媒体机构还应加强对编辑人员的培训，提高他们的专业素养和审核能力，以适应新的新闻生产环境。
（三）利用DeepSeek创新媒介素养教育方式
在DeepSeek背景下，虚假新闻传播速度更快、影响范围更广，提升公众媒介素养变得尤为紧迫。公众媒介素养的高低直接影响着他们对新闻真实性的判断能力和对虚假新闻的免疫力。如果公众缺乏媒介素养，就很容易被虚假新闻误导，成为虚假新闻的传播者。
1.提升公众媒介素养
通过开展公众媒介素养教育，能够让公众了解新闻生产的流程和规律，认识到DeepSeek等技术在新闻领域的应用及其可能带来的风险。教育公众学会辨别新闻的真假，掌握一些基本的新闻核实方法，如查看新闻来源、对比多源信息、分析新闻细节等。DeepSeek技术也为公众媒介素养教育提供了新的方式和手段。利用人工智能技术，可以开发互动式的媒介素养教育课程和应用程序。这些课程和应用程序可以根据用户的学习情况和兴趣偏好，个性化地推送教育内容，提高学习效果。通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为公众创造沉浸式的新闻体验场景，让公众在模拟的新闻环境中学习如何辨别真假新闻。还可以利用DeepSeek技术对网络上的新闻进行实时监测和分析，将典型的虚假新闻案例及时反馈给公众，进行案例教学，让公众更加直观地了解虚假新闻的特征和危害。
2.鼓励公众参与事实核查
鼓励公众积极参与事实核查是保障新闻真实性的重要途径。媒体可以建立公众举报机制，让公众能够及时报告发现的虚假信息。同时，媒体还可以邀请公众参与到一些事实核查项自中来，如众包核实、线索提供等。此外，通过社交媒体平台等渠道，公众可以对新闻事件进行讨论和监督，形成社会舆论的压力，促使媒体更加重视新闻真实性。
3.加强教育和培训
为了提高公众对DeepSeek背景下新闻真实性的认识和辨别能力，加强教育和培训至关重要。社会各界应共同努力普及新闻真实性教育，教育内容可以包括如何识别虚假信息、如何评估新闻来源的可靠性、如何正确使用DeepSeek等技术和工具等。教育机构可以开设相关课程或讲座，将媒介素养教育纳人课程体系，向学生传授如何辨别虚假信息、评估新闻来源可靠性等知识和技能，培养学生的批判性思维和信息分析能力；社区可以组织专题讲座和培训活动，面向广天居民普及相关知识；社会组织和企业可以通过举办公益活动、社区宣传等方式，向公众普及新闻真实性知识，提高公众的整体媒介素养水平；媒体可以通过制作科普节目、发布指南等方式，引导公众正确看待新闻真实性问题。
4.建立公众反馈机制
建立有效的公众反馈机制是保障新闻真实性的重要环节。媒体应积极倾听公众的声音和意见，及时回应公众的关切和质疑。同时，鼓励公众对发现的虚假信息进行举报和监督，形成全社会共同参与维护新闻真实性的良好氛围。媒体可以设立专门的渠道，方便公众与媒体进行沟通和互动。此外，对公众提供的有价值线索和反馈，媒体需给予及时的处理和回复，增强公众对媒体的信任和支持。
结语
展望未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，DeepSeek在新闻领域的应用将更加广泛和深人。我们应继续关注其对新闻真实性的影响，并不断加强技术研发和创新，以应对新的挑战。在产业应用方面，进一步探索人机协作的最佳模式，推动新闻行业的数字化转型和高质量发展。同时，持续加强社会教育和公众意识培养，提高全社会对新闻真实性的重视程度和辨别能力。相信通过各方的共同努力，能够在DeepSeek时代构建一个更加真实、可信的新闻传播环境，为社会的发展和进步提供坚实的信息保障。
参考文献：
[1]刘建明.DeepSeek震惊世界新闻业的精准效 能[J].新闻爱好者，2025（2）：23-26.
[2]胡静柔，胡翼青.平台世界的崛起与新闻真实性的危机[J].现代出版，2024（10）：30-39.
[3]Davison，W.P.（1983）.The third-person effect in communication[J].Public Opinion Quarterly， 1983（1）：1-15.
[4]AziLev-On.（2O17）.The third-person effect on Facebook：The significance of perceived proficiency]. Telematicsamp; Informatics，2017（4）：252-260.
[5]Nicoleta Corbu，Denisa-Adriana Opreaamp; Valeriu Frunzaru.（2O21）.Romanian Adolescents，Fake News，and the Third-person Effect：A Cross-sectional Study[J].JournalofChildrenand Media，2O22（3）：1-19.
[6]毕文佳，李玉洁.AIGC对新闻真实性的冲击溯源及规制[J].全媒体探索，2024（9）：115-117.
[7]吴蔚.恶意软件“蹭热度”瞄上DeepSeek[N].经济参考报，2025-03-03（8）.
[8]新浪网.DeepSeek语料库被“污染”多家上 市公司成“AI生成谣言”主角[EB/OL].（2025-02-28） [2025-04-21].https：//finance.sina.cn/2025-02-28/ detail-inemzpzn9916848.d.html.
[9]刘泽垣，王鹏江，宋晓斌，等.大语言模型的幻觉问题研究综述[J].软件学报，2025（3）：1152-1185.
[10]吴明娟，弯文奎.DeepSeek会让编辑失业吗[N].中国新闻出版广电报，2025-03-03（3）.
