验证危机：专家对GenAI虚假信息的看法和可复制来源的案例

Arxiv：2602.02100v2宣布类型：替换-交叉摘要：生成性人工智能(GenAI)的增长已将虚假信息的生产从手动制造转移到自动化、大规模处理。本文介绍了第一波纵向专家感知调查(N=21)的结果，该调查涉及人工智能研究人员、政策制定者和虚假信息专家。它检查感知到的多模式威胁的严重性--文本、图像、音频和视频--并评估当前的缓解策略。结果表明，虽然深度假视频呈现出立竿见影的“震撼”价值，但大规模文本生成带来了“认知碎片化”和“合成共识”的系统性风险，尤其是在政治领域。这项调查揭示了人们对技术检测工具的怀疑，尽管存在实施障碍，但专家们支持来源标准和监管框架。基因人工智能虚假信息研究需要可重复使用的方法。目前的挑战是衡量：如果没有标准化的基准和可再生性清单，跟踪或打击合成媒体仍然很困难。我们建议将信息完整性作为一种基础设施，在数据来源和方法重复性方面具有严格的要求。