近日，AI生成的黑稿像暗流一样在社交平台蔓延，短短几分钟就能让一条虚假信息冲上热搜。面对这种“机器写手”，普通用户往往难以辨别真伪，而企业的声誉更是瞬间被冲击。
AI生成黑稿的技术特征
大多数黑稿背后是大模型的批量调度，文本往往呈现出高重复度、语义平滑却缺少细节深度的特征。比如同一段落在不同账号出现时，只是人名或品牌换了几次，整体结构几乎一模一样；又或者出现大量同义词堆砌，导致阅读时感觉“流畅得不自然”。
常见识别手段
- 句式统计：AI生成的文本往往在句子长度分布上呈正态分布，缺少极短或极长的句子。
- 词频异常：同一关键词出现频次异常集中，比如“全新”“突破”“颠覆”在短文中出现超过三次。
- 来源追踪：通过IP、发布时段和账号活跃度模型，快速锁定批量发布的“马甲池”。
- 内容对比：利用相似度算法将新稿与已知黑稿库比对，阈值超过80%即标记为潜在黑稿。
防范体系建设
企业可以先在官方渠道嵌入“真伪验证码”，让每篇正式稿件携带可追溯的数字签名；随后设立舆情监测中心，实时抓取平台关键字并交叉比对模型输出。内部培训也不可忽视，前线客服在面对疑似黑稿时，必须掌握快速核查的“三步走”：核实来源、比对官方说法、记录异常。
“我们在一次新品发布后，监测到同一段文字在十余个账号上同步出现，经过比对确认是同一AI模型输出。立即启动封号并向平台提交证据，舆论热度在两小时内跌回正常水平。”——某汽车品牌危机公关负责人
技术层面的防线固然重要，但真正的阻断点在于生态治理：平台方、监管部门与行业自律组织共同制定黑稿排查标准，形成“发现—通报—处置—回溯”的闭环。只要每个环节都不放松，黑稿的传播路径就会被逐步切断。