信息传播速度很快，但真相却不易确认。随着互联网和社交媒体的普及，任何人都可以生产内容的时代已经来临。同时，虚假信息和操控性内容成为了社会混乱和不信任的中心。尤其是在选举、疫情、国际争端等敏感问题上，虚假信息反而比真相更具影响力。人工智能（AI）正作为解决这一信任危机的技术出现。
AI通过分析海量信息，找出需要验证的对象。利用自然语言处理和机器学习技术，AI可以对新闻、帖子、视频等多种内容进行分类，并识别句子中的主张结构或来源。相比传统的人工事实核查方式，AI能够以更快的速度覆盖更广的范围，提前检测到重复的虚假主张或可疑的模式。
视频和音频同样不例外。深度伪造检测技术通过分析人物的动作、声音的频率、视频的压缩方式等来判断是否进行过操控。最近甚至出现了在实时流媒体中检测操控的技术。这种技术被广泛应用于政治煽动、名人冒充、金融诈骗等多个领域，以阻止伪造内容。
新闻机构和平台也开始应对。它们引入了自有验证技术，或与外部机构合作运营信任度评估系统。有的平台会提前标示帖子的信任等级，或者根据验证结果调整曝光范围。信息传播方式正在从事后阻断虚假信息的扩散转变为一开始就减少其可见度。
然而，技术并不完美。在准确解读语境、讽刺或复杂的表达方面仍有困难。算法的错误或偏见也可能降低信任度。特别是，验证结果可能成为社会标签，因此AI的判断不应被绝对化，这一担忧也随之产生。
重要的是程序而非技术。验证使用了何种标准、由谁基于何种数据进行，这些信息需要公开。只有市民了解算法的运作原理，验证才能获得信任。事实查证更在乎程序的透明性和公正性，而非精确度。
AI不是制造信任的技术。在信息泛滥的时代，它只是辅助判断的工具。信任需要时间积累，而技术应该能为信任的建立贡献力量。
