可供与可信：AIGC深度应用下数字泔水的双重治理逻辑

文/陈智 张晓楠 刘彪

一、问题的提出

2025年，“Slop”（数字泔水）被《韦氏词典》列为年度热词，是指以流量变现为重要驱动、以规模复制为生产特征、以意义抽空为文化后果的一切低价值、高产量、意义空洞的数字内容。当前，AIGC（人工智能生成内容）催生了以“低门槛生成类人化表达”为特征的新型内容生态，倘若听任泛滥的数字泔水反流至大模型训练数据库，将形成“以泔水喂泔水”的恶性循环，持续拉低内容生产质量，带来更多不确定性风险。

2025年9月1日，《人工智能生成合成内容标识办法》正式施行，要求所有AI生成的文字、图片、视频等内容“亮明身份”，构建从内容生成、传播到使用的全流程管理闭环。2026年4月，中央网信办部署开展为期四个月的《清朗·整治AI应用乱象专项行动》。这是继2025年整治AI技术滥用专项行动后的再度升级。然而，现有治理实践多聚焦于单一维度的管控，缺乏对类似“可供+可信”深层逻辑的洞悉。

二、双重逻辑支配下数字泔水治理的价值指向

（一）生态供给：可供逻辑支配下的数字泔水治理

可供逻辑主要解决数字泔水治理所依赖的“生态”问题，即优质内容能否在数字空间中获得充分的生产和传播空间。数字泔水治理应以生态供给为价值目标，即通过优化内容生态结构、调整资源分配、激励高质量生产，让优质内容有空间生长、有机会传播、有条件留存。

一是拓展优质内容的空间。当前，算法推荐机制对“点击率、完播率、互动率、更新频率”等指标的偏重，打开了数字泔水泛滥的通道。治理泔水的第一步是调整算法推荐机制，改变“唯流量论”导向，赋予优质原创内容更多曝光机会。平台应将内容质量而非流量指标作为推荐的核心依据，从算法层面压缩数字泔水的可供空间，为优质内容腾出生长土壤。

二是算法资源的公平分配。在AIGC深度社会化应用下，平台算法本质上是一种资源配置机制。如果将算法资源集中分配给高频、高产的内容生产者，那么低质但高产的数字泔水就天然占据了优势。相反，如果将算法资源向原创性、深度性、独特性等质量维度倾斜，优质内容就能获得更多的可供机会。目前已有平台开始尝试对低质AIGC内容排序置后或“折叠”处理，有效实现内容生态的优胜劣汰。

三是原创内容生产的正向激励。生态供给不仅需要“堵”，更需要“疏”，即激励原创内容的生产。微信平台明确鼓励真人创作，鼓励创作者合理使用工具辅助创作、提升创作效率，但反对完全由自动化程序替代真人完成内容生产。这种“鼓励+限制”的双轨机制，本质上是对内容可供生态的结构性优化。例如，上海出台“沪九条”激励互联网优质内容创作，为精耕细作的创新提供养分。

（二）信任重塑：可信逻辑支配下的数字泔水治理

在AI可供赋能的过程中，难免产生算法裹挟下的真理偏离、群体分异中的感知极化、人机对话中的情感流失等多重风险。可信逻辑下的数字泔水治理应以信任重塑为价值目标，通过技术手段和制度安排，让公众能够识别AI生成内容、判断信息真实性、建立对数字内容的基本信任。

一是内容标识可追溯。《标识办法》聚焦“生成合成内容标识”这一关键点。其中，显式标识通过在内容中直接标注“AI生成”字样或角标，提醒用户辨别信息来源；隐式标识则通过在文件元数据中嵌入生成合成内容属性信息、服务提供者编码等要素，确保内容在流转过程中始终可追溯。这种“亮明身份”的举措，能够有效避免信息误导，提醒受众警惕虚假信息。当每一段AI生成内容都带有可追溯的“数字身份”，公众的知情权就得到了保障，信任重建就有了技术基础。

二是事实核查可验证。信任重塑的另一个关键环节是建立有效的事实核查机制。当前，利用AI技术制作发布谣言和不实信息已成为危及社会和谐稳定的“毒瘤”。在学术领域，知网等技术平台正在开发基于深度学习的检测算法，通过分析语义特征、句式结构、逻辑连贯性等维度区分人工创作和AI生成内容。在内容平台层面，需要建立“机器检测+人工核验”的双重核查机制，确保检测结果准确可靠。当公众知道有可靠的机制可以验证信息真伪时，对数字内容的信任就有了制度保障。

三是平台责任可落实。信任重建不能仅靠技术手段，还需要明确各方主体的责任边界。《标识办法》的一大亮点是将传播平台纳入监管范畴，要求平台核验文件元数据中的隐式标识，对检测到生成合成痕迹的内容添加提示标识。这意味着平台从被动的内容承载者转变为主动的治理参与者。平台对AI内容的管理态度直接影响着内容生态的走向。微信平台明确公众号不得利用AI替代真人完成内容生产，当平台的责任边界清晰、责任落实到位时，公众对平台的信任也随之增强。

三、数字泔水治理双重逻辑之间的内在冲突

（一）功能型冲突：“效率—质量”之间的失衡

可供逻辑与可信逻辑如同数字生态的土壤与根系。健康的可供生态是信任重建的土壤，而可信的内容质量是可供生态的根系。当可供逻辑过度追求内容生产效率和供给规模时，就可能以牺牲内容质量为代价，形成“效率”与“质量”之间的功能型冲突。

一是内容供给过剩挤压可信空间。AIGC技术使内容生产效率大幅提升，但也使低质内容以极低成本大量涌入数字空间。在注意力经济时代，“一键生成”的便利恰好迎合了“以量取胜”的心态，优质原创内容往往被淹没。当大量AI生成的浅薄内容占据信息渠道时，用户的信息辨别成本显著上升，对数字内容产生不信任感。这实际上是一种“劣币驱逐良币”的效应。换言之，AIGC在重建制度信任层面具备技术上的可供性，但也带来了新的信任危机。这种悖论恰恰反映了可供与可信之间的矛盾张力。

二是信任门槛限制内容供给活力。另一方面，如果对可信的要求过于严苛，也可能抑制内容供给的活力。例如，如果要求所有AI辅助创作的内容都经过繁琐的审核和标注，那么合理使用AI工具的创作者可能不堪其扰，进而放弃使用新技术提升效率。平台对AI内容的管理需要在鼓励创新与防范风险之间取得平衡，过严的管控会挤压合理的可供空间，过松的管控则会侵蚀可信根基。当信任门槛过高时，内容供给的效率会受损；当信任门槛过低时，内容供给的质量会滑坡。这种“效率—质量”的张力，构成了可供逻辑与可信逻辑之间最核心的功能型冲突。

（二）代谢型冲突：“规制—创新”之间的失衡

可信逻辑为可供生态划定边界，可供逻辑则需要不断生长来适应变化的环境。当规制速度跟不上技术迭代速度，或者规制方向阻碍了创新空间时，就会产生“规制—创新”之间的代谢型冲突。

一是管控机制滞后于技术迭代。AIGC技术发展迅猛，从文本生成到图像生成再到视频生成，技术迭代速度远超制度更新的速度。当管控机制还在围绕上一代技术设计规则时，新技术形态的数字泔水已经涌现。例如，早期管控主要针对文字生成内容，但近两年短视频领域的数字泔水迅速泛滥，使管控始终处于追赶状态。当管控跟不上技术迭代时，可供生态中就会产生大量的“制度真空区”，数字泔水便在这些空白地带肆意生长。

二是规制过严抑制创新活力。AIGC技术本身是中性的，既可以用于批量生产数字泔水，也可以用于辅助创作优质内容。《标识办法》在制定时秉持了“统筹发展和安全”的思路，考虑人工智能技术发展需要，在安全底线之上为创新留出空间。但在基层执行中，平台和监管机构可能出于“安全优先”的考量而倾向于从严管控，导致合理的AIGC应用也受到限制。当规制过严时，可供生态中的创新活力就会下降，长此以往，整个数字内容生态可能走向保守和萎缩。

四、双重逻辑支配下数字泔水治理的实现路径

（一）分级式管控：应时应景多维度共治

数字泔水涉及的内容类型多样、危害程度不一、治理难度各异，但总体上应推动从“可供”到“可信”的应用性递升趋势，例如根据风险等级实施分级式治理，优化舆情“三阶段”治理策略，构建“发现—管理—预防”闭环模型。一是建立AIGC内容的风险分级标准。按照内容质量、真实性、传播范围等维度对AI生成内容进行分级分类。对于明确虚假、有害的“高危害”内容，实施严格管控和快速处置；对于“低危害”内容，通过算法降权、折叠等方式加以约束。二是实施差异化的管控措施。对批量生成数字泔水的账号采取限流、封禁等刚性措施，对合理使用AI工具辅助创作的账号给予柔性引导。例如，今日头条2025年全年处置低质AIGC内容超260万条，体现的是针对低质内容的刚性处置。三是动态调整分级标准。随着技术发展和生态变化，数字泔水的形态也在不断演变，分级标准需要动态更新。当新的风险类型出现时，及时将其纳入分级体系；当原有风险下降时，适时调整管控强度。

（二）长效式治理：动态可持续赋能增值

数字泔水治理不可能一蹴而就，需要在技术迭代中持续完善，建立长效式治理机制，具体可从以下三个方面推进。一是推动治理机制的制度化。《标识办法》与《生成式人工智能服务管理暂行办法》《生成式人工智能服务安全基本要求》共同构建了人工智能生成合成内容协同治理的体系。在此基础上，应进一步推进治理机制的制度化，使临时性、应急性的管控措施转化为长期性、规范性的制度安排。二是强化技术治理能力的持续提升。数字泔水的技术形态在不断演进，治理技术也需要持续升级。从标识技术到检测技术，从追溯技术到鉴伪技术，技术治理能力要与技术滥用能力保持动态平衡。中央网信办部署的《清朗·整治AI应用乱象专项行动》，正是以技术手段应对技术问题，推动网站平台提升检测鉴伪能力。三是培养公众的数字素养和辨别能力。长效式治理的根基在于用户。用户对低质内容的辨别力越强，数字泔水的传播空间就越小。平台应通过标识提示、辟谣科普等方式帮助用户识别AI生成内容，培养“主动甄别、理性消费”的数字素养。

【基金项目：湖南省社会科学成果评审委员会课题“‘一带一路’背景下湖南文化产业‘走出去’的新模式研究”（XSP22YBC304）；长沙市社科基金项目“文化+科技”背景下大学生创新创业的可供机制及转化路径研究（2025CSSKKT80）】

（作者陈智、张晓楠系长沙学院经济与管理学院讲师；刘彪系该院本科生）

本文责编：苏露锋

摘自《华声·传播观察》

作者：陈智 张晓楠 刘彪

责编：罗嘉凌

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