近日，國家安全部援引日本《朝日新聞》報道披露，日本右翼勢力通過眾包平臺付費招募創作者，利用生成式AI批量炮制否認南京大屠殺、美化侵略戰爭等虛假內容，并借助社交平臺持續傳播。

當AI成為國家競爭和國際傳播的重要支撐時，歷史修正主義也開始借助新技術突破傳統傳播方式，成為數智時代值得警惕的新風險。

AI被用于歷史造假，具有怎樣的破壞性？

過去，篡改歷史的行為主要依賴人工創作和網絡擴散。AI的應用改變了錯誤史觀的生產和傳播邏輯，使其擺脫對人工持續創作的依賴，傳播效率、覆蓋范圍和社會影響顯著提升，主要體現在以下幾方面：

其一，污染數據源，更具再生性。日本右翼借助AI持續生成圖文、視頻、多語種等內容，同一錯誤敘事能夠不斷衍生新的表達版本，大量虛假史料進入互聯網數字資源庫。隨著這些內容不斷累積，它們逐漸成為AI獲取和學習歷史知識的重要來源，從而污染了數字知識源。一旦錯誤信息進入AI訓練數據，就可能在后續內容生成過程中被持續調用，使錯誤史觀得以自動生成、持續再生。

其二，偽裝權威知識，更具迷惑性。生成式AI能夠模仿新聞報道、學術論文、歷史檔案、紀錄片等多種表達形式，自動整合史料、圖片、數據圖表等內容，快速構建完整的敘事框架和證據鏈，以專業、客觀、權威的面貌進入公共傳播。且由于生成式AI基于概率預測生成內容，而非對歷史事實進行真實性判斷，在受污染的語料影響下，AI模型容易將真實史料與虛假信息雜糅在一起，重新組織為邏輯連貫、表達自然的敘事文本。事實與虛構的界限被有意模糊，虛假敘事從而獲得權威知識的外觀，更容易誤導公眾判斷。

其三，循環傳播，更具滲透力。生成式AI與推薦算法、社交媒體相互作用，形成“生成、推薦、傳播、再生成”的循環傳播。錯誤史觀經AI生成后，通過社交媒體和網絡平臺快速擴散，又不斷被搜索引擎收錄、被知識庫引用、被網絡爬蟲抓取，甚至進入新的模型訓練語料。當用戶再次通過智能問答或內容推薦獲取相關信息時，這些錯誤內容又會以新的形式重新生成并傳播，不斷進入下一輪傳播循環。錯誤史觀因此在生成、傳播和再生成過程中持續累積、不斷強化，在跨平臺流動中逐步固化為穩定認知，滲透力和影響力隨之增強。

技術化的歷史篡改，會帶來哪些深層風險？

AI賦予歷史修正主義更強的生成、偽裝和滲透能力，使其危害突破傳統信息傳播范疇。隨著錯誤史觀不斷進入數字知識空間、融入網絡傳播生態，歷史修正主義的影響不斷擴散，作用方式更加隱蔽，相關風險進一步放大。

首先，歷史記憶傳承面臨風險。隨著戰爭親歷者逐年離世、抗戰年代日漸遠去，搜索引擎、社交媒體和AI問答日益成為公眾獲取歷史知識的重要渠道，數字空間越來越多地參與歷史記憶的形成和傳承。一旦錯誤史觀進入數字知識生態，便可能在智能問答、知識推薦等場景中被持續調用，并以新的表達方式不斷呈現。公眾在日常獲取歷史知識過程中，容易反復接收相關內容，久而久之，歷史事實與虛假信息的邊界便被模糊，全社會對歷史的共同認知、共同記憶也將遭到侵蝕。因此，歷史記憶保護不僅要關注錯誤內容本身，更要重視數字知識生態對歷史認知的長期塑造，完善內容溯源和動態糾偏機制，防止錯誤史觀長期沉淀、擴散。

其次，網絡空間的歷史敘事受到沖擊。日本批量炮制“南京大屠殺是謊言”“日本善待平民”等虛假內容，并持續投放至網絡平臺，已有明確結論的侵略歷史就會反復進入公共討論。在算法推薦和社交傳播作用下，AI生成的虛假內容被包裝成所謂“另一種觀點”“不同解釋”擴散發酵，將本已形成共識的歷史事實重新塑造為爭議話題。歷史修正主義爭奪的不只是南京大屠殺等具體歷史事件的解釋權，更是通過持續制造爭議影響網絡議程設置和公眾認知，削弱正確歷史觀的傳播優勢。長此以往，網絡空間主流的歷史認知和價值共識將面臨新的沖擊。

最后，人工智能內容治理挑戰加劇。面對AI持續生成、不斷變形、跨平臺傳播的錯誤史觀，傳統依靠人工審核、事實核查和內容刪除的治理方式難以及時識別和有效阻斷。治理這類篡改歷史的行徑，不僅需要識別和處置具體內容，更需要同步加強數據、模型、算法、平臺等多個環節的協同治理，將數據來源、模型輸出、內容標識、算法推薦和平臺責任納入統一治理體系。

歷史不是可以隨意篡改的信息素材，而是民族記憶和國際社會共同認知的重要基礎。AI的發展讓歷史修正主義獲得了新的生存空間，也讓維護歷史真相面臨更大挑戰。當錯誤史觀能夠借助AI持續生成、反復傳播，維護真實、客觀、完整的歷史記憶，就不僅是尊重歷史事實的問題，更是捍衛正確歷史觀、筑牢社會共同認知基礎的重要要求。如何讓人工智能成為傳播歷史真相的工具，而不是放大虛假信息的載體，是數智時代技術發展與治理必須回應的課題。（作者系中共云南省委黨校省情和資政研究院凡行）

編審：邢硯薷 蔣新宇 張艷玲