互联网一直都很“怪”。但最近它多了一项新技能：它能用一套完美的语法、像模像样地看着你——然后一本正经地胡说八道。

如今围绕 ChatGPT 和其他生成式 AI 工具 的讨论，已经从“哇，它能写邮件”变成了“等等……到底是谁在用它？用来干什么？”在 2026 年 2 月 25–26 日，关于 OpenAI 最新反滥用与安全干预工作的报道，再次把这把火烧旺：恋爱诈骗、假律师事务所、以及试图进行政治抹黑——这些事件据称都在一定程度上借助了 AI 生成文本与运营支持。

这不是“机器人要接管世界”的故事。这是“人类在做典型的人类行为——欺骗、影响、操纵——只不过使用了更强的工具”的故事。也正因此更令人不安，因为它更真实。

下面这篇文章会用更贴近现实、可读性强的方式，梳理像 ChatGPT 这样的工具如何被卷入 隐秘信息传递 与 虚假信息（disinformation）行动：它在实践中到底是什么样、有哪些常见套路、防御手段如何发展，以及当合成文本比批判性思维跑得更快时，我们如何维持一个仍然可共享的公共现实。

新战场并非“AI 对人类”，而是“注意力对真相”

虚假信息不需要说服所有人。它只需要在足够多人身上制造足够长时间的 困惑、怀疑与分裂，就能形成噪音、犬儒与社会撕裂。而现代注意力经济，几乎就是把喷气发动机对准了我们的前额叶皮层。

生成式 AI 改变的，是这种问题的规模。它未必能写出“催眠式神宣传”，但它能把以下事情变得极其廉价：

• 同一叙事的无穷变体

• 多语言、多地区的本地化传播

• 评论区里“像真人一样”的互动回复

• 模仿真实社群语气的内容生产

OpenAI 自己也强调，影响行动往往是 AI 与传统基础设施的组合：假账号、网站、社交平台等；AI 更像是加速器，用于内容生成、迭代与优化，而不是独立完成整场行动。

所以真正的风险不是“某一条 AI 帖子就能洗脑你”。更可怕的是 工业化说服：成千上万条内容、可信的人设、持续的互动——日复一日地投喂，直到谎言变得“熟悉”，而熟悉感经常被大脑误判为真实。

人类就是会这样。大脑追求效率，有时候效率会变成悲剧。

“隐秘信息传递”到底是什么（通常并不需要间谍电影）

当人们听到“隐秘信息传递（covert messaging）”，往往会想到暗号、死信箱，或者反派边撸猫边把摩斯密码藏进表情包。现实没那么戏剧化，反而更“烦人地实用”。

所谓隐秘信息传递，一般指 以隐藏意图、来源、协同或真实含义的方式进行沟通，让旁观者更难识别背后的组织性与目的。常见形式包括：

1）隐藏式协同

多个账号看似互不相关，但实际上被统一协调：固定时间发帖、推同一主题、以类似语气回击批评者。

2）可否认叙事

文本写得极其“聪明”：暗示而不明说，既能引导认知，又尽量避开可被直接核查或追责的断言。

3）文本隐写（Steganography）

“隐写术”就是把信息藏在信息里。研究者确实探索过 基于大语言模型的隐写：通过微妙的措辞选择，在看似正常的文本中编码额外信息。这并非科幻，而是仍在发展的研究方向，已有论文提出可用于隐秘通信的框架。

但得强调：大多数现实世界的隐秘行动并不需要高级隐写术。它们更依赖 协调、规模与分发——那些无聊却有效的东西。

ChatGPT 如何参与虚假信息行动：它更像“加速器”

关键点在这里：生成式 AI 很少独自组成整台机器。它更像是 助燃剂。

结合公开报道与 OpenAI 的反滥用披露，常见的滥用模式包括：

编写与润色宣传叙事

攻击者可能试图生成帖子、要点、所谓“报告”，用来推动特定叙事。OpenAI 过去也披露过对隐蔽影响行动的打击与其典型手法。

翻译与本地化

不再是一条生硬的英语帖子，而是几十个版本，贴合地区语言习惯、文化语境、热点话题，让行动更像“真群众”。

人设脚本化

AI 可以帮助写出“单亲妈妈”“失望的退伍军人”“关心社会的学生”等不同身份语气。也正因此，线上真实性 正在被煮成一锅汤。

评论区灌水与互动放大

即便文本质量一般，只要数量够大，就能压垮审核系统、淹没真实讨论。数量本身就能成为武器。

诈骗与运营支持

近期报道提到 OpenAI 的打击行动包含 恋爱诈骗与冒充式欺诈，而 AI 可以为诈骗对话、脚本、甚至“专业文件”提供生成与改写支持。

这些并不需要超级智能。需要的是 速度、规模、低成本——而生成式 AI 恰好擅长这三件事。

2026 年 2 月：一个及时的案例信号

在 2026 年 2 月 25–26 日，多家媒体总结了 OpenAI 的一份新威胁报告，描述了恶意行为者试图使用 ChatGPT 进行诈骗与影响行动的案例，包括报道中提到的 恋爱诈骗、假法律服务、以及涉及日本政治领导层的抹黑企图。

这里有两点非常关键：

1）这些行动并非“纯 AI”。 它们结合了平台、假账号与其他工具；AI 主要用于生成、润色与迭代内容。
2）应对不是只靠喊口号。 报告包含了具体的调查与“打断行动”（例如封禁相关账号），并通过披露来提升透明度与集体防御能力。

这代表了一个转折：我们正在从“AI 未来可能被滥用”走向“现在就有模式、案例与对抗措施”。

虚假信息为何有效：它利用的是“正常的人类系统”

虚假信息强大，不是因为人们愚蠢，而是因为人们 是人类。

它利用：

• 认知负荷：我们不可能核查每一条信息

• 社会认同：“大家都在说”会让人更信

• 身份保护：迎合群体认同的信息更容易被接受

• 愤怒循环：怒火传播速度往往快过细节

生成式 AI 可以批量生产能触发这些机制的内容——精心、反复、规模化。

更阴险的一点是：虚假信息不只传播错误信念，还制造 认知疲劳——让人觉得真相不可知、一切皆宣传。最终，人们会从公共现实中退出，不再参与，也不再关心。

更隐蔽的变化：虚假信息正在服务化、产业化

过去运行一场行动，需要写手、翻译、时间与资金。现在，小团队能做更多、更快，因为 AI 能提供：

• 无限草稿

• 语气控制（“更愤怒”“更同情”“更正式”）

• 翻译与文化适配

• 追热点的快速响应

所以“信息战”这个词听起来戏剧化，但它其实越来越准确。

最可怕的不是谎言传播，而是谎言可以像营销漏斗一样被持续优化：A/B 测试叙事，直到找到最能传播、最能撕裂的版本。

“不能检测 AI 文本吗？”——有时可以，但并不可靠

很多人想要一个魔法筛子：这条内容是 AI 写的。现实是，检测很难做到在全网可靠：

• 人类会编辑 AI 输出

• AI 输出会被二次改写

• 人类也会写“通用网络腔”，让检测更混乱

• 攻击者可以刻意变换风格与结构

因此更有效的往往是 行为与网络层面的识别：

• 协同发帖节奏

• 共用基础设施与链接

• 同步的互动爆发

• 叙事模板跨账号重复

也就是说：抓住的是 行动，不是某一句话。

平台、记者与研究者在做什么

最有效的防御不像一面巨墙，更像多个系统协作的防火网：

威胁情报与打断行动

OpenAI 的披露强调了调查与打断滥用网络的措施，包括封禁与清理相关账号群。

内容溯源与真实性技术

越来越多机构推动内容溯源：用加密或元数据方式证明来源与编辑痕迹（不完美，但在高风险场景很有价值）。

增加摩擦与验证

对“像机器人”的账号施加额外验证与限制，尤其在选举、危机事件期间。

不侮辱人的媒介素养

有效的媒介素养不是“别傻”。而是教人识别操纵机制：情绪触发、伪权威信号、以及“过于完美的叙事结构”。

你今天就能做的事（不需要变成偏执侦探）

不需要核查互联网的每一个原子，但可以培养几种能“规模化”的习惯：

1）情绪飙升时先刹车
让你瞬间爆怒或狂喜的内容，大概率是在按按钮。停一下。

2）找原始来源
截图不是来源。“朋友转发的”也不是来源。

3）观察协同气味
同样的句式、同样的标签、同样的链接、同样的节奏——那是行动的味道。

4）对过度确定保持怀疑
现实复杂，宣传很自信。

5）依赖透明的核查渠道
不是“某个大 V”，而是有纠错机制、引用规范与透明流程的机构与记者。

政策与责任：该由谁承担？

OpenAI 的公开使用政策明确禁止生成或推广虚假信息等欺骗性行为，并强调遵守安全与防滥用机制。

但政策本身不够。真正的生态包括：

• 模型提供方（政策 + 执行 + 透明度）

• 平台（分发控制 + 审核 + 身份验证）

• 政府（监管与监督，理想情况下避免滥用审查）

• 公民社会（研究者、媒体、监督组织）

• 用户（是的，我们也在链条里）

这是一种集体行动难题：每个人都想要干净的信息环境，但没人想独自承担全部成本。而攻击者高度有动力，并且不在乎伦理。

这就是所谓的不对称。

未来走向：三种现实版本（都不会无聊）

未来 1：可信网络扩大

更多新闻与高风险内容会采用签名、溯源与验证。日常内容仍混乱，但可信层会更厚。

未来 2：虚假信息更个性化

行动从“大水漫灌”转向精准社群叙事。AI 会让这种微定向更便宜。

未来 3：社会形成“认知卫生”文化

人们开始像对待食品安全那样对待信息：不完美，但有规范——“洗一洗来源”“煮熟观点”“别生吃谣言”。

现实可能是三者混合，再加一些随机混沌调味。

结语：AI 不是反派，但它确实是电动工具

ChatGPT 没发明欺骗。它只是让欺骗更容易规模化——尤其当它与奖励“互动量”的分发系统结合时。

值得期待的是，同样的技术也可以用于防御：协助识别协同行动、帮助研究者筛选信息、改进事实核查流程、以更快速度提升公众理解。

真正的冲突不是“AI 对真相”。是 激励机制对真相。

而激励机制，往往像一群滑不留手的小妖精。

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