AI污染是指生成式人工智能生成、伪造或篡改文本、图片、音频和视频，产生大量粗制滥造、真假难辨的“信息垃圾”的行为。

在某些热门社交平台上，充斥着大量AI生成的虚假账号；

某小说平台的账号，依靠AI“创作”，一天可更新50部小说，月更字数上千万，但行文常常逻辑不通、辞藻空洞；

AI内容创作甚至亮相学术界，某顶尖高校学者在SCI发表的论文，因插图为AI生成，且错误百出，仅发表3天被撤稿，沦为学界笑柄……

生成式人工智能可以根据人的指令生成不存在的内容，极易被用于自动生成虚假新闻和谣言。深度伪造技术（DeepFake）正快速发展，图片伪造、音频合成和视频换脸在生成式AI的帮助下变得轻而易举，这些虚假内容能够以逼真的形式迅速传播，带来严重的社会影响。

清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心今年4月发布的一份研究报告显示，近一年来，经济与企业类AI谣言量增速达99.91%。美国调查机构“新闻守卫”称，生成虚假文章的网站数量自2023年5月以来激增1000%以上，涉及15种语言。一些专家认为，AI制造的“信息垃圾”产量庞大，且辨别难度较大、筛选成本较高。

传统版权通常归属于创作者或创作者雇主，但AI版权可能归属于训练数据的提供者、算法开发者、系统操作者甚至最终用户，这导致新闻、出版机构在面对科技企业推出的AI工具整合新闻和内容时，可能损失相关流量和广告收入。

应加大对AI学习和生成机制的源头治理。明确AI平台对源头素材的把控责任和对生成内容的监管责任，完善AI内容生成规则，强制对AI生成内容打上显著标识，提升AI技术的透明度和可解释性。

加强对AI生成内容的筛查监管。有关部门及企业需将监管重点放在对AI生成内容的筛查及审核上，可开发相关的审查算法，规范生成内容向舆论场的流入及传播途径，及时发现并删除低质量或虚假内容。

提高用户对AI生成内容的辨别能力。网民应理性对待互联网信息，增强防范意识和识别能力，可使用反向搜索工具，检查内容来源和作者信息，分析内容的语言和结构特征，从而鉴“伪”鉴“劣”。