2026年6月29日，深圳市公安局南山分局发布警情通报，将一个39岁的自媒体从业者罗某某送进了看守所。通报罗某某为博取关注、引流牟利，借助AI工具编造虚假信息散布谣言。他一个人、一台电脑、一个AI工具，让东鹏饮料A股和H股市值合计蒸发了超过70亿元人民币。
造谣者没有团队，没有资金，也没有专业技术背景。他只是找到一段真实的商务互动视频，用AI换脸技术把画面中的人替换成东鹏饮料创始人林木勤，配上一句虚假台词“我平时不喝这个，喝别的”。就这么几步操作，一条以假乱真的“实拍视频”便流入了数以亿计的短视频信息流。等企业发现、固定证据、报案、警方溯源、发布通报，五天的时间，70亿市值，蒸发了。
这起案件反映的是当下舆情生态的变化。其核心特征可以用两个关键词概括：AI平权与一把手工程。前者描述的是攻击端，技术不再是少数人的特权，每个人手里都握着一台“印谣机”。后者描述的是防御端，当攻击已经升维到战略层面，防御就不可能再停留在部门层面。AI工具可以让每一个科员拥有过去需要一个团队才具备的监测和分析能力，但真正决定舆情结局的，仍是一把手的判断力、决断力和危机担当。这些，正是一家企业在AI时代最核心的治理能力。这里的“治理”，已不仅仅是舆情应对，而是覆盖监测、决策、处置、修复的系统性工程。
一、AI平权，当造谣者拥有了与上市公司对等的技术力量
（一）人人都是通讯社
2026年7月18日，在上海世界人工智能大会上，解放日报社、复旦大学新闻学院和腾讯联合发布了一份《浦江宣言：创造值得信赖的智能世界》。宣言中有一个引人注目的概念，AI平权。宣言主张推动AI技术普惠和AI素养教育，助力所有人群不论出身、不问贫富、不分地域，平等享有技术赋能的机会。这是从正面意义上界定AI平权，让每个人都能享受技术红利。
但AI工具的获取门槛降到几乎为零之后，人人平等的技术赋能，也意味着人人平等的造谣能力。
据中国互联网络信息中心（CNNIC）2026年2月发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户规模达6.02亿人，较2024年底增长141.7%，普及率42.8%。DeepSeek等大模型以开源模式免费开放，一部手机就能接入。这是一个令人振奋的数字，也是一个令人不寒而栗的数字。6亿用户中，只要有万分之一的人将AI工具用于编造虚假信息，就是6万台印谣机在日夜运转。
这不是假设。2026年7月，厦门网民周某用AI工具全自动生成了一篇《高考估分715查分299，女孩称试卷不是自己的》的虚假文章，全网刷屏。周某事后供述轻描淡写：“就是一个文章素材库，它是全自动在写。”语文71分、数学58分、理综107分，乃至调阅电子答卷发现笔迹不符的情节，全由算法信手拈来。绵阳市公安机关依据新修订的《中华人民共和国治安管理处罚法》第二十九条，对周某作出行政拘留处罚。
（二）成本趋零，代价数亿
AI平权带来的最根本变化，是攻击成本与防御成本之间出现了极致的不对称。
2025年8月，两名自媒体从业者冯某某和班某某，借助微信公众号编造涉及某芯片上市公司订单的虚假信息。其中一人编造原稿，另一人利用AI工具对内容进行加工和夸大，生成多个版本的“重磅消息”。两人通过流量广告合计获利293.53元。但这条谣言发布后迅速在投资者圈中发酵，相关芯片企业当日股价大幅波动。北京证监局最终对两人合计罚没45万元。造谣者赚了293元，企业损失以亿计。这就是AI平权时代的成本结构。
（三）AI的技术赋权，门槛低，破坏大
AI平权时代，AI不仅负责生产内容，还负责批量分发、跨平台铺量，甚至根据不同受众生成差异化版本。
山东烟台警方破获的一起新型网络水军案件中，团伙核心人员于某等人使用30多个MCN账号，操控了8000多个个人账号，利用AI抓取热点词汇和内容进行重组、改写，伪装成个人体验或观点进行发布，实现了内容的批量、快速生产。
办案民警介绍，一个团伙的主犯仅受过小学教育，另一成员待业在家。他们租了个房子、买了几台电脑、找了几个员工，就开始低成本创业，专门炒作负面信息，1个月能赚二三十万元。
类似的剧本正在多个行业同步上演。2026年3月，上海嘉定公安破获一起造谣多家车企的网络水军案：嫌疑人梁某、郭某用AI批量洗稿，掌控归属于4家MCN机构的约4000个自媒体账号，针对小米、蔚来、理想等多家车企捏造销量下滑、亏损扩大等不实内容，非法获利仅8万余元。
这就是AI平权的真实图景。一个小学文化的人可以操纵数千个账号，用AI批量生产针对上市公司的黑稿。技术赋权的门槛已经低到地面，但它所能造成的破坏，却高到了天际。
二、AI是一把手工程，当技术变革超出技术部门的边界
（一）表演式AI的泛滥
如果说AI平权描述的是攻击端的失控，那么一把手工程描述的就是防御端的紧迫。
2026年5月19日，在上海AMD AI开发者日上，零一万物CEO李开复与AMD董事会主席兼CEO苏姿丰展开了一场题为“AI智能体新范式”的炉边对话。李开复在对话中给出了一个极其直白的判断：“如果你的AI部署，最终没有改变任何一个出现在季度财报电话会议上的数字，那么你公司做的就不是真正意义的AI转型，只是浪费钱打造了一个AI实验室。”
绝大多数企业只在会议纪要、HR答疑、内部搜索等低价值场景部署AI，属于“表演式AI”，未触及核心业务。症结在于，大多数公司由CIO负责AI部署，但CIO的职责是管理软件运营，不是重新定义公司。他明确断言：“多数由信息技术部门自下而上推动的AI转型最终都会失败，企业AI转型绝对是一把手工程，由CEO自上而下推动。”
投入在增加，失败在蔓延。根源不在技术，而在组织。
（二）为什么必须是CEO？
李开复在2026年7月7日的零一万物万策AI发布会上进一步阐述了这个逻辑。他将企业AI对财报的影响概括为一个简洁公式：财报改善 = 执行效率 × 决策质量。过去一段时间企业上线的智能客服、代码助手等应用，主要聚焦于优化任务层面的执行效率，但这类应用只能优化局部，改变不了企业的核心经营指标。真正决定财报走向的，是决策质量。而决策质量恰恰是CIO管不了的，那是CEO的职责范围。
他说：“企业即使雇到一位非常聪明的名校高材生，他第一天也无法立刻做出高质量判断，因为他不了解公司。光有聪明的大脑和强大的大模型，并不等于拥有决策能力。”
这个判断虽是针对企业AI转型说的，但迁移到舆情治理领域，逻辑同样成立，甚至更加刚性。舆情治理的“决策质量”，是对谣言风险的等级判断、是回应时机的取舍、是资源调配的方向和优先级。这些事，品牌部做不了主，法务部没有权限，IT部更管不到。它们和名校高材生面对的困境一样，工具再强，不了解全局，就无法做出高质量判断。
当攻击者用AI在几分钟内生成一条以假乱真的换脸视频，企业的品牌部还在走“发现—汇报—讨论—起草声明—审批—发布”的传统流程。双方根本不在同一个时间维度上。让品牌部或董秘办来应对AI舆情，就像让步兵用步枪拦截导弹。
华为中国政企业务副总裁郭振兴在2026年5月合肥AI+制造行业峰会上也表达了类似观点：“数智化转型涉及跨业务、跨组织的流程重构，投入大、周期长、存在不确定性，唯有一把手明确长期战略定力，从场景、流程、组织、数据、IT五大维度系统规划，才能打破部门壁垒、统筹资源投入，避免碎片化建设导致转型低效。”舆情治理和AI转型本质上是一回事，涉及跨部门协同，需要资源统筹，要求战略定力。而这些，只有CEO能提供。
（三）头部企业已经在行动
AI舆情治理绝非纸上推演，头部企业已经交出实战答卷。在新车遭遇AI批量造谣时，小米汽车引入多模态AI识别技术，对视频内容进行真伪鉴别与溯源追踪；vivo探索区块链存证方式，将造谣内容的发布时间、账号及传播路径固定上链，为后续诉讼留存完整证据链；小米借助字节跳动、百度等平台的品牌保护接口，实现了对批量侵权内容的快速投诉与下架。在平台侧，抖音等短视频平台也在持续升级AI虚假内容的识别与拦截能力。
技术监测、法律维权、平台协作，这三件事环环相扣，涉及技术采购、法务资源、外部协作的统一调度，任何单一部门都无力牵头，只能由企业最高层统筹。
战略品牌专家、晶捷品牌咨询创始人陈晶晶在接受深圳商报采访时说得直白：“网络谣言黑产的风险等级，已从传统的品牌风险升级为企业的经营风险。”品牌风险可以由品牌部管理，经营风险只能由经营者本人管理。 从品牌管理到经营治理，这正是“一把手工程”的实质。
（四）舆情治理的一把手工程意味着什么？
将AI时代的舆情治理定义为一把手工程，意味着三件事。
第一，舆情治理必须进入战略层面，公关层面的应对在AI平权时代远远不够。传统的舆情管理是事后灭火，等火烧起来了，再调水救火。但AI平权时代，火烧起来的速度是分钟级的，等你调好水，房子已经烧完了。一把手必须把舆情治理纳入企业战略风险管理体系，与财务风险、合规风险并列。
第二，舆情治理需要跨部门协同。东鹏饮料案中，从发现视频到报案、到警方通报，涉及品牌部、法务部、投资者关系部、外部律师、公安机关等多个环节。任何一个环节出现延迟，70亿就蒸发了。只有一把手有权调度所有部门，打破品牌部管公关、法务部管诉讼、IT部管技术的孤岛格局。
第三，舆情治理需从“人盯”升级到“AI盯AI”。用AI对抗AI绝非一句口号，它需要构建由多个AI智能体组成的数字战队，实现感知、决策、行动、学习的闭环。这种级别的系统建设，不可能由任何一个部门独立完成，必须由CEO亲自拍板、亲自督办、亲自验收。
三、深层原因，平权之刃为何如此锋利
（一）技术民主化与责任不对等
AI平权的本质是技术民主化，让每个人都能使用强大的AI工具。但民主化给了权力，却没有同步给出责任。一个自媒体人获得了与上市公司对等的内容生产能力，但他承担的风险远低于上市公司。罗某某只是被刑事拘留，但他造成的70亿市值损失。
这种权力下放、风险上移的结构性失衡，是AI平权时代舆情风险的根本来源。《全媒体探索》2026年第3期刊发的《人工智能生成内容的舆情风险与治理路径》一文指出，AIGC人人皆可创作的技术赋权，消解了传统内容生产的专业壁垒，也触发了一系列舆情危机。社交机器人可通过密集发布标签化内容快速构建舆论磁场，深度伪造技术能生成以假乱真的多模态内容，二者结合使虚假信息更易传播。
综合2026年多份舆情行业调研报告，上半年全网虚假舆情内容中AI生成的占比已突破40%，单条AI合成的负面短视频最快15分钟即可触发全网连锁扩散。
（二）攻防成本的极度不对称
世界经济论坛2026年1月发布的《2026年全球风险报告》，将错误信息和虚假信息与地缘经济对抗、武装冲突、极端天气、社会极化并列为全球五大风险。在资本市场，这种风险的破坏力被进一步放大，一条谣言可以在一小时内击穿一家上市公司的市值防线。
两者之间的斗争，本质上是一场不在同一起跑线且成本极度不对称的博弈。这组不对称，可以用三组数字说清楚。
速度上，据《2026年企业舆情风险管理白皮书》，短视频平台的危机舆情从首次曝光到传播峰值平均仅2.8小时，80%的舆情事件在发布首小时就完成了舆论定性；平台投诉审核周期普遍为3至7天。谣言几个小时就发酵完毕，处置流程还在排队。
成本上，造谣者用免费AI工具，几分钟生成内容，再用免费账号矩阵批量分发；企业辟谣需要走完证据留存、司法鉴定、跨平台下架内容的完整流程。该白皮书同时指出，若4小时内未完成官方回应，后续品牌声誉修复成本平均上涨10倍。
能力上，白皮书显示，当前国内企业自有舆情监测系统对AI伪造内容的综合识别率不足15%，私域社群、加密直播、小众问答平台等封闭渠道漏报率超60%。防线的感知能力，远远跟不上攻击方的生产速度。
很多人看到并记住了谣言，却未必看到了澄清。舆情扩散速度远快于治理处置速度，谣言往往已经大范围传播，澄清信息才姗姗来迟。治理节奏长期滞后于虚假内容的传播节奏。
（三）组织惯性与技术进化的代际错位
企业并非无意防御，但防御方式严重滞后。有数据显示，45%的企业尚未建立标准化舆情应对流程，35%未设专职舆情团队，42%的二次负面危机由处置失当诱发。防线不是没有建，是建在了上一个时代。
一部分领导者将AI项目失败归因于技能缺口，一部分归因于数据质量差或数据可用性有限。企业拿着2024年的防御思路，应对2026年的攻击手段。用关键词监测应对AI换脸视频，用人工审核应对机器量产内容，用部门级流程应对企业级风险。
买了舆情监测系统但没人看，建了应急流程但没人练，写了应急预案但从不更新。企业表面上有了AI防御能力，实际上不过是给传统流程贴了一层AI标签。
（四）治理协同的三重结构性落差
把镜头拉远一层，单家企业防御之外，整个治理体系还存在三重结构性落差。
一是平台处置效能与谣言传播速度的落差。中国社科院学者刘晓春在《法治日报》撰文指出，网络水军产业链条长、分工细，借助虚拟身份、动态IP隐匿踪迹，跨平台传播让企业不得不重复举报、举证，耗时费力；平台对看似有“事实支撑”的涉企负面信息，往往难以识别背后是否有水军操纵。平台是AI谣言传播的必经之路，算法又天然偏好争议性内容，谣言推荐权重的下调速度、AI内容的强制标识、跨平台处置的协同，直接决定企业防御的天花板。
二是监管收紧与企业配合的落差。2026年4月，中央网信办部署“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，分两阶段推进，第一阶段聚焦AI服务源头治理，累计处置违规AI产品1.4万余款，清理违法违规信息600余万条，处置账号2.6万余个；2026年5月，中央网信办全面部署推进规范短视频内容标注工作，明确6类“必选标签”，“先标后发”成为新的内容底座。与此同时，GEO投毒已进入多地网信部门的专项整治视野。但监管收紧不等于治理完成，制度建设需要企业的主动配合才能真正落地，企业要成为治理参与者，而不只是被治理者。
三是防御资源在大小企业之间的落差。舆情防御的人才和AI能力，高度集中于头部企业与专业公关公司：大型集团可以自建系统、组建专职团队，年投入百万级；绝大多数中小企业没有这个资源。当攻击工具已经免费普及时，防御能力却依然昂贵，这种落差本身就是AI平权时代最讽刺的注脚。对中小企业而言，接入官方“涉企网络辟谣直联点”、用好平台绿色投诉通道、订阅轻量化监测服务，是力所能及的底线配置，但即便是底线配置，也需要企业负责人亲自过问，而不是默认“有人会管”。
四、警示与提醒
五条警示，前两条回答"谁来做、什么层面做"，属于战略层；后三条回答"怎么做"，属于战术层。
警示一，AI治理是一把手工程，不能交给CIO或品牌部代管。
李开复的判断掷地有声，传统CIO主导的自下而上AI转型模式大概率会失败，企业AI转型必须是一把手工程，由CEO自上而下推动。
在舆情治理领域，这个逻辑更加刚性。当AI谣言在几分钟内引爆舆论、在几小时内击穿股价，任何部门级流程都太慢了。品牌部、IT部、法务部各管一摊，谁都没有完整的调度权。只有CEO，这个唯一能回答哪些环节最值得AI介入、投入产出比如何衡量、组织架构如何为AI让路的人，才有能力也有权力将舆情治理从部门级动作升级为企业级战略。
但一把手工程并不等于大厂工程。中小企业的“一把手”未必建得起数字战队，但至少要做三件事：知道找谁监测、知道找谁投诉、知道找谁报案。放弃防御和过度防御同样危险，量力而行、够用就好，同样考验的是“一把手”的态度。
警示二，制度与技术的双轮驱动缺一不可。
AI平权带来的不仅是技术挑战，更是制度挑战。2026年4月启动的“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，第一阶段已处置违规AI产品1.4万余款、清理违法违规信息600余万条；2026年5月，中央网信办全面部署推进规范短视频内容标注工作，明确6类必选标签，“先标后发”成为新的内容底座。
但这些制度建设需要企业的主动配合才能真正落地。企业要成为治理参与者，而不只是被治理者，主动对AI生成内容进行标识，主动建立AI内容溯源机制，主动对接中国互联网联合辟谣平台“涉企网络辟谣直联点”，主动配合平台和监管部门进行虚假信息处置。
制度在收紧，技术在进化。但最关键的变量仍是人，一把手是否真正意识到，AI平权时代的舆情风险已经从公关问题升级为生存问题。
警示三，AI平权意味着每个人都是你的潜在对手，防御必须从关键词升级到AI对抗AI。
当攻击者的工具与防御者的工具处于同一技术世代，传统的“关键词监测+人工审核”模式已经彻底失效。AI生成的内容不包含固定关键词，AI换脸视频能绕过传统的图片识别检测，AI投毒的内容甚至通过了平台的常规审核。企业必须构建以AI对抗AI的防御体系：用AI多模态识别技术检测深度伪造内容，用区块链存证第一时间固定证据链，用平台品牌保护接口实现小时级批量投诉。这些能力头部企业已经验证过，绝非空中楼阁。在此基础上构建感知、决策、行动、学习的闭环，让机器速度对抗机器速度。
警示四，警惕表演式AI防御，形式上的部署不等于真正的安全。
真正的AI防御，买了个系统只是起点，建立一套从技术到制度、从监测到处置、从预警到复盘的完整闭环才是关键。一是将AI嵌入人们日常使用的系统与流程中；二是获得高层管理者的全力支持；三是构建切实可行的商业论证，明确业务需求与预期目标。买了系统没人看、建了流程没人练、写了预案不更新，这些都是表演式防御的典型症状。这样的企业每一次遭遇AI舆情，都是在裸奔。
警示五，声誉战场从“网上在说什么”升级为“AI信了什么”。
央视3·15晚会曝光的AI投毒案例证明，当大模型成为人们获取信息的第一入口，谁能污染大模型的训练语料和检索结果，谁就能在源头上操控公众认知。
这条战线的情况，比多数企业想象的严重。2026年3月，澎湃新闻记者调查发现，只需100元、半天时间，一家无资质、无地址、无团队的虚构医美机构，就能登上某主流大模型的推荐榜；一家完全虚构的保健品企业，在大模型检索结果中的排名超过了汤臣倍健。GEO服务商坦言：“所有的内容都是我们自己投喂到平台上，我们怎么包装，大模型就怎么抓取。”易观分析《中国GEO行业发展报告2026》显示，这门生意的规模正从2025年的约2.5亿元冲向2026年预计的30亿元，其中灰产的部分，就是针对企业认知底座的定向攻击。有研究表明，训练数据中仅混入0.01%的虚假文本，即可显著增加模型输出有害内容的风险。
这意味着企业的声誉防御战场已经发生了根本性转移。过去你只需关注“网上在说什么”，监测微博、微信、论坛、短视频平台上的负面内容。现在，你还必须关注“AI信了什么”。当用户向豆包、DeepSeek、千问、Kimi询问你的公司时，AI会给出什么回答？如果AI的标准答案已经被投毒者篡改，你的官方澄清声明再完美也无济于事，用户根本不会去看你的声明，他们只看AI的回答。
这条防线怎么建？行业已经在摸索：持续扫描主流大模型对本企业的提及内容、信息准确率与情感倾向，构建企业的“AI认知画像”；发现失真先做归因，是数据过时、竞品干扰，还是权威信源缺失，再对应纠偏，形成“监测、诊断、归因、纠偏”的闭环。更根本的，是沉淀企业自己的“答案资产”：官方白皮书、检测报告、第三方权威评测、核心专利，让真实、可验证的信息长期存在于AI可触及的知识空间。平台侧也在行动，DeepSeek已落地信源分级机制，将政府官网、权威机构、中央媒体列为核心采信来源，把无新闻资质的自媒体划为高风险信源。
还要警惕更隐蔽的“合成共识”。中国信通院专家连云波指出，大量AI生成内容被投放到网络，再被后续模型检索、引用、训练，最终可能形成一种看似多来源支持、实则同源复制的循环污染。它比单篇假软文更难识别，因为它披着“多源一致”的外衣。（完）
作者：杜文杰 新华通稿舆情研究院院长
来源：公众号，网络舆情分析师人才评价
来源：公众号，网络舆情分析师考培基地
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