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　　在AI内容生成大爆发的今天，一个比较残酷的现实是：获取真实、准确资讯的成本可能不降反升。深度伪造、AI洗稿、批量造谣，在现有的技术之下，这些都可以比较轻而易举地实现。但如果我们放任此类内容规模化生产和分发，那信息品质将面临前所未有的危机。今年以来，我们看到一些名人被AI换脸，产生广泛传播的假新闻；我们也看到几家金融机构陷入尴尬境地，原因是借助AIGC工具撰写报告过程中，大模型采纳了不可信的信源，而人工未加核实；我们也看到国外在法律、健康科普这样的领域，由于AI幻觉产生的混乱和诉讼；甚至就在近期广东有一位从事保安工作的全先生，他坐了十几个小时的火车硬座，带着50万字的聊天记录，去杭州来投诉一款AI产品，忽悠着要跟他签约。

　　比如说数据分析工具包，对于涉及数据的新闻，我们提供简单的数据可视化工具，包括趋势图、对比图等等，并主动提示用户关注数据的来源和可能的解读陷阱；又比如“逻辑谬误高亮”工具包：用户可以利用AI去识别一些内容中可能存在的常见逻辑错误，比如说偷换概念、诉诸情感；又比如“一键追问”的工具包：针对任何段落、数据、词汇，用户都可以点击“追问”，那么AI会智能生成相关问题，比如说“这个数据的来源是？”、或者说“这个结论有研究支持吗？”，并且尝试着给出答案或者指引到相关的信源。又比如说，“假设发生器”这样的工具包：在事件分析中，支持用户去进行“如果……会怎样？”这样的假设，并基于现有的数据模型，展示不同可能性下的推演结果。