**摘要：** 美国奥斯汀一家名为Ethos的餐厅在社交媒体上宣称是当地排名第一的餐厅，但实际上根本不存在，其照片由AI生成，仍获得大量点赞和评论。2024年10月发表的研究指出，大语言模型（LLMs）通过幻觉和涌现特性，使虚假信息的传播比预期更深远和复杂。例如，2023年11月搜索引擎Bing曾因爬取错误信息，给出荒谬的回复。此外，至少5%的英文维基百科页面由AI生成，且这些页面质量较低、目的性强。大模型生成的信息往往自信流畅，利用启发式判断标准（如表述自信和熟悉感），误导人们判断信息真伪。 大模型的拟人化倾向使人轻信，其训练目标是持续对话，这可能引发确认偏误，强化人们已有信念。随着大模型生成信息速度加快，虚假信息可能大规模传播，影响群体智慧与记忆。虚假信息的制度化将侵蚀事实监控机制，重塑集体记忆，甚至成为决策基础，最终导致对权威机构和彼此信任的丧失。 应对策略需多方合作，包括事实审核、公众科普、优化监控制度等。缺少这些措施，虚假信息将不可避免地制度化。 （285字）