我曾不止提及「信息过滤」是数字时代最重要的一项技能，更进一步，将「过滤」两个字掰开揉碎去看，基本包括两大类：

• 过滤好信息与坏信息；
• 过滤真信息与假信息；

如果说信息的「好」与「坏」是一个主观评价的标准，那么「真/假」则决定着获取信息的价值，毕竟，没有人愿意永远活在假信息之中，追寻真相是人类天然的本性。

但在真相与谎言之外，还有一类信息形态更值得过滤：误导信息（Disinformation）。与假信息（Fake Information）、以为是真实信息的假信息（Misinformation）不同，误导信息是一种主动制造的、混搭真假内容的信息形态，近几年来，在社交媒体、即时通讯工具的作用下，误导信息的「杀伤力」越发引人关注。

知名智库布鲁金斯基金会年初发表了一份关于误导信息的研究汇总（链接、2021–01），列举了若干个观察角度，文章指出，误导信息像极了「猫鼠游戏」，进攻方与防御方斗智斗勇，从心理战到技术战，Twitter、FB 等社交媒体平台都是没有硝烟的战场。

这份总结并未提及中国，在中国的社交媒体上，由官方媒体、自媒体、微博营销号筛选、组合的海外声音层出不穷，无一不在扮演「误导信息生产者」的角色。

一家来自台湾智库的报告（链接、2021–05），从一个特定地区的特定案例入手，展示了当下台海两岸信息误导与反误导之间的激烈争夺，你可以不同意其中的预设立场，但你应该了解一些基于国家机器的信息误导套路和方法。

在过去的 2010 年代，「讲政治」的新闻报道体系在中国被牢牢确立，由此形成了两套讲述中国的逻辑：对内强调中国在全球的政治经济影响力，对外则阐释中国的大国情怀。

这份来自「斯坦福大学互联网观察站」与胡佛研究院的报告（链接、2020–07）里，展示了一系列中国故事的讲述逻辑，从机构设置到具体行动，并融入了三个香港、台湾以及新冠肺炎的案例，很值得一读。

社交媒体已然成为误导信息的最大传播平台，2020 年疫情开始在全球爆发的时候，面对社交媒体肆虐的假信息、误导信息，WHO 将其称之为「infodemic」，非盈利教育机构 Fast.ai 去年曾推出一门关于数据伦理的在线公开课，第一节课就是谈误导信息（链接、2020–09），这门课既有视频讲解还有大量阅读资料甚至还有课后作业，非常推荐听完。

鉴于误导信息带来的巨大破坏力，2020 年 10 月开始，Twitter 在用户转发带有链接的内容时会提示「Read Before you Retweet」，旨在通过这样的方式「教育」用户：不要被标题党或其他人的转发语所迷惑，或许文章里的内容完全不同。

一位社交媒体专家也提供了一套方法论：SIFT（链接、2020–03）。当你在社交媒体上读到一则令人的信息的时候，不妨试试这套方法论，包括以下四个步骤：

• Stop：停下来，不要急于转发；
• Investigate the source：查找信息来源；
• Find better coverage：通过搜索引擎检索更多相关内容。
• Trace：确定这则信息的背景，比如是观点还是新闻，是个人意见还是机构看法；

我个人认可这个方法，在国内拥有众多「官方声音」的背景下，无论是面对公司/机构的 PR 宣传还是国家层面的内政外交（特别是外交）叙事，利用 SIFT 可以帮助我们构建起一个相对客观和真实的信息判断基础，在此基础上再去做价值判断，所谓「先问是不是，再问对不对」，大致就是这个逻辑。

社交媒体改变了信息传播的链条，每个人既是信息消费者，也可以是生产者（对某事发表看法）、传播者甚至关键传播节点（转发），这也给我们提出更多信息素养的要求，联合国教科文组织 2018 年出版过一本数字时代记者手册（国内镜像、海外镜像），提供了一份对抗假信息、误导信息的学习框架，既可以作为自己提升信息过滤方法论的参考，也能将其纳入到对团队、公司成员的信息素养培训里，这是一个非常值得挖掘的资料。

在误导信息的「无声战场」，机器正在成为新的主角，基于庞大文本数据训练与强大的计算能力，越来越多的文本生成程序出现在你我面前，比如 2020 年「诞生」的 GPT-3，英国《卫报》记者曾让其「写」了一篇评论，大概过程是人类编辑输入一系列命令，让系统「知道」此次写作的主题；接着，由计算机学家出场，利用这些命令在 GPT-3 中生成 8 篇不同风格的评论；最后，人类编辑挑选并重新校对、编辑，成为读者看到的这篇所谓「AI 写出的文章」，你不妨来读读这篇机器「创作」的评论（链接、2020–09）。

GPT-3 的文本到底还有多大潜力？来自乔治城大学的研究者们做了一组实验（链接、2021–05），他们或是让 GPT-3 撰写特定主题的推文、或是生成特定倾向的内容（比如阴谋论）、或是延伸某些议题，测试结果既让人震惊又让人沮丧，震惊在于机器展示的能力，而沮丧不仅是因为 GPT-3 在某些方面非常「弱智」，更是因为以 GPT-3 为代表的自动化文本生成程序，会如何深刻改变信息的生产与传播，特别是其自动化生成误导信息的能力，又将给这个世界产生怎样的影响？

如果说 2010 年代的误导信息争夺战还是属于人类，不过是不同国家之间的人类脑力与体力的较量，那么接下来的日子里，误导信息领域的「人机大战」必然会上演，这注定是一场不对等的战争，但也是人类为数不多还拥有优势的领域，让我们做好准备吧。