定义（因为词义很重要）
- 误传 = 与官方认可的叙述不同的信息（在传播时被认为是虚假的），但并非故意用于政治目的。
- 造谣 = 与官方认可的说法不同的信息（在传播时被认为是虚假的），传播的目的是为了推进政治议程。
- 误传 = 信息可能真实也可能虚假，但会导致接收信息的人对国家产生不信任感。
- 合成 = 利用基于大型语言模型的“人工智能”计算工具，通过创建虚假知识和相关的合成“真理”矩阵来捏造合成信息和现实。
- 认识论 认识论是 对知识的哲学研究，包括知识的本质、起源和局限性。它探讨“知道”的含义，如何通过感知、理性、记忆和证词等途径获得知识，以及区分有理据的信念和单纯的观点有何区别。认识论的核心概念包括信念、真理、辩护和证据，而知识的传统定义通常被理解为有理据的真信念。
- 知识捕获 正如博士所阐述的那样： 托比·罗杰斯在参议院作证时 以及著作：“在社会科学中，有一个术语叫做 知识捕获这就意味着整个知识生产过程被一个行业（大型制药公司）所掌控。而这正是科学和医学领域正在发生的事情。他进一步解释说，这次抓捕意味着“制药行业已经掌控了科学和医学知识生产过程的每一个环节。大型制药公司控制着研究内容、研究方式以及证据的认定标准。设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
- 真实性 当某事基于情感、直觉、信念或意识形态偏好而感觉真实、听起来真实或理应为真时，无论是否有证据、逻辑或客观验证，它都具有“真实性”。它优先考虑主观信念（“我凭直觉感到”），而非经验现实（“证据表明……”）。
“所谓‘真实感’，是指事物看起来或感觉起来是真实的，即使它未必是真的。它取决于你希望事实如何，而不是事实本身如何。它是源于直觉的真理，而非来自书本的真理。”
——斯蒂芬·科尔伯特 科尔伯特报告 （十月17，2005）
介绍和背景
作为美国疾病控制与预防中心免疫实践咨询委员会的联合主席和成员，我一直在参加一个关于公共卫生决策中GRADE方法论的培训课程。GRADE是GRADE方法论的缩写，代表…… 建议分级评估、制定和评价该方法旨在提供一个结构化、透明的框架，用于评估证据的质量（确定性）以及从该证据中得出的建议的强度。
该方法的目的是为公共卫生和临床医学领域提供基于证据的政策决策的公正工具。这一复杂系统的开发由一个国际工作组自2000年起负责，其成果已被世界卫生组织（WHO）、美国疾病控制与预防中心/免疫实践咨询委员会（CDC/ACIP）、科克伦协作组织、英国国家卫生与临床优化研究所（NICE）、英国、加拿大预防保健工作组（CTFPHC）以及包括美国各医学专科协会在内的众多其他机构采用。
令许多业内人士感到惊讶的是，尽管GRADE系统历史上曾得到美国疾病控制与预防中心免疫实践咨询委员会（CDC ACIP）的认可，但它并未被（国际上）普遍接受。欧洲药品管理局（EMA）在其决策过程中，例如评估药品上市许可或制定科学指南时，并不使用GRADE系统。EMA主要通过其科学委员会（例如人用药品委员会——CHMP）来评估药品的质量、安全性和有效性。 这涉及收益风险分析。 基于临床试验数据、药物警戒和良好临床实践（GCP）等监管标准。 虽然 EMA 制定了关于临床试验和生物等效性等主题的科学指南，但这些指南强调循证方法，却没有采用 GRADE 方法来对证据质量或推荐强度进行分级。
当我与其他ACIP成员一起认真聆听GRADE培训模块时，我思考着这个精心设计的流程为何会在新冠疫情期间出现如此严重的偏差。这时，我突然意识到，问题可能就出在托比·罗杰斯博士在其著作中精辟总结的内容上。 美国参议院宣誓证词“认知俘获”的概念或许能解答这个问题。
GRADE 方法假设，对于经过同行评审的临床和流行病学数据（也称为“循证医学”），单个研究会反映出各种形式的偏倚（结构性、有意或无意），但当作为信息集合进行系统分析时，这些偏倚要么相互抵消，要么（如果检测到偏倚）可以通过统计方法进行补偿。这怎么可能出错呢？显然，出了问题。即使在精心构建的 GRADE 系统中，也可能存在未被发现的偏倚，从而导致分析结果出现偏差。
当我反思自己对新冠疫情期间种种虚荣行为的反思时，我发现，扭曲美国疾控中心和免疫实践咨询委员会决策的主要偏见似乎源于两个方面。这两者相互交织，就像“先有鸡还是先有蛋”这个著名的问题一样。
偏见一：疫苗崇拜
GRADE 系统的一个主要偏见来源是应用该系统的人类自身，该系统依赖于各种主观排序过程，因此会受到应用这些方法的人的文化偏见的影响。
更直白地说，在新冠疫情期间，代表ACIP和CDC应用GRADE系统的人员受到了一系列明显的利益冲突的影响。鉴于CDC既是疫苗推广者又是疫苗安全监督者，我将这种文化偏见称为“疫苗崇拜”，这种偏见存在于工作人员、官僚机构以及被官僚机构控制的所谓“独立咨询小组”（即CDC ACIP）中。
这个邪教的祭司和信徒们会鹦鹉学舌般地重复宣称所有疫苗都“安全有效”，这便是他们的标志。我和马蒂亚斯·德斯梅特博士都认为，这种现象，以及人们对代理新冠疫情应对负责人安东尼·福奇博士的言论盲目崇拜和接受，都是群体思维或两者兼而有之的例证。
但这已是老生常谈，美国政府（包括疾控中心）散布新冠疫情谎言和虚假信息的事实如今已被广泛接受，几乎成了老生常谈。为了强调这一点，只需等待即将于今年19月21日公布的拉斯穆森民调，该民调涉及新冠疫苗接种后的不良反应。就我个人而言，我觉得这个话题枯燥乏味。多年来，我已就此撰写了数百篇文章、制作了数百期播客节目、接受了数百次采访。我觉得这些内容早已被反复提及，至少在美国是如此。当我出国谈及此事时，人们仍然会感到耳目一新，但在国内，每天都有成千上万的“意见领袖”在不遗余力地强调这一点。
偏见之二：认知俘获
当托比·罗杰斯在学术界/政府/工业疫苗行业的背景下引入“认知俘获”的概念时，它像一道闪电击中了我，就像我第一次了解到德斯梅特博士将 20 世纪关于群体形成和极权主义的成熟理论和学术成果应用于新冠疫情时一样。
GRADE系统存在一个可以理解的幼稚之处，它基于一个显然已经不再成立的潜在假设。在新冠疫情期间的经历和观察之前，我也认同这个假设。 其前提是公共卫生、流行病学、医学和临床科学知识生产体系中存在诚信和独立性。 此前，人们一直假定美国食品药品监督管理局（FDA）和其他西方监管机构秉持诚信和独立性。然而，新冠疫情以及随后揭露和调查的虚假研究和数据，再加上政府对所有与官方说法相悖的信息进行系统性压制，彻底摧毁了这些假定的可信度。
对我而言，这一现实在最近一次ACIP会议上达到了顶峰。当时我当面指出辉瑞公司篡改并伪造了提交给FDA的数据，而辉瑞代表虽然承认了这一有据可查的事实，但却告知ACIP委员会，FDA早已知晓数据被篡改。顺便一提，FDA的这一立场（即FDA知情）对辉瑞公司极为有利，因为它在法律上免除了辉瑞公司因美国政府提起的举报人诉讼（qui tam）而追回购买欺诈性产品所花费的资金的责任。
当基础数据和分析因商业利益和政府机构的群体思维/邪教文化的交织而被欺诈性地操纵或歪曲时，如何才能应用系统审查流程？
在他的 参议院证词，托比·罗杰斯博士 这指的是某一领域（例如科学和医学）的知识生产过程被单一行业（在本例中为大型制药公司）完全掌控。这远不止是监管俘获，而是行业能够影响政策和知识生产的方方面面，从而控制人们所知、所研究以及被公认为真理的基础。这一概念让我深有同感，也与我在新冠疫情期间认识的所有人的经历完全吻合——他们都试图发表与政府/疾控中心宣传的说法相悖的数据和临床发现。
例如，请参阅以下 2023 年 Substack 内容。 文章:
从医学院入学的第一天到行医的最后几年，医生们都生活在一个由制药行业精心构建的知识泡沫之中。我在这里描述的远不止是“利益冲突”——而是对整个知识生产过程的系统性控制。
科学哲学家称之为“认知俘获”，指的是产业界控制了知识生产的条件——研究什么、如何研究以及什么才算证据。问题不在于某个监管不力或某个机构被收买。整个科学和医学知识生产体系都需要彻底改革，才能摆脱制药行业强加的偏见和扭曲。
–Toby Rogers 博士，2025 年 9 月 Substack 笔记/评论
2025年9月9日，罗杰斯在美国参议院常设调查小组委员会作证时表示：“在社会科学领域，有一个术语叫做‘知识俘获’，指的是整个知识生产过程被一个行业（大型制药公司）所掌控。而这正是科学和医学领域正在发生的事情。”他进一步解释说，这种俘获意味着“制药行业已经掌控了科学和医学知识生产过程的每一个环节。大型制药公司控制着研究内容、研究方法以及证据的认定标准。”
罗杰斯描述了这种情况如何在整个系统中体现出来：
- 教育：医学院的教科书、课程和培训是由与制药公司有经济联系的学者制定的。
- 研究：大学和系主任获得了大量的制药公司资助；营利性组织在中国或全球南方等监管宽松的环境中开展了大部分临床试验。
- 出版：相当一部分期刊文章是由业内人士代笔的。
- 推广：制药公司每年在药品营销和医生“继续医学教育”上花费超过 27 亿美元。
- 实践：护理标准由存在利益冲突的医生制定，从而形成了一个“知识泡沫”，将专业人员从培训到退休都包裹其中。
罗杰斯认为，这种人为构建的泡沫将行业利润置于公众健康之上，导致某些问题无法提出，危害被掩盖，真正的探究成为不可能。罗杰斯以自闭症研究和疫苗安全等领域为例。在2025年11月发表于X网站的一篇文章中，他简洁地将其概括为：“知识俘获：科学和医学领域的所有知识生产都由制药公司控制，并被精心设计以增加其利润。”
精心构建的GRADE系统，一旦发生认知俘获（正如新冠疫情期间的情况），便完全无法反映客观现实。因此，即使是最客观、最公正地应用该系统，其得出的所有结论也无法提供准确可靠的公共政策指导。更糟糕的是，即使没有人工智能（稍后会详细讨论），一个不幸但有据可查的现实是， 大多数医学“同行评审”文献的研究结果难以重复。.
当我思考这一新现实时，我发现自己面临着一个两难的境地。我不得不推断，所有“同行评审”的文献都不能再作为公共卫生政策指导的可靠来源，即使采用出发点良好的GRADE系统评价体系中最客观的标准也不例外。
如果真是这样，ACIP（免疫实践咨询委员会）或不涉及利益冲突的公共卫生政策决策者该如何制定公共卫生建议和指导？人们该向谁、在哪里才能获得客观、准确的信息？政府部门？就我从新冠疫情期间美国疾病控制与预防中心（CDC）和美国食品药品监督管理局（FDA）的所作所为来看，这似乎太天真了。学术界？已被收买。制药公司？别开玩笑了。合同研究组织（CRO）？醒醒吧。我曾经在临床研究CRO行业工作过。他们深受利益侵蚀，完全受制于大型制药公司的赞助。
我对此束手无策。朋友们，我们河城这里出了大问题。我的整个职业生涯如今都面临着一场生存危机：循证医学（“对抗疗法”）的消亡以及医学和生物医学知识的深层系统性腐败。 我不太喜欢它。
将“真实性”正常化
真相的表象——无论它是否有客观、可验证的证据支持——都是主观的，深受文化和政治偏见的影响，并且可以通过宣传和现代审查和信息控制技术（通常被称为心理战技术）的全套手段轻易制造出来。
现在已十分清楚且有据可查，一场全球性的、协调一致的宣传运动被部署，旨在围绕其所宣扬的核心新冠疫情信仰体系构建一层看似真实的假象。这些合成叙事包括：SARS-CoV-2病毒起源于自然界，是跨物种传播事件的结果；具有高度致病性；并将导致全球相当一部分人口死亡。
这种人为构建的虚假叙事中另一个关键组成部分是，唯一能有效避免SARS-CoV-2病毒导致的死亡风险的药物是“安全有效”的基因“新冠疫苗”。有关死亡风险的基于事实的信息，请参阅最近发布的“德国新冠疫情期间超额死亡率的区域模式：一项州级分析这只是众多最终浮出水面的例子之一。任何胆敢反对这些说法的人都曾（并且仍然）遭受有组织的恐吓、审查、失业、提交的科学论文被封锁和拒稿，以及其他胁迫行为。这一切究竟有何正当理由？
这些“真实性”叙事被政府官员视为维护公众健康的必要手段，并被正常化。其逻辑是，任何可能揭露支撑这些“真实性”叙事的谎言，从而导致“疫苗犹豫”的信息（无论是误导性信息、虚假信息还是恶意信息），都会直接导致本可避免的死亡。因为，疫苗产品（据称）当然是安全有效的。来自一线医生和患者的相反报告，包括疫苗相关死亡的报告，都必须被压制，以免民众对疫苗产生犹豫。
对宣传者而言不幸的是，他们所宣扬的“安全有效”论调的谬误对很大一部分民众来说显而易见，这些谎言导致公众对公共卫生、疫苗体系、医学专科协会以及整个西医体系普遍丧失信任。事后看来，类似的逻辑谬误已被广泛应用于整个西方世界的疫苗体系（包括各种不良反应风险），并且类似的反弹正在发生。
最近一个更普遍的例子是，英国广播公司（BBS）对美国总统唐纳德·特朗普2021年1月6日的演讲视频进行了创意剪辑，这体现了“真实性正常化”的现象。记者兼编辑玛丽·哈灵顿在英国在线出版物《Unherd》上发表了一篇题为“……”的文章，揭露了这一丑闻。我们为何会怀念BBC？因为它所代表的世界正在消逝。整篇文章都非常值得一读。哈灵顿在此总结了文章的背景：
“篡改过的” 特朗普片段 上周末导致BBC总干事蒂姆·戴维被赶下台的那段视频，用21世纪的话来说，简直就是一场完美的政治罗夏墨迹测验。视频中，总统演讲的两个部分（相隔52分钟）被剪辑在一起，并穿插了一些人群的画面，使人误以为他是在煽动听众进行肢体冲突。
对包括特朗普本人在内的许多右翼人士来说，这段剪辑是旨在将他描绘成煽动暴乱的蛊惑者的宣传手段。而对特朗普的反对者来说，即便它并非他在那次演讲中原话的准确再现，却也恰如其分地提炼出了特朗普式的特质，因此在精神层面上是正确的。那么，究竟谁对谁错？这甚至不是一场关于事实的辩论，而是一场关于事实意义的辩论。
而这正是BBC面临的更大问题：与其说是BBC是否存在“偏见”，或者偏见的方向是什么，不如说是…… 我们是否仍然对中立、权威的信息仲裁者抱有任何信心。 和 如果答案是“否”，那么我们这个号称中立公正的国家广播公司未来会是什么样子呢？
在以下引用的文字中，她审视了问题的关键所在，这是众多例子之一，用来说明此前 BBC 所宣扬的共识现实已经分裂成与各种微观文化（“部落”）相关的万花筒般的独立现实。
正如标题所准确概括的那样，这篇文章的总体主旨基本上是一篇讣告，对英国国家资助（以及美国资助）的BBC将“真实性”正常化和强化的能力的消亡表示惋惜。
事实上，正是新冠疫情成为了这一发展轨迹的转折点，原因很简单： 封锁迫使所有人上网如果从那时起你感觉世界已经疯了，那并不是社交隔离让我们发疯，而是…… 互联网吞噬了现实在由此产生的喧嚣中，每个人都从近乎无限的媒体渠道、播客、影响者等来源中，为自己构建了一个定制的现实版本。
由于人类具有模仿性——也就是说，我们会根据周围人的需求来决定自己的需求——这些现实开始聚集形成亲缘群体。反过来，这些群体又开始彼此对立，并相互发起信息战。例如，这些冲突的一个显著结果是： 渐进式捕获 维基百科最初是一个中立的、众包的在线百科全书，但后来却变得充满政治色彩。
“真相”瓦解为部落式的堑壕战，如今已成为我们过去所说的“公共对话”的基本结构。 在这个新环境中，大量的金钱、地位和政治影响力都岌岌可危；而英国广播公司（BBC）原本是作为一对多传播体面建制共识的工具而设计的，却完全没有能力应对这种局面。
归根结底，“真相”长期以来都被国家资助和推动的宣传所牺牲，这些宣传旨在围绕对国家不利的话题，营造一种人为的“真实性”迷雾。官方媒体（包括美国国际开发署资助的媒体）的崩溃造成了信息真空，各种各样的观点在准开放的互联网环境中得以传播。但自然界厌恶真空。
可以合理推断，在这种支离破碎的“真相”格局中，如果接受制药行业已经实现了对整个医疗信息生成和部署矩阵的认知控制这一论点，那么哈灵顿所提到的“巨额资金、地位和政治影响力”将被用来强化那些推进该行业商业利益的叙事的真实性。
换句话说，信息战或心理战技术很可能已成为现代制药行业营销战略和战术的核心，使该行业能够经常性地强制推行与健康和医疗干预相关的合成真相和现实版本。
那么“合成”又如何呢？
仿佛这一切还不够糟糕似的，在这个充满知识悖论、特殊存在主义危机的背景下，最近一份经过精心报道的声明犹如一颗真相炸弹，狠狠地击中了我们。 大纪元时报 标题为“人工智能如何加剧科学欺诈副标题概括了一个关键发现：“一位专家说：‘我们现在看到的本质上相当于一次拒绝服务攻击。真正的研究人员被淹没在噪音中。’”
学术界和网络安全专家警告称，一波利用人工智能（AI）生成的虚假科学研究正在悄然绕过查重机制，最终被纳入学术记录。专家表示，这种现象助长了长期存在的“论文工厂”式造假，从而危及科学研究未来的公信力。
学术论文工厂——通过伪造研究和署名牟利的虚假组织——多年来一直困扰着学者，而人工智能现在正在起到倍增器的作用。
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利用大型语言模型（LLM）生成的论文正在多个学术领域和平台上迅速普及，包括谷歌学术和博拉斯大学。 发现。 在 预印本 萨里大学的研究人员在9月份发表于medRxiv上的研究表明，LLM工具（如ChatGPT、Gemini和Claude）可以生成看似合理的、能够通过标准抄袭检查的研究。
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瑞典大学研究人员对谷歌学术上发表的人工智能生成的“垃圾”科学文章进行了分析，发现了 100 多篇疑似人工智能生成的文章。
谷歌没有回应。 《大纪元时报》 请求评论。
瑞典研究的作者表示，人工智能产生的研究（无论是有人类辅助的还是其他方式的）的一个主要问题是，错误信息可能被用于“战略操纵”。
“当人工智能生成的研究成果在搜索引擎中传播时，我们所说的‘证据篡改’的风险会显著增加，”该研究的作者比约恩·埃克斯特罗姆说。“这可能会造成切实的后果，因为错误的结果会进一步渗透到社会各界，甚至可能渗透到越来越多的领域。”
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Optiv 首席信息安全官 Nathan Wenzler 表示，他认为公众信任的未来正受到威胁。
“随着越来越多不正确甚至完全虚假的AI生成内容被添加到权威期刊和重要的科学评论中，其短期和长期影响都是一样的：信任度的下降，”温兹勒告诉记者。 大纪元时报.
这正是即将到来的“信息融合”浪潮的影响的一个例证，届时，就连假装拥有共同共享的事实信息体系都将沦为过时的产物。随着这股浪潮席卷整个西医乃至整个互联网文明，“老派”知识获取方式的问题将显得令人怀念。
最后，我推荐阅读这篇2024年的学术分析文章。 约翰·威比 题为“人工智能与民主的认知风险：公共知识即将面临危机？=
我们正踏入未知的领域，那里潜藏着无数怪物。在可预见的支离破碎、超现实的信息矩阵中，“真假难辨”或许会成为我们唯一的指引。届时，客观、可衡量的现实（以及科学进步）将如同马车、拨号电话和“循证医学”一样，成为历史的遗物。
为了简要了解威比关于这一主题的观点，请参阅以下手稿摘要：
随着先进人工智能（AI）技术的开发和应用，支撑民主生活的核心信息和知识领域将更加全面地由机器进行管理。聊天机器人和人工智能代理可能会构建互联网、媒体和公共信息领域的大部分框架。
人类认为什么是真理、什么值得关注——也就是公众所知——可能会越来越受到高级人工智能系统判断的影响。这种趋势将对民主构成严峻挑战。这种我们或许可以称之为“认知风险”的模式，将威胁到人工智能与人类价值观在伦理上的契合。人工智能技术基于人类过往的数据进行训练，但民主生活往往依赖于人类隐性知识和此前未曾公开的偏好的展现。
因此，随着人工智能技术构建公共知识体系，其实质内容可能越来越成为人工智能本身的递归副产品——建立在我们所谓的“认知上的时代错置本文认为，知识俘获或锁定以及相应的自主性丧失是显著的风险，并分析了新闻业、内容审核和民意调查这三个领域的例子，以探讨这些动态。
在民主的背景下，要实现任何合乎伦理和负责任的人工智能愿景，前进的道路意味着在人工智能模型中坚持认知谦逊，以及强调人工智能的判断相对于人类知识和价值观的不完整性的规范。
在即将到来的时代 联合形成那些试图推广任何他们想要的医疗叙事的人，将能够用大量合成的科学叙事充斥公共领域，这些叙事可以轻易绕过传统繁琐的人工同行评审流程，以及任何人工智能辅助的同行评审方法。最终，主导叙事将变成任何他们想要的东西。 联合形成 它由那些在竞选活动中拥有最多金币的人精心打造、武装和推广。
我们很快就会面临新的“综合形成黄金法则”的后果：拥有最多黄金的人不仅会制定规则，还会综合形成公认的真理和现实的根本框架。
那些旨在支持公共政策决策、并采用主观知识分析标准的传统系统，例如GRADE，根本没有胜算。我们必须找到确定客观真理的方法，否则，基于人工智能的知识攫取不仅会摧毁“民主”，还会摧毁人类文明。
转载自作者 亚组
