又有一批以“外卖骑手”为主角的谣言被曝光
治摆拍“卖惨”，不能再“头痛医头”
记者注意到，与此前假冒外卖骑手编造故事相比，这次的造假行为略有不同——造假者先注册为众包骑手，再进行摆拍造假。例如，自称“苏星颜”的“外卖骑手”今年3月24日注册成为众包骑手，截至目前，仅上线3天，累计送达10单。
当“苏星颜”摆拍剧本被揭穿后，不论是外卖平台还是社交平台，都封禁了其相关账号。不过，以上现象也提出一个问题：为什么以一线工作者为主角的造谣行为屡见不鲜？
都是“卖惨”，动机不同
最直接的原因，当然是“卖惨”能吸引眼球，有利可图。
在流量至上的时代，不少造假者确实将网络流量视为获取经济利益的“摇钱树”。一线工作者的遭遇贴近生活，容易引发公众关注。所以造假者利用这一点，炮制以一线工作者为主角的剧本，吸引流量。当积累了足够的流量和粉丝后，他们便通过私域卖课、直播带货、广告植入等方式实现商业变现。比如“苏星颜”自称是“外卖骑手”，但他不靠外卖送单为生，而是利用虚假的外卖经历吸引眼球。当他的账号出现热门视频后，迅速发布复盘视频引流，进而售卖“短视频学习课程”，将流量转化为实实在在的经济收益。在近期的“真骑手假视频”案例中，有相当一部分的变现方式与此类似。
不过，除了经济利益，也不能忽视部分造假者的心理和动机。
记者注意到，部分社交平台的造假者存在仇富、焦虑、对社会现状不满等负面心理情绪，他们通过编造一线工作者悲惨境遇或抹黑某些行业等谣言，来宣泄自身情绪，并试图在网络舆论中寻找认同感和共鸣。
此外，技术造假的因素也不可忽视。随着短视频制作技术的普及和人工智能技术的发展，造谣变得更加容易和具有迷惑性。普通人利用AI技术就能生成以假乱真的图片、视频和音频，AI大模型又具备生成各种剧本的能力。而在AI大模型的学习数据库中，不乏虽然吸引眼球却违背事实的谣言。这就导致当部分造假者要求AI大模型生成“能够博取眼球”的假视频时，“一线工作者”“卖惨”“揭黑”等成为AI大模型的选择，增加了相关谣言的诞生频率和传播范围。
多管齐下，源头治理
对一线工作者群体而言，各种谣言严重损害了他们的职业形象和声誉。比如，摆拍的外卖骑手“卖惨”视频，会让公众对骑手群体的工作状况和收入产生误解；以骑手名义发布的虚构食品安全内幕等，不仅影响商家和行业的正常经营，还会给消费者带来不必要的焦虑，扰乱正常的市场秩序。
再如，人为制造一线工作者与求职企业、与社会的矛盾，容易误导舆论走向，形成情绪化、片面化的舆论氛围，干扰正常的社会舆论监督和问题解决机制。
可见，针对这类谣言，不能再“头痛医头，脚痛医脚”，而是要从源头遏制谣言滋生，维护良好的网络环境和社会秩序。其中，平台必须承担起主体责任，在技术层面，利用大数据分析、人工智能算法等技术手段，对涉及一线工作者的信息进行监测和筛选，及时识别虚假信息和谣言。
例如，被曝光的多个“骑手”账号虽然已被社交平台关闭，但部分账号换了个注册名字，又出现在同一个社交平台上，大有死灰复燃趋势。社交平台有必要建立关键词预警系统，当出现与一线工作者相关的敏感、可疑词汇时，及时排查核实；对改头换面的造谣者，从根本上杜绝其再次兴风作浪。同时，要加强内容审核，严惩造谣、传谣行为。
同时，“AI大模型学什么”也要引起相关技术企业的重视。虽然大模型无法辨别真伪，但大模型开发者对数据库的来源、数据质量，是有评判能力的。换句话说，如果一个AI大模型频繁生成谣言，开发者并不能置身事外。
最后，网友也要提升自己的识谣能力。当“卖惨”“揭黑”内容屡屡被证实为造假结果，网友看到类似题材时，也要留个心眼，莫被别有用心者带偏。如果发现那些明显造假的行为，除了通过留言、评论等揭发外，更可以多多举报，共同为谣言治理出力。 本报记者 任翀