生成式AI生成内容的真实性与误导性风险管控主要依赖于技术手段与法律监管的结合，重点包括事实准确性验证、多层次风险识别、源头治理和动态监管机制。
具体来说：
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事实准确性验证：利用人工标注结合自动化工具（如FacTool）对生成内容进行细粒度事实断言的核查，通过外部检索和数据库比对判断内容真实性，尤其在医疗、法律等专业领域尤为重要。此外，用户和平台可通过对比权威信息源、专家审核等方式辅助验证。
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误导性风险识别：生成式AI基于训练数据的统计关联生成内容，训练数据本身可能包含错误或偏见，导致AI输出不准确甚至虚构信息（“幻觉”现象），这在专业领域可能造成严重后果，如医疗误诊或法律文书造假。
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源头管控：加强模型训练数据的质量控制，避免“哈布斯堡AI”式的近亲繁殖数据训练，强化模型安全防护体系，明确法律责任，防止虚假信息生成和传播。
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法律与制度监管：我国及国际上逐步建立生成式AI内容真实性的法律规范，要求生成内容真实准确，采取措施防止虚假信息，建立举报和动态监管机制，推动技术与法律的协同治理。
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动态评估与反馈机制：利用平台工具（如Azure AI Foundry、Google Vertex AI等）进行模型性能和安全性评估，结合定量数据分析、用户反馈和A/B测试持续优化内容质量。
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可信治理框架：强调技术的可控性、可问责性、公平性和透明性，完善数据风险治理架构，实现生成内容的溯源和全流程安全管理。
综上，生成式AI内容真实性与误导性风险管控是一个多维度、多环节的系统工程，需结合先进的事实核查技术、严格的训练数据管理、法律法规约束及动态的评估反馈机制，确保生成内容的可靠性和安全性，防范虚假信息对社会的负面影响。
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