我们平时看小说、电影或者电视剧，里面的故事是不是真实发生过，其实没人太在乎。文学作品本来就有虚构的属性，英语叫 fiction。小说人物或故事可能完全是作者编的，但只要故事合情合理，人物有血有肉，细节足够充分，读者照样可以看得津津有味。看电影的时候，人们也不会因为故事是虚构的，就觉得自己受了骗，因为从一开始，我们就知道那是创作。
新闻和社交媒体上的帖子就不太一样了。看到一篇新闻报道，我们通常会假定记者写的是实际发生过的事情。看到一个人在 Facebook 上讲自己的经历，配上照片，时间、地点、人物都说得有鼻子有眼，我们也很容易认为事情真的发生过。新闻当然也要吸引读者，因此媒体总是喜欢寻找离奇、刺激、能够引起争论的事情。但过去至少还有一条基本底线：故事可以讲得精彩，但事情本身却应该是真实的。
到了AI自媒体时代，这条界线开始变得模糊了。尤其是在流量可以直接变现之后，有些网红已经不在乎事情是否真实。只要读者相信，只要有人点击、评论和转发，目的就达到了。对这些人来说，所谓“流量”并不是一个抽象名词，而是真金白银。
前几天我看到《New York Post》的一篇报道。故事的主人公叫 Kvontay Devon Pringle，今年26岁，住在 Mississippi。他在 Facebook 上使用 Zaya Velour 这个名字，专门制作一种被称为 rage bait 的内容。这个词直译就是“愤怒诱饵”，意思是讲述一个让人愤怒的故事，把大家吸引过来争论。
最近，他捧红了一个名叫 Kevin 的小男孩。故事说，Kevin 穿着学校规定的 polo shirt，却在下面穿了一条百褶裙，还配上高筒袜去上学。学校认为他的穿着“不合适”，把他赶回了家。Pringle的故事还配了图，显得活灵活现。
（AI 制作的Kevin）
可是大家吵了半天，最后却发现 Kevin 根本不存在。这个孩子是AI生成的，照片是假的，整个事件也是编出来的。Pringle 告诉《New York Post》，从制作到发布，他一共只花了大约10分钟。就是这10分钟创造出来的一个假孩子，却让几百万人轰轰烈烈地吵得不亦乐乎。
而且，假的故事却产生了真的收入。Pringle 自己说，仅 Kevin 这一条帖子就已经给他带来了大约2,800美元。这个数字《New York Post》承认无法独立核实，但他向报纸提供的账户和账单截图显示，他同时经营五个 Facebook 账号，每个账号有不同类型的内容，每个月收入最高可以达到1.7万美元，通常也在1万美元以上。他原来经营一家地毯清洁公司，现在已经基本把那个生意束之高阁，专门做起这种“数字故事”。
Kevin也不是他的第一次。此前他还编过一个故事，说警察来到一个女人祖父的家里，准备逮捕老人。家人出来迎接警察，却递给他们一个骨灰盒，原来老人早已经去世了。另一个故事里，一个女人醒来以后发现头发少了一大撮头发，声称是孩子的父亲趁她睡觉时偷偷整掉的。他编的故事都有一个共同特点，荒唐中带着几分貌似真实，细节又足够具体生动，再配上一张逼真的AI图片，很容易让刷手机的人信以为真，然后在网上引发轩然大波。
Pringle 并不愿意把自己称为制造“愤怒诱饵”的人，他更喜欢称自己为 comedian and storyteller，也就是喜剧演员和讲故事的人。他说电影是虚构的，Reality TV 也不一定像看上去那么真实，人们在网上本来就善于讲虚构故事，AI不过是给创作者增加了一件工具。他还承认，自己很早就发现了什么桥段最能够激发情绪，最容易带节奏把人“拉进来”。
这话不能说完全没有道理，但这恰恰也是个坑。比如，我们走进电影院的时候，知道银幕上的故事可能是虚构的。打开一本小说，也知道作者并没有向我们保证每个人物都真实存在。但是当一个人把AI生成的照片放在 Facebook 上，用第一人称或者新闻叙事的方式讲述一件事情，又没有事先声明“此故事为虚构”，那么性质就不同了。而且他发的Kevin 帖子最初并没有注明AI生成，直到事情已经传播开来以后，Pringle 才补上AI标签。
Pringle 成了网络名人，现在还在网络教育平台 Skool 上开设了课程，教别人怎样制作这种容易走红的AI内容，据报道已经有将近100名学生。也就是说，他的做法已经开始变成一种可以学习、复制，甚至规模化经营的赚钱方式。
这件事情说明，AI正在改变我们判断“真实”的方式。过去看到一张照片，我们多少会觉得看到了真相。今天这种视觉已经靠不住了。过去看到一段视频，会认为至少这个人真的说过这些话，而现在声音和视频都可以造假模拟。过去看到一个故事写得非常具体，人物有名有姓，有照片，有实物背景，我们很容易认为作者不可能凭空编得这么详细，但现在AI偏偏最擅长炮制这些细节。
因此，AI时代也许更需要培养一种怀疑态度，别轻易相信所看到的东西，尤其是那些特别让人生气、让人恨不得马上转发的内容。要善于多问几个为什么，比如，消息是谁发布的？有没有可靠媒体报道？照片有没有注明AI生成？故事里的时间、地点和人物能不能从其他来源得到印证？
也就是说，一个帖子越是能够激起我们的愤怒，越应该警惕自己是不是已经咬住了别人设下的 rage bait。
2026.8.17 于美国