转自：北京日报客户端

连日来，“中国科学院院士阮少平”引发广泛质疑。媒体调查发现，在中国科学院官网公布的全部院士名单中查无此人，其身份系伪造。

“有人真敢吹，有人真敢信”。梳理过往网络信息，从自封传承人、创始人、总指挥，到出席各类论坛、到学校交流演讲……“阮少平”其人极其活跃，各类假头衔假身份都摆在明面儿上。按理说，一般假冒者会尽量降低自己的存在感，以免被人揭穿，为何“阮少平”却敢招摇过市四处撞骗？况且，如今公开信息的检索十分便利，要核实院士身份并非难事，为何这些活动主办方从未发现问题？应该说，人们对“院士”二字天然带有敬畏，鲜有质疑，而阮少平越是频繁走穴，网上的相关记录就越多，哪怕有人犯嘀咕，上网一搜也只能看见满屏“认证”。一来二去，假的也就成了“真”的。

目前，一些涉事单位已删除了关于“假院士”的相关内容，但显然，避免更多“冒牌货”继续游走才是关键。除了各类单位擦亮双眼，避免“光环障目不见骗子”之外，执法部门也要严肃打击这类利用网络伪造身份、涉嫌欺诈的行为。同时，假院士闹剧又何尝不是一记警钟？要看到，随着网络技术不断发展，如今人们的信息获取方式发生了巨大改变。大家在生活工作中求证解答，大多已不再翻阅权威资料、细查可靠出处，而是在搜索引擎中输入几个关键词，再随手滑上几页了之。

网络确有强大的集纳功能，但就像“阮少平”令人瞠目的履历一般，你所搜到的不一定是真的。看似板正的“百科”可能是胡说八道，说好的“攻略”可能是广告文案，名为“科普”的文章可能是谣言大全，某些“网版字典”上连基本的汉字读音都错漏百出……如果一搜了之全盘接受，那么本来用以证伪的搜索手段就会成为谎言背书。某种程度上，网络越发达，AI工具越普及，数据污染的程度和危害可能越突出。有研究显示，训练数据集中仅有0.01%的虚假文本时，模型输出的有害内容会增加11.2%。当我们将求知的过程完全让渡给机器，再拿由机器组织处理后的内容去验证答案，恐怕只会在谬误的“茧房”中越陷越深。

揪出一个“假院士”不难，难的是如何守住思考、求证与判断的能力。从事实出发、从常识出发，克服“搜索依赖症”，才能在数据洪流中少被裹挟忽悠。

图源：视觉中国

来源：北京日报客户端