一则自称来自食品外卖应用内部员工的“举报”近日在Reddit上广泛传播，随后被证实为由AI生成的虚假内容，引发外界对社交平台上合成信息扩散速度及核实难度的讨论。

这名Reddit用户在帖子中自称是某食品外卖应用员工，声称公司系统性剥削司机和用户。他写道，人们常怀疑算法对自己不公，但现实“比阴谋论更令人沮丧”。该用户还称，自己在喝醉后于图书馆使用公共Wi-Fi，一口气写下长篇控诉，指责公司利用法律漏洞“肆无忌惮”地侵占司机小费和工资。

帖文内容与现实中已有案例存在一定相似之处。例如，DoorDash曾因被指挪用司机小费而遭起诉，并最终以1675万美元达成和解。这一背景令部分读者认为该帖更具可信度。然而，后续核查显示，这名自称“内部举报者”的发帖者捏造了整个故事。

该帖迅速在Reddit走红，登上首页，获得超过8.7万个赞，并被转发至包括X在内的其他平台。在X上，该内容又获得约20.8万个点赞和3,680万次曝光。这种以虚假身份和内容获得大规模传播的情况，在社交平台上仍属少见。

科技媒体Platformer记者Casey Newton表示，他在注意到该帖后主动联系了发帖者。对方随后通过加密通讯应用Signal与他沟通，并提供了一张看似为UberEats员工证件的照片，以及一份长达18页的所谓“内部文件”，声称详细说明公司如何利用AI为每名司机计算“绝望指数”。

Newton在尝试核实这些材料时发现异常。他在报道中写道，在其职业生涯的大部分时间里，如此详尽的18页技术文件本会显得相当可信，因为制作这类文档通常需要投入大量时间和精力。他提出疑问：谁会花如此多时间撰写一份关于市场动态的技术文件，只为愚弄记者？又是谁会专门制作伪造证件？

随着核查推进，Newton意识到自己正面对一场由AI工具支撑的骗局。他指出，过去一直存在有人试图误导媒体，但生成式AI的普及，使得伪造文本和图像的门槛显著降低，也迫使事实核查工作变得更加严格和复杂。

目前，多数生成式AI模型本身并不具备可靠识别图像或视频是否为合成内容的能力，这增加了判断素材真伪的难度。在此次事件中，Newton借助谷歌的Gemini工具，对所谓员工证件照片进行检测。得益于谷歌的SynthID水印技术，该图像被识别为由AI工具生成。SynthID被介绍为一种可嵌入图像、并能在裁剪、压缩、滤镜等多种编辑操作后仍保持可检测性的水印技术。

除图像外，AI生成文本的识别也成为一个独立领域。Pangram Labs创始人Max Spero表示，其公司专注于区分真实与虚假内容，并开发了用于检测AI生成文本的工具。

Spero在接受TechCrunch采访时称，互联网上的“AI垃圾内容”问题正在加剧，他认为部分原因在于大型语言模型的广泛使用。他还表示，一些年收入达数百万美元的公司会付费在Reddit上制造所谓“自然互动”，实质上是通过AI生成的帖子频繁提及品牌名称，试图推动内容在平台上实现病毒式传播。

Spero指出，类似Pangram的工具可以在一定程度上帮助判断文本是否由AI生成，但在涉及图像、视频等多媒体内容时，相关检测手段并不总是可靠。即便合成内容最终被证实为假，在被揭穿之前往往已经获得大量传播和关注。

在这种背景下，一些从业者形容当前的社交媒体环境更像是一场“侦探式”的信息筛查过程——用户和记者需要不断对所见内容保持怀疑，并尝试多重验证。

有媒体记者提到，当她向编辑说明打算撰写一篇关于“本周末Reddit上的病毒式AI食品外卖骗局”的报道时，编辑最初以为她指的是另一则事件。这一细节显示，在同一时间段内，Reddit上出现不止一个与食品外卖相关的“病毒式AI骗局”案例，进一步凸显合成内容在社交平台上的集中涌现。