文章系统阐述人工智能识别谣言的路径：以多模态内容理解、知识与检索增强（RAG）核查、传播网络与行为信号检测为支柱，通过可解释的可信度评分与人机协同实现早期预警与低误杀。文本侧依托预训练模型与NLI，视觉侧结合取证与跨模态一致性，知识侧对接权威辟谣与事实库形成证据链；在合规与MLOps保障下，以分层架构平衡实时性与准确性。结合Gartner与Pew的权威信号，文章预测内容凭证与对抗训练将成为未来关键趋势。

要分辨人工智能，应同时识别生成式内容与区分系统能力，建立多模态特征检测、来源溯源、行为测试与风险校准四层框架，结合工具编排与合规治理落地。通过文本/图像/音频/视频的统计与风格信号、C2PA与可信水印、任务对齐评估与阈值优化，形成“可解释、可审计、可复核”的闭环，降低误报/漏报成本，在媒体、教育与企业风控等场景取得稳健效果，并沿着来源标准化、跨模态融合与智能体评估的趋势持续迭代。