本文提出以“主张抽取—证据检索—一致性比对—可解释判断—人机复核”为主线的认知真伪验证闭环，结合RAG、知识图谱、多代理与多模态核验等技术，配套来源可信度与时间有效性评估，输出可追溯证据链与不确定性，落地于新闻核查、企业知识问答及高风险行业；并给出指标体系、风险治理与分阶段实施路线，展望验证即服务与证据原生的未来趋势。

本文系统阐释人工智能识别真假在文本、图像、视频与音频场景中的方法论与落地路径，核心策略是多源证据融合与可溯源机制。通过LLM+RAG事实核查、频域与时序的深伪检测、跨模态一致性比对，以及C2PA凭证与水印校验，实现“判定+证据+置信度”的可解释输出；配合来源信誉与策略引擎，完成分级处置与人机协同。文章对国内外方案进行中性对比，并以Gartner与NIST框架为治理参考，强调MLOps与合规审计。未来将从“检测”走向“标识”，扩大内容凭证覆盖，构建可信AI闭环。