新聞研究員Wordle認為disinformation是虛假訊息，Allcoat和Gentzkow則認為包含了惡意散播、內容虛假、造成損害等要素才算是虛假訊息。
虛假訊息對民主社會造成許多危害，像是同溫層（bubble filter）、運算宣傳等問題，同溫層中的閱聽人一旦接觸到自己認同的虛假訊息，會轉傳給同溫層內的其他人，彼此出現偏見同化（bias assimilation theory）的現象。另一種現象則是結合了AI運算宣傳的虛假訊息傳播，AI控制網路上的假帳號，重複地傳播虛假訊息，或利用留言貼上虛假訊息網站連結，製造假的輿論（public opinions）。
面對上述之影響，學者認為降低同溫層中的偏見同化現象的方法包括提升民眾的媒體素養（media literacy）、協助第三方事實查核（fact-checking）中心澄清虛假訊息，教育部擬定了媒體素養白皮書，政府協助學校、終身學習機構、長照機構、公民團體對民眾進行媒體素養的教育，讓民眾有識假、打假、破假、抑假的能力，如果民眾沒辦法識假，則鼓勵民眾到第三方事實查核機構申訴，將可疑的訊息回報給專家處理。
除此之外，政府也需要要求平台處理AI運算宣傳的爭議，平台須要自律，建立虛假訊息、假帳號、機器人帳號的查核機制，當可疑訊息出現的時候，平台可能要加上警語，降低曝光率或下架，如果不小心下架真實訊息，發布訊息的人可以在平台上找到投訴管道，要求人工審核並回復言論。
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