部门协作。在组织架构上，建议形成"品牌宣传部+法务部+IT 部门" 的三位一体响应小组，确保在舆情萌芽阶段即可启动多维度研判。 制度建设方面需要制定分级响应预案。根据舆情影响范围将风险划 分为四级：一般性讨论（日传播量<1000）、潜在危机（跨平台传 播）、重大危机（主流媒体介入）、灾难性事件（国际关注）。针对不 同等级设定差异化的处置流程，例如在二级预警时即启动法律合规 审查，在三级响应中协调第三方专家发声。这种阶梯式管理能有效 条的权威信息发布频率。同 时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。 技术迭代应关注新兴领域风险。随着元宇宙社交、AI 生成内容的兴起，企业需升级监测模型以识别深度伪造视频、虚拟身份传播 等新型威胁。区块链技术的应用使得关键信息的不可篡改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。 最终检验舆情保护成效的是企业声誉资产的保值增值。通过定 期发布《社会责任白皮书》、参与行业标准制定等举措，将被动防御

想被他实现了”为主，充满赞叹和娱乐化围观情绪。 视频从最初的短视频平台，迅速扩散至微博、知乎、B 站等社交媒体的热门榜，形成全网话题。“云南版马斯克”、 “造车大神狂造 300 辆神车”等标签被大量使用，加速了事 件传播。 随着事件出圈，讨论阵地从娱乐化短视频平台扩散至知乎、汽车之家、B 站科技区等专业技术社区，吸引了大量工 程师、汽车爱好者、专业人士参与，形成了独立的“技术舆 论场”。舆论开始转向深度挖掘和质疑。其分析深度远超大 责”。如有专业的汽车工程师学会、检测机构等发布公开的 技术分析报告，将直接主导舆论走向。 四、建议与展望​ 建议媒体与公众在报道和讨论时，引入并采纳技术舆论 场的理性分析，避免停留在“大神”的浪漫化叙事，应主动 传播基本的车辆安全常识，提升公众认知。可委托第三方检 测机构或专家团队，从技术层面出具一份非官方的风险评估 说明，为后续处理提供科学依据。 在与当事人沟通时，应侧重于技术安全条款的解读，而 非简

技术的应⽤，

导致⽤⼾难以识别⽣成内容来源及交互对象是否为⼈⼯智能 系统，

难以鉴别⽣成内容的真实性，

影响⽤⼾判断，

还可被⽤于制作传播 虚假信息误导公众、

⾮法牟利。 （c）
污染⽹络内容⽣态。

模型输出的低质不良信息，

经⽹络扩散传播、 模型循环引⽤，

造成⽹络内容质量的整体下降，

甚⾄特定领域、

话题的内 容污染。 3.2.3
现实安全⻛险 （a）

经济社 ⼴基于 人工智能安全治理框架2.0 - 14 -内容标识的⼈⼯智能⽣成合成内容溯源管理范式，

总结梳理已有实践的成 功做法经验，

按照显式、

隐式等标识要求，

全⾯覆盖制作源头、

传播路径、 分发渠道等关键环节，

便于浏览⽤⼾识别判断信息来源及真实性。 5.7
安全有效释放重要⾏业应⽤需求。

制定重要⾏业领域⼤模型建设 部署基础安全指南，

从模型选⽤、

模型部署、

模型运⾏和模型停⽤等环节，

库，

建⽴覆盖研发者、

服务提供者、

专业技术机构的⻛险威胁信息共享机 制。

推进⼈⼯智能安全⻛险威胁信息共享的国际交流合作，

探索建⽴相关 国际合作机制和技术标准，协同防范应对⼈⼯智能安全⻛险⼤跨域、⼤规 模扩散传播。 5.10
完善数据安全和个⼈信息保护规范。

针对⼈⼯智能技术及应⽤ 人工智能安全治理框架2.0 - 15 -特点，

明确⼈⼯智能训练、

标注、

使⽤、

输出等各环节的数据安全和个⼈