的潜在风险。其情感分析引擎可精准识别讽刺、隐喻等复杂语义， 将传统人工监测效率提升 30 倍以上。 数据可视化系统为决策提供直观依据。通过热力图呈现舆情高 发时段（通常为工作日 9-11 时、20-22 时）、地域分布特征（长三 角地区对企业环保议题敏感度较高等），帮助管理者预判风险传导路 径。 自动化响应机制是技术赋能的关键。当系统检测到负面信息指 数级增长时，可自动触发预设预案：一级警报自动发送短信至应急

、

歧视等问 题被有意、

⽆意引⼊，

或因训练数据质量、

多样性问题，

导致算法设计⽬ 的、

决策判断、

输出结果存在偏⻅或歧视，

甚⾄输出存在⺠族、

信仰、

国 别、

地域、

性别等歧视性内容。 （c）

鲁棒性不强。

由于深度神经⽹络存在⾮线性、

⼤规模等特点，

⼈ ⼯智能易受复杂多变运⾏环境或恶意⼲扰、

诱导的影响，

可能带来性能下 降、

决策错误等鲁棒性问题。 3.2
伦理安全⻛险应对 （a）
在算法设计、

模型训练和优化、

提供服务过程中，

采取训练数据 筛选、

价值观对⻬、

输出校验等⽅式，

有效规避产⽣⺠族、

信仰、

国别、
地域、

性别等歧视的⻛险。 （b）
应⽤于政府部⻔、

关键信息基础设施以及直接影响公共安全和公 ⺠⽣命健康安全等重点领域的⼈⼯智能系统，

需具备⾼效精准的应急管控 措施。 （c）
⿎励研发