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 避免资源错配。 员工舆情素养培训是容易被忽视的环节。二、技术驱动的智能舆情保护方案 在技

的专业性，也放大了事件中蕴含的实质性风险。 技术分析为公众的担忧提供了详实的专业依据，使得 “安全隐患”不再是一种感觉，而是有具体技术点的指控。 这给相关管理部门带来了更大的舆论压力，要求其必须从专业技术角度进行回应和处置。 如车辆在展示或私下行驶中出现故障、事故，将是最大 的舆情引爆点，可能导致舆论从“争议”一边倒地转向“问 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。

12/19 这些能力使AI驱动的网络变革在效能与可靠性上实现了质 的飞跃。AI 赋能的网络管理平台就如同一位永不停歇的虚拟 工程师，能够在数秒内完成数据关联分析、故障预测与自动处置， 推动网络运维和安全防护从被动响应向主动保障的转型。  网络承载了 AI 发展： 网络是承载 AI 研发和应用所必需的基础设施，特别是在 运行大规模 AI 训练或推理任务的数据中心环境。现代

汇聚挖掘，

进⽽判断⽤⼾⾝ 份、

喜好以及个⼈思想倾向的⼈⼯智能系统，

应严格防范其滥⽤。 （c）
加强对⼈⼯智能⽣成合成内容的检测技术研发，

提升对认知战⼿ 段的防范、

检测、

处置能⼒。 4.3
应⽤衍⽣安全⻛险的应对措施 4.3.1
社会和环境安全⻛险应对 （a）
⽀持不断探索创新资源节约、

环境友好的⼈⼯智能发展模式，

制 定⼈⼯智能绿⾊技术标准。 人工智能安全治理框架2 进⽅案。 6.1.12

评估⼈⼯智能模型算法对外界⼲扰的容忍程度，

以适⽤范围、 注意事项或使⽤禁忌的形式告知服务提供者和其他研发者。 6.1.13

定期披露⼈⼯智能模型算法的审计与异常处置情况。 6.1.14
积极参与开源社区建设，

推动⼈⼯智能安全治理技术创新和 实践，

为服务提供者和使⽤者提供合规治理解决⽅案或治理⼯具。 人工智能安全治理框架2.0 - 18 -6 智能系统，⼀般具有记忆、规划、使⽤⼯具等基本能⼒。 15.安全护栏：针对⼤模型的安全控制措施，通过结合规则库、负⾯判 别模型等技术⼿段，对⼤模型输⼊输出内容、数据泄露、提⽰词攻击等进⾏ 识别、拦截及处置，实现对⼤模型输⼊的验证和过滤，以及限制⼤模型输出 不符合预期的内容，保障⽣成内容的可控性、合规性和安全性。 人工智能安全治理框架2.0 - 30 -致 谢 中国电⼦技术标准化研究院、中国⽹络空间研究院、中央⽹信办数据