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 小组负责人，二级警报同步生成多语言声明模板，三级警报联动

性，还可能导致训练偏差、偏⻅歧视放⼤、泛化能⼒不⾜或决策判断输出错 误。 人工智能安全治理框架2.0 - 5 -（d）
数据和个⼈信息泄露。

⼈⼯智能训练数据蕴含的知识、

敏感信息 暗藏于模型参数之中，

因模型安全防护机制不健全、

敏感信息未“遗忘”、 诱导交互和恶意攻击，

可能导致数据和个⼈信息泄露。 3.2 ⼈⼯智能技术应⽤安全⻛险 3.2.1
⽹络系统安全⻛险 （a）
组件和算⼒ 习、研究、创作能⼒退化，

创新 潜⼒减弱。 （c）
加剧科研伦理⻛险。
“
⼈⼯智能+科研”降低⽣物、

基因等⾼伦理 ⻛险科研领域的进⼊⻔槛，
拓宽了普通科研机构、
⼈员探索敏感科学问题 的边界，
个别科研伦理意识不强的机构、
⼈员可能开展违背社会伦理、

社 会禁忌的⾼⻛险研究活动，

打开科技“魔盒”。 （d）拟⼈化交互的沉迷依赖。
基于拟⼈化交互的⼈⼯智能产品，
使⽤真实、
准确、

客观、

多样且来源合法的训练数据，

对训练数 据进⾏严格筛选，

过滤虚假、

偏⻅、

失效、

错误数据，

确保不包含核⽣化 导武器等⾼危领域敏感数据。 （c）
规范训练数据标注流程，

提升标注准确性和可靠性。 （d）
强化数据安全管理，

涉及敏感个⼈信息和重要数据的，

应符合数 据安全和个⼈信息保护相关法律法规、

标准规范。

合理推动利⽤合成数据 替代个⼈特征数据，

避免个⼈信息依赖。

仅以退宿受阻为由寻 求帮助，但学业压力、心理困惑、人际障碍、实习困境、毕业迷 茫……这些“隐秘的角落”可能早已暗流涌动。辅导员需练就“火 眼金睛”，善于透过现象看本质，对学生的异常言行保持高度敏感， 主动挖掘“小事”背后的深层困境，避免陷入“头痛医头”的误 区。 （三）以心换心，人文关怀是“破冰”利器 制度铁面无私， 人心温暖有度。在和山山相处期间，辅导员凭借真诚化解了她内心 的抵触

数据交换和传输架构已是（AI 组网/连网技术）必备条件。学习笔记 14/19 图 5 完全二叉树（“胖树”，Fat-Tree）拓扑结构 ---超低抖动与零丢包：AI 集群通信不仅对平均带宽敏感， 更是对网络抖动（延迟波动）与数据包丢失具有极高要求。由于 同步运算的特性，即便是微量的丢包也会导致 AI 应用性能急剧 下降。数据包重传（或乱序）引发的延迟会直接阻碍同步操作 流程。因此，面向