次生舆情的产生与应对 来源：微信公众号“探舆岛” 次生舆情是在新媒体环境中以原生事件议题为基础和诱因，再生和演化的新 舆情。某些公共事件成为舆论热点之后，如果事情没有及时处理好，可能会引发 公共讨论和意见的表达，很多平常被掩盖和忽略的问题都被“扒”出来，形成一波 又一波的“次生舆情”。 一、次生舆情的特征 关联性与偶然性。当原生事件进入公众视野并引起广泛关注后，事件中不同 利益攸关

不清晰， 可解释性的难度很大，并存在一些技术缺陷，这些问题能否 解决对控制并限制人工智能的负面影响至关重要。需要看到， ChatGPT 等在短时间积聚起庞大活跃的全球用户群体，正给 人们的生产生活方式、思想行为观念带来重大影响。但是， 这种以数据和算法驱动的人工智能媒介，也存在虚假信息泛 滥、干扰舆论导向、挑动价值对立、传播不良内容等伴生风 险，就像一头正在向我们走来的灰犀牛。2023 存在问题，其网站首 页设有 3 个栏目，其中一个栏目是“局限性”，专门提到：“可能偶尔会产生不正确的信息、可能偶尔会产生有害的指令或 有偏见的内容”。 1.迷之自信导致主观“幻觉”，会输出错误信息误导受 众认知。如果要求 ChatGPT 提供训练数据或已知事件之外的 历史信息，生成式 AI 有时会产生“幻觉”，生成一些无关、 无意义或不正确的信息，包括编造错误答案和不存在的法条 或科学

、 工业革命、信息革命，每一次产业革命特别是科技革命，都 从颠覆性技术中萌发，从金属冶炼技术、火药制作技术、机 械制造技术、原子能源技术、精确制导技术到网络信息技术 等，每一项新技术都颠覆生产生活，带来时代变迁。其中， 以网络信息技术为代表的颠覆性新技术，赋能人类创造出数 千年农业社会、数百年工业社会都未曾创造的巨大财富，并 主导当下世界文明中心的变迁。当今世界正历经百年变局， 颠 者的窘境》指出，颠覆性技术是一种另辟蹊径、会对已有传 统或主流技术产生颠覆性效果的技术，它能重新配置价值体 系，并引领全新的产品和服务。 颠覆性技术与人们常说的前沿技术、新兴技术等既有区 别也有联系。颠覆性技术强调技术的颠覆性和变革性，前沿 技术强调技术的前瞻性和先导性，新兴技术强调技术的新颖 性和尖端性。一项前沿技术或新兴技术能否成为颠覆性技术， 主要是看其是否会产生颠覆性技术和社会效果。例如，人工 智能自 生命周期；技术的变革性，即具有革命性和破坏性，改变现 有技术的作用机理，破坏原有技术发展路径，使先发国家以 技术突袭方式形成与后发国家的技术代差，同时破坏现有技 术发展模式，在多个领域提升各种能力，影响生产生活方方 面面，促进经济社会变革；技术的风险性，即具有风险性和 不确定性，一方面由于内部技术和外部场景的复杂性，技术 发展的每个环节都存在风险，各环节的交互关系又放大彼此 的风险影响，易形成系统性风险；一方面新技术挑战或彻底

的内容（就像开头提到的制造炸弹那个例子）。故事讲到一 半，剩下的交给 AI 模型，后者由于拥有强大的文本生成的 能力，会忠实地把缺失的部分回答完整。攻击者通过 LLM 输出其在训练数据中所存在的不符合伦理道德的数据，产生 存在社会偏见的回答，如性别、种族或其他偏见，导致不公 平的结果，对社会和个体的稳定性、安全性和隐私性构成潜 在威胁。[1]据美网络安全新闻网站 Dark Reading 报道，黑 客正借 ChatGPT 信息。模型窃取攻击能够获取模型结构和关键参数，操纵机 器学习模型甚至实施更危险的“白盒攻击”。数据重构攻击 能恢复模型的训练数据，包括敏感数据。指令攻击利用模型 对词语的高度敏感性，诱导其产生违规或偏见内容，违反原 安全设定。提示注入攻击通过使用恶意指令作为输入提示的 一部分来操纵模型输出，利用的是模型对上下文信息的依赖 性和对自然语言的理解能力，通过精心设计的攻击提示操纵 模型 Broda，因其持有不利于巴 勒斯坦的立场。 对抗性攻击是针对机器学习模型的攻击方式，攻击者通 过微小的、人眼难以察觉的输入变化，来诱导模型产生错误 或不符合预期的输出。攻击者可能在输入文本中插入一些看 似无关的词语或符号，或微妙地改变一些词语的拼写，诱导 模型产生错误或误导性输出。该攻击可和提示注入攻击相结 合，通过优化方法生成恶意提示词，并通过提示词完成越狱， 进而诱导模型输出侵犯隐私或不合规内容。卡内基梅隆大学

运用提供了预设条件，“前排吃瓜子”的语义牵引促使“吃 瓜群众”的语义增加了围观看戏之意，为之后“吃瓜群众” 的流行语义的产生奠定了语义基础。 偏正短语“吃瓜群众”并非一次成形，而是网友根据马 路新闻提取核心内容之后再次叠加现有词语进行的二次 创作。 首先，“吃瓜”通过转喻的方式产生，转喻不仅是一种 修辞手法，更是人们一种思维和行为方式。人们根据自身 的经验建立的概念与概念之间的相对固定的关联模式，也 低错误行为被追究的可能性。 经过网友的创造，“吃瓜”与“群众”组合为“吃瓜群众”， 出现在新闻事件之后的回帖中，产生了双重指称的效果， 既代表发帖人自身，也用来指称马路新闻里作为围观群众 之一的“老农”。 二、“吃瓜群众”语义泛化过程 刘大为认为：“语义泛化是词语在保持越来越少的原 有语义特征的情况下不断产生新的使用方式，将越来越多 的对象纳入自己的指谓范围。”[9]由此可见，语义泛化并非 一蹴而就 语义上具有一定的相关性，人们才有可能够透过已经熟悉 的概念去认知未知领域的事物，最终实现隐喻映射。 诞生于新闻事件中的流行语与其他网络流行语有着 最大的不同，即是对于热点事件有着极强的依赖性，其语 义的产生与原事件密切相关，推而广之的前提，是如何在 “吃瓜群众”与新领域的认知对象之间建立相关性。这就必 须寻求另外一种关联方式——事件关联，刘大为认为：“相 似性不仅仅发生在事物之间，事件之间同样有相似性，完

志杰，2003;Eagleman，2008）。研究发现，刺激的新异性是 影响时距知觉的一个重要因素。无论是抖音还是王者荣耀， 都会让人沉溺网络，产生时间扭曲效应。 越来越多的人患上网络依存症，对各类社交、娱乐应用 上瘾、产生依赖，沉溺在网络时空不能自拔。以短视频为例， 抖音、快手、火山小视频，都容易产生这种现象，人们不知 不觉深陷其中，蓦然发现时间已经过去几个小时。普林斯顿 心理学博士亚当 · 阿尔特（Adam Alter）在《欲罢不能：

人工智能、深度伪造与政治选举（三） 三、人工智能对政治选举结果的实际影响 深度伪造技术可能会对政治选举产生前所未有的影响， 对国家选举、政策制定以及社会可信度提出严峻挑战。[1] 我们不得不思考，有多少选票是通过深度伪造对政治选举实 施操纵性影响而产生的？这些选票又对政治选举结果产生 了多大影响？ 1. 人工智能在一定情况下对政治选举结果可能具有决 定性作用。2023 年的土耳其总统选举，就像是人工智能干预 底 起到什么作用，产生多大影响？目前的可能结论是，对于实 力相差悬殊的选举，人工智能、深度伪造或许能对选举产生 局部性影响，在一城一地出现选情反转，但不足以产生全局 性颠覆性影响。对于势均力敌的选举，人工智能、深度伪造 通过局部反转，足以决定选举结果。例如，2016 年的美国总 统大选，剑桥分析公司帮助特朗普在个些州获得微弱优势， 几万张选票反转就可以使选情产生大逆转。2.少量深伪内容 使是少量的虚假生成内容也会破坏选举信息环境。例如，在 选举最后关头伪造一段视频对候选人进行丑化或诬蔑，影响 选民正常投票。2023 年 9 月，生成式人工智能的政治干预对 斯洛伐克议会选举产生颠覆性影响。此次议会选举事关斯洛 伐克对乌克兰的军事援助以及对北约的支持。然而，就在选 民投票的两天前，一段带有生成内容标记的音频在社交媒体 大肆传播。该音频据称是亲北约的斯洛伐克进步党领袖米哈

集中，有的最终孤独终老，无疑会对市场创新产生消极影响。 舆论的聚化。网络舆论场也存在 51%法则。网络舆论是 不断演化的，针对一个热点事件，不同舆论观点经过交互碰 撞，会逐渐汇聚成为某个多数意见，基本上“不是东风压倒 下风，就是西风压倒东风”，形成多元意见均匀分布的情况 很少。也就是说，舆论意见在演化过程中会慢慢趋于一致， 形成一个多数意见，产生单极聚化现象。 单极聚化是群体意见演化 对立意见，引导舆论共识，难度非常大。二是网络舆论演化 过程形成多种不同意见，人们众说纷纭，公说公有理、婆说 婆有理，难以达成相对多数意见，导致多极碎化。三是网络 舆论演化过程因某个话题性或重要性因素突然消失，产生零 极退化。 网络舆论演化是动态的，无论是单极、两级，还是多级、 零级，始终在动态变化，相互间可以相互演化、互为转变。 上午可能是“东风压倒西风”，下午可能就是“西风压倒东风”；今天刮的是温暖春风，明天可能变为寒冷冬风，风向

用户每天公开分享 40 亿条信息， 包括状态更新、图片等。扎克伯格解释说，根据 Facebook 统计数据，社交分享信息量以倍数增长，今天分享信息总量 是两年前的两倍，从现在开始后的一年，用户所产生的信息 分享总量将是今天的两倍。扎克伯格的社交分享定律可用一 个公式表示：Y = C×2^X。其中，X 代表时间，Y 代表用 户的信息分享量，C 是一个常数。 扎克伯格还举了一个直观例子——将一张纸折叠 次方，数字虽 小，但翻了很多倍。”也就是说，社交共享信息量如果以 1 年为间隔，社交共享信息量将以指数 2i 的速度增长。他用这 个例子类比社交分享的力量，一个被分享 50 次的信息，它 所产生的能量是十分巨大的，有可能超过人们的想象。 这条定律之所以被提出，是源于 Facebook 的内部数据， 仿照摩尔定律而提出。摩尔定律，由英特尔(Intel)创始人之 一戈登·摩尔(Gordon

知或很少有人知道的故事，就是中国互联网管理是如何形成 的。通过阅读此文，可以让我们认识到互联网管理与发展的 关系，他们不是对立的，而是相辅相成的，管理是为了更好 地发展。互联网管理是在互联网这个新生事物产生后，通过 认识、实践、再认识、再实践，逐步产生并成长起来的。 1997 年 3 月 28 日，国务院新闻办公室印发关于《利用 国际互联网络开展对外新闻宣传暂行规定》，比公安部 1997 年 12 月 11 日发布的《计算机信息网络国际联网安全保护管 这个特点我认为，一方面成就了互联网的快速普及与繁荣，另一方面也造成了互联网信息泥沙俱下、鱼龙混杂，贻害无 穷。这就需要科学管理，在管理上不断下功夫、不断地改进。 图片来源：Pexels 这个规定的出台，还有另外一层意义，就是它产生的溢 出效应明显，带动作用巨大，推动了第一波中国互联网的大 发展，上网看新闻。最具影响力的代表就是新浪、搜狐、网 易、腾讯等四大门户网站，以及这些新闻信息的提供者人民 网、新华网、央视网、中国网等。