演讲是根据他在狱中的书面讲稿生成的。2024 年 1 月 21 日， 伊姆兰·汗已经第二次通过人工智能生成的音频在国际虚拟 大会上向支持者发表讲话。这段 4 分钟的视频于发布在伊姆 兰·汗的官方账号 X，伊姆兰·汗的声音谈到加沙平民大屠 杀和俄乌冲突，向国际社会发出严峻信息：“世界正走向一 场严重的国际危机”。伊姆兰·汗还谈到巴基斯坦国内事务， 表达了对国内前所未有的内部冲突的担忧。他说，“整个国 家机器” 月份再投很重要。在这周二（23 日）投票，只会 让共和党人得逞，让特朗普再次当选为共和党候选人”。电 话录音建议选民不要给特朗普投票，把选票留到 11 月大选 时投给民主党。随后，美国政府澄清这是利用人工智能伪造 拜登声音的电话语音。这种机器人电话（robocall）被称为预 录电话，使用计算机控制的自动拨号器来发出预先录制好的 信息，就像机器人一样，一般以推销或传播某种信息为目的。 美国语音欺诈检测公司“静默”公司称，人工智能初创公司 “假拜登来电”迅速成为美国媒体的热门话题也再度引发关 于人工智能深度伪造可能影响大选的讨论。美国联邦通信委 员会把使用人工智能生成的声音进行呼叫定性为非法，并称 机器人电话中用人工智能生成的声音“在过去几年中不断升 级”，并且“有可能通过模仿名人、政治候选人和亲密家庭 成员的声音来制造错误信息迷惑消费者”。 事实上，人工智能已经渗入美国总统竞选活动。美国硅 谷科技开发者为民主党总统参选人迪恩·菲利普斯创造了一

评论的参照，当一致意见越来越多，新意见所需要突破的心 理压力也就越来越大，一方的沉默逐渐推高优势意见的强度， 形成“滚雪球”般的舆论增势。在极不对称的舆论场效应下， 情绪极端者不断受到鼓励，声音越来越大、势力越来越强； 而那些理性、温和的声音不断遭到打压，变得越来越微弱， 甚而“沉默不语”。 前 200 效应与其他相近效应相比，主要区别是强调意见 评论的先后顺序对后续舆论所造成的影响，更看重“时序” “近

，可 以分为舆情发生期、舆情扩散期和舆情消退期三个阶段。在 发生期，某一事件引发公众关注，成为舆论焦点；在扩散期， 信息通过多种渠道迅速扩散，形成讨论氛围，不同立场的网 民发表意见，形成多元声音；随着讨论深入，舆论逐渐形成 主流观点；最后，随着时间的流逝，网民的“注意力”转移， 促使网络舆情逐渐消退。 在这个过程中，群体极化和从众心理、逆反心理、移情 心理、质疑探究心理、自我实现心 威信息发布，增强信息透明度，减少公众猜疑。例如，在公 共卫生事件中，政府及时发布准确信息可以有效防止不实信 息的传播，避免公众焦虑和社会恐慌。 社会面管控强调“面”的把控，若只是个别观点并不可怕， 网上允许不同声音出现和讨论，但如果点发展成面，或即将 形成面，则就一定要管控。 近期开展的“清朗”网络生态治理系列专项行动展示了 政府综合治理网络环境的努力。该行动聚焦四大领域：优化 营商网络环境、整治“自媒体”发布违规信息、整治网络直播、

国家身上移开。我们仍然赞成合作与友谊”。[12]但他并没 有具体说明其指的是集会视频、明确的深度伪造或其他内容。 克勒奇达尔奥卢还表示，有人正计划试图通过深度伪造音频 来影响投票。[13]竞选对手通过改变声音和图像进行负面宣 传，他们已经与一些国外黑客达成协议并用比特币付款。[1 4]克勒奇达尔奥卢还表示，有具体证据表明俄罗斯在总统大 选前发布“深度伪造”的在线内容。[15]第一轮选举：5 月 14 一段深度伪造视频，该视频显示反对派领导人与库尔德工人 党代表会面。[20]埃尔多安及其竞选团队试图借助篡改的视 频片段从保守派和民族主义选民那里收集选票。[21]克勒奇 达尔奥卢发推文指称，埃尔多安“可以通过改变声音和图像 进行负面宣传”，甚至暗示埃尔多安与外国特工结盟，大概 是俄罗斯人。埃尔多安政府与国外黑客达成协议并用比特币 付款。他在通过推文直接指责俄罗斯干预土耳其选举后称： “如果我们没有具体证据，我不会发推文。我们认为，另一 尔·希梅奇卡（Michal Šimečka）和一位记者讨论如何操纵 选举的录音。尽管这段音频从一开始就显得很可疑，但还是 在社交媒 体上被数千人转发，其中包括斯洛伐克反对党的 一名前国会议员。由于该音频存在声音不一致、措辞别扭、 语句节奏可疑等异常现象，核查人员很快对录音的真实性提 出质疑。然而，斯洛伐克的选举法要求媒体和政界人士在选 举前的 48 小时保持沉默，避免发布与选举有关的公告，阻 碍了

要站在他们的角度思考问题，倾听他们的心声，了解他们的诉求，真 诚回应他们的关切，充分考虑他们的心理认知和情绪感受，依据社会 常识应对舆情。 在家长和学生眼里，要做能懂他们心事的“贴心人”。 站在他们的角度，倾听他们的声音，真诚回应他们的关切。 如一所小学被曝光食堂食品安全问题，家长和公众对此表示担忧。学校尊重家长和学生对意见，立即停止了食堂的运营，并邀请第三方 食品安全机构进行检测。 同时，学校通过家长会和学校网站公布了检测结果，并解释了采取的

门却采取了删帖、限制发言等简单粗暴的管控手段。这种做 法看似迅速消除了网络上的 “杂音”，实则堵塞了政府与 群众之间的沟通渠道。​ 长此以往，政府难以真正深入了解民众的实际需求与痛 点。民众的声音被压制，无法传递到决策层，使得政府在制定政策、规划项目时，因缺乏真实民意的支撑而偏离实际。 民众也会因自身诉求得不到重视，对政府的信任度持续降低。 当他们在网络上的理性表达得不到回应，可能会滋生更激烈

万多个，国内调阅这些网页有 600 多万人次，这在中 国是非法的、是被禁止的。图片来源：Pixabay 对此，国务院新闻办公室提出一个很重要建议，就是“兴 利除弊”。“兴利”就是利用互联网开展对外新闻宣传，让 中国的声音通过互联网走出去，让世界了解一个真实的中国、 一个改革开放的中国，打破西方社会对中国的舆论封锁和偏 见。“除弊”就是要管理互联网、规范互联网，屏蔽互联网 上一些违法有害信息和垃圾文化。用我们当时私下开玩笑的

量导向，流量利益裹挟网络表达，大量失真信息在网络空间泛滥， 数字生态严重恶化。生成式人工智能是利用机器学习方法从过往经验中获取学习内容或对象，基于算法、模型、 规则应用数据生成原创的文本、图片与声音等内容的技术。生成式人工智能技术使得网络信息的生成方式被彻底 颠覆，控制主体能够用指令在短时间内大量生成特定指向的网络信息，打破了信息生成传统的“成本—收益”结构。 在舆论场域内，部分违法主体通 环境。三是网络事件的意见对立化。网络事件往往是复杂且具有多面性的，在道德评价主导的舆论环境下，持有 不同意见的参与者往往被对立起来，呈现出一种“非黑即白”的对抗式现象。这导致多元包容的舆论环境受到严重 破坏，理性客观的声音被淹没在极端化的道德评价之下。有学者指出，网络舆情泛道德化导致质疑、“叛逆”等负 面情绪累积，加剧了公共治理难度，引发过度道德焦虑，弱化公众理性思考力，抢先进行“道德审判”，导致舆论 监督失焦。 推动负面情绪扩散。例如在“刘某某寻亲被网暴”事件中，刘某某通过网络寻找亲生父母后发生纠纷，大量自媒体 和网络用户指责刘某某“作秀”和“自导自演”。随着舆情不断发酵，大量指责还转变为辱骂，网络负面情感爆发掩 盖了理性的声音，引发了后续的悲剧。又比如多次网络“抢盐风波”，大量自媒体通过网络传播恐慌情绪，导致不 明真相的市民抢购食盐，引发了社会秩序的混乱。 5.网络舆情突变风险激增 在智能传播时代，网络舆情突变现象

持续升级，以色列代表团的参赛情况、安保措施以及与其他国 家运动员的互动极可能成为舆论热点。今年 4 月，国际奥委会 主席巴赫发声解释制裁俄罗斯而没有处罚以色列引发极大争议， 致使舆论场上反对以色列参赛的声音不断增多。就国内舆论来看，普遍对巴基斯坦呈同情态度，而反犹情绪日渐高涨，以色 列大使馆的官方博文评论区中充斥抵制以色列甚至支持纳粹大 屠杀的言论；国外则频发反以游行。值得一提的是，据外媒报 道，法国官员在

场合“无差别” 的伤害事件，和伤亡者众的伤害事件。恐慌情绪表达中，存在对部分对 “原因”的追问，出现攀扯“经济下行”、社会治理等的讨论。如内蒙 古“村霸”一家被杀事件的传播过程中，同情嫌疑人的声音持续存在， 并认为这起恶性事件根源在于基层治理体系不作为。另一方面，诸如禁 售殡葬用品、往宴席菜品里撒盐、一刀切禁止燃放烟花爆竹，简单粗暴 的治理措施、缺位的政策宣发，民生事项中移风易俗工作争议也持续存