础教育的综合战略目标，坚持五育并举并深入探索人工智能与五 育融合的有效实践模式，是为科技创新人才校正价值观罗盘的导 向之举。同时，以各学科和跨学科教学育人专题为落脚点，为人 工智能如何赋能科创人才培养提供了学科全覆盖的实践指南，是II 智能时代强国科创人才培养的总动员。本《蓝皮书》应被视为与 《北京市中小学人工智能教育地方课程纲要（试行）（2025 年 版）》互补并进的强国人才奠基的双轨路线图。尤其是“中小学 保障必要人际交往、引导社会化成长、辅助知识技能理解与应用、 激发创造性思维及创造能力培养的教育本源需求。本《蓝皮书》 倡导人工智能赋能教育应首先守住志向教育本源需求的常规教 学并追求对有效常规教学模式的提质增效。同时，从这些本源需 求出发，讨论已涌现的人工智能赋能管、育、教、学、评的模式 再造或新模式构建。在《蓝皮书》已有建议基础上，中小学管理 和教学人员应能动性地探索可在更高层次满足教育本源需求的 新方法、新 本《蓝皮书》真正有效实施的前提是职前教师培训、在职教师教 育和校本教师支持系统协同夯实并持续更新教师人工智能能力， 相关规划和实践可参考联合国教科文组织《教师人工智能能力框 架》建议的能力结构和培训方法；同时，基于中小学人工智能地 方课程纲要，全覆盖、长周期地提升学生以人为本的人工智能意 识、适应性的人工智能知识技能以及人工智能科创能力，确保以 学生为中心的教育赋能和大规模智能科创能力培养的同步推进。 三、产业何为

讨论（如点赞、分享），90％只是浏览些内容，并不参与互 动。尼尔森将它称为“参与不均”（Participation Inequality）， 并以一个 1：9：90 的金字塔作为模型，称作网络内容的 1％ 法则。维基百科则把 1％法则进一步细化为“0.003/0.2/99.8”，提出网上只有极少数人（十万分之三）会发表原创内容。 这个经验法则得到不少验证。当一个互联网应用和服务 达到某种早期的大数(如 10 万、100 维茨在研究用户使用雅虎社群、图片共享网站 Flickr 和 Wiki pedia 后的共同点后认为，1%法则是对的。维基百科创始人吉 米·威尔士的研究表明，Wikipedia 近一半编辑工作是由 2.5% 的用户完成。如果以 2008 年 8 月的中文维基百科为例，当 时拥有注册用户超过 24 万、202786 个条目和超过 400 万次 编辑。但活跃用户的贡献却占据大多数内容。编辑次数超过 30%的信息。 无论实际比例是否完全符合 1：9：90 比例，但多数网 站用户基本可分为三类，1%的深度用户，9%的轻度用户，90% 的游客用户。1%的深度用户，会花费大量时间分享内容，或 创建百科词条，或为一间餐厅写 100 条点评，或为一部电影 写数千字观后感。9%的轻度用户，偶尔会分享内容，他们会 偏向某个话题，关心对自己有用的信息。90%的游客用户，不会贡献内容，只获取信息，但他们是流量的重要贡献者。

Konda 于 5 月 12 日的调查显示， 埃尔多安的支持率为 43.7%，克勒奇达尔奥卢的支持率为 49. 3%。政治新闻网民调显示，科勒齐达奥卢将在第一轮投票中 获得近 50%的选票，埃尔多安获得 45%的选票，因杰获得 3% 的选票；在第二轮投票中，科勒齐达奥卢将以 51%的得票率 击败埃尔多安。不过，在第一轮投票前，土耳其反对党（C HP）主席厄兹坎（Tuncay Özkan）就指称，土耳其政府计划 一家小型伊斯兰新闻媒体 Yeni Akit 发布一段伪造视频，展 示库尔德工人党（PKK）[8]支持科勒齐达奥卢。5 月 7 日， 埃尔多安在在竞选集会上播放了同类视频，暗示科勒齐达奥 卢与库尔德工人党武装分子并肩作战。这是一个明显的伪造 视频，但被广泛传播并被公众采信，并进入反对派候选人的 搜索结果。当土耳其网民用谷歌搜索“科勒齐达奥卢”时， 这条虚假新闻是谷歌算法提出的首要推荐。非营利性新闻网 站 Journo Bullrich）的经济部长人选卡洛斯·梅尔科尼安（Carlos Mel conian）对女性恶语相向，并以政府职位换取性好处。这一 事件被称为“梅尔科尼门”。事发后，布尔里奇和她的政党 迅速为梅尔科尼安辩护，称录音是捏造的，可能是用“语音 和人工智能”篡改或生成的。她还质疑音频片段的来源，并 攻击分享泄露音频的记者，指责他过去有不道德行为，并将 篡改的音频作为支持现任者的抹黑活动的一部分。起初，梅 尔科尼安选择对音频泄露保持沉默。不过，在随后的采访中，

前 200 效应，是指前 200 个网民的评论倾向，会在很大 程度上决定后续成千上万评论的内容。这是一个基于统计数 量意义上的结果。关于这个现象，2013 年复旦大学李良荣教 授和研究生于帆提出了一个“前 10 效应”，也就是前 10 位 网民的意见和评论，决定了后续的数十甚至成百上千的意见 和评论的内容与态度，从而形成网络舆论 100 条定律|网络舆情前 200 效应 。 前 10

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换而言之，这种合成数据就像是近亲繁殖，会产生质量低劣 的后代。 当下，AI 生成内容已经进入机器学习工程师们所习惯于 获取训练数据的领域。即使是主流新闻媒体也开始发布人工 智能生成的文章，百科网站的编辑希望使用语言模型为网站 生成内容。许多用来训练模型的现有工具，很快就会被 AI 生成的文本‘喂饱’”。韦谢洛夫斯基及其同事通过统计分析 发现，已有约 1/3 的医学研究摘要有 ChatGPT

式的传播特征，依赖传统的经验与临时应变的防控模式，易 受信息滞后与认知偏差影响，难以应对舆论生态新变化。舆 情风险应对从“经验导向”到“标准引领”的体系重塑，实 质是从依赖个体直觉、碎片化应对的粗放模式，转向依托科 学框架、量化指标的系统化治理跃迁。通过借助现代技术来 构建起一套涵盖风险识别、评估、处置的全流程标准框架， 推动敏感词监测、热点溯源、处置进度可视化。一是风险识 别标准化。结合基层实际，构建舆情风险的“立体式预警指

小红书主要用户为年轻女性群体，因此在涉及妆容、时尚等 能够形成迷因的内容领域，极易被复制推广，得到较多讨论， 如 10 月 2 日，“关晓彤短发造型”在小红书下午和晚上的 热搜榜中都位居前 10，讨论内容中有专业美妆博主发短发教 程，也有相关短发产品推荐。5.微博用户更关注“大事”，小红书更“亲民” 热搜态势对网络舆论引导的新要求图 2 和图 3 数据显示，小红书对社会民生的讨论内容最 多，且与另外两个平台有明显不同，这与小红书的“社区+

19思想殖民——美国认知战的手段、根源及国际危害 国新闻传播、广告宣传等工作的重要目标。 “认知战”概念也早在 20 世纪 90 年代就已经 出 现 。 但 是 ， 直 到 本 世 纪 初 ， 随 着 心 理 科 学、神经科学、脑科学、人工智能等新技术研 究取得突破性发展，“塑造认知”才真正成为 具有现实意义的战略目标。2016 年后，美国政 府将认知战升级为基于脑科学和神经科学研究 的新战域，强调大脑将成为战场的一部分。 美国的传播优势还进一步体现在对基于互联 网的传播媒介、平台和公司的把控上。美国通过 对全球互联网根服务器、全球域名等资源的控 制，主导着全球国际互联网的整体运行。通过法 律等多种手段，美国政府牢牢把控本土互联网科 技巨头，掌握着海量网络信息的“生杀大权”。 脸书、X、优兔、照片墙等全球最受欢迎的社交 媒体平台，为美国用算法和谎言编织信息茧房、 31思想殖民——美国认知战的手段、根源及国际危害 塑造用户认知提供了新空间新便利。据美国南加 自我美化和污蔑他者，是美国思想殖民中最 为常见的两套话语叙事。对待自我和对待他者坚 持“双重标准”，则是思想殖民最重要的叙事逻 辑之一。 自我美化。通过话语操控，美国在自己的历 史中植入了许多完美“神话”。在美国重要的教 35思想殖民——美国认知战的手段、根源及国际危害 学纪录片《美国：我们的故事》里，北美大陆被 描绘成“充满机遇的终极之地”和“一块蕴藏着 巨大未开发财富的大陆”，而第一批殖民者则是 “勇敢无畏的先锋与开拓者”，他们“为争取自由

具有渐 进性和不平衡性，技术发展演变需要从量变到质变的累积， 在某一时间点出现质变点后才会显现颠覆性影响和效果，同 时受外部条件和技术进展等多重因素影响，在不同国家和行 业发展不平衡。彼得·科威（Peter Cowhey）和乔纳森·阿 伦森（Jonathan Aronson）合著的《数字 DNA：全球治理面 临的颠覆与挑战》一书，探讨了通信技术产生的颠覆性变革 如何改变国家创新体系。目前，颠覆性新技术广泛渗透到各