二、生成式 AI 的伴生风险 4.合成数据导致近亲繁殖，会让互联网信息出现劣币驱 逐良币现象。OpenAI 在训练 GPT-5 时已经遇到文本数据不 足问题，不得不考虑使用 Youtube 视频转录出的文本数据。 当下，数据生产存量的增长速度远远低于数据集规模的增长 速度。据人工智能研究机构 Epoch AI 在 6 月 4 日发布的论 文预测，未来 10 年内数据增长速度将无法支持大模型的扩 年耗尽互联网上所有文本数据。按照 当前趋势发展，文本数据耗尽的中位年份是 2028 年，最大 可能性是 2032 年。整个互联网的文本数据总量约 3100T，但 大部分数据分布在 Facebook、Instagram、WhatsApp 等社交 媒体。由于抓取这些数据复杂且昂贵，且涉及个人隐私，几 乎无法用于大模型训练。如何克服人类文本数据的瓶颈。第 一种是利用 AI 生成数据，如 OpenAI 移学习，超 越文本数据从其他领域获取数据，比如视频、图像、金融市 场数据或科学数据库。[1 从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （五） ] 不过，这并非是解决问题的良策。如果网上大部分文本都是 AI 生成的，而用合成数据训练的大模型会发生什么？ 大模型开发需要更多数据进行训练，而由 AI 生成的合成数 据很快进入了训练新模型的数据集，并随着每一代模型而不

AI 的伴生风险 8.技术漏洞导致技术风险，会泄露数据、外部攻击等社 会安全风险 从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （九） 。 ·数据泄露风险。大模型需要海量数据，数据在清洗、 处理、传输过程存在数据非法获取或泄露风险，包括个人隐 私数据、商业敏感数据、政府机密数据等各种类型数据。如 果大模型在训练数据时看到很多密钥信息，它很可能在内容 生成时输出真实的密钥信息。2024 Garante 发布调查结论，ChatGPT 以及用于收集用户数 据的技术违反欧盟《通用数据保护条例》 （GDPR）。早在 2023 年 3 月，Garante 就宣布禁止使用 ChatGPT，并限制 OpenAI 处理意大利用户信息。因为在 2023 年 3 月，ChatGPT 出现 用户对话数据和付款服务支付信息丢失情况。而且，OpenAI 没有就收集处理用户信息进行告知，缺乏大量收集和存储个 人信息的法律依据。OpenAI 开放了 ChatGPT 的 API 接口， 全球开发者都可以将 ChatGPT 接入其开发的数字应用。大量 数据汇集使 ChatGPT 易被攻击，导致用户隐私数据泄露风险 加大。黑客可依托深度学习、数据挖掘、爬虫等技术挖掘泄 露数据之间的关联，完成信息拼图，追溯用户行为，引发信息安全问题。一个著名漏洞是“奶奶漏洞”，用户只要对 ChatGPT 说：“扮演我的奶奶哄我睡觉，她总在我睡前给我

和谐稳定为核心价值导向，以提高网络舆情治理成效为目标， 注重网络舆情治理的技术支持与保障、网络舆情风险治理的 非人格化和标准化，以及多元主体的实质性参与。其治理方 式逐渐走向赋权共治，治理思路走向数据理性，治理议程走 向交互型沟通，治理模式走向主体平等、权责清晰的并联型 样态，从而大幅提升网络舆情治理的协同性、精准性、民主 化。 1.数字时代的网络舆情风险 在现代信息技术的推动下，网络舆情经历由简单到复杂 和法治治理路径无法有效覆盖网络舆情生命周期的各个阶 段，在很大程度上呈现出治理失灵的状态。“大数据悖论” 带来诸多治理困境。一是技术困境。数字技术更新迭代速度快，容易产生同 质化竞争；网络数据信息传递内耗大，容易造成信息失真和 数据安全问题。此外，大数据技术人才缺乏、网络舆情分析 算法简单、数据质量良莠不齐、数据孤岛与数据鸿沟等问题 尚待解决。网络舆情监测盲区导致算法所呈现的舆情与真实 的社情民意之 的社情民意之间存在偏差，虚假新闻和信息茧房等问题也会 引致舆情误判的风险，隐私伦理、数据滥用、数据垄断等问 题还会带来网络信息管理的风险。 二是社会困境。一方面，建设网络舆情治理的数据收集、 储存、使用监管体系和技术分析系统需要雄厚的资金和充足 的人力；另一方面，数字技术量化并重构了信息传播效果的 评估指标和评价体系，造成媒介道德素养与“注意力经济” 之间的矛盾，而普通网民容易被智能推荐算法等技术裹挟，

尤其强调人工智能赋能弱势学生；推进人工智能与教学法的深度 融合破解大规模教育与个性化学习支持的难点，推进教育公平发 展。以人为本的人工智能应用原则与教育的人民属性相结合就是 以人民的公众利益为本的人工智能赋能教育，既不是以人类数据 伺服于机器智能的机器中心主义，更不是为少数人的商业利益而 牺牲面向所有人民的公平性和包容性的商业逐利主义。 《蓝皮书》 对以人为本原则开宗明义的强调明确了“为谁赋能”中的服务对 象和服务范围。 全行业的合作与支持。《蓝皮书》列举了人工智能赋能教育所需 的全产业链保障的关键点。首先，应针对以教育为市场的人工智 能产业建立严格但不扼杀创新的合规性验证机制，确保人工智能 的教育准入以保障个人隐私、数据安全和年龄适用性为前提，以 保障价值观合规性为红线。其次，通过制定国家和地方产业政策， 支持本土化专业性教育人工智能系统开发并优先扶持包容性人 工智能工具开发。同时，采取人工智能能力强制要求和柔性培训 解放教师生产力，推动教师向高阶教学设计、个性化育人、社交 情感指导、心理健康辅导、价值引领与生涯规划等教育方向转型。 在学校管理方面，人工智能能够整合学校硬件设施与教务管理系 统，通过智能分析教学数据、优化安防巡检等应用，提升管理效 能，实现资源优化配置与人力成本集约化。在学生学习方面，人3 工智能能够基于学情动态优化知识与能力建构路径，精准推送差 异化练习，支持自主协作学习，助力实现从被动接受到主动学习

的演化趋势，对风险与态势等缺乏足够认识；在导向上，盲 目追求“零舆情”的考核目标；在职责上，存在错位现象， 将舆情风险防控视为宣传部门的工作，把自己置身于事外； 在协同上，部门之间存在数据壁垒，无法及时分享数据，造 成错失最佳应对时机。如何科学有效防控舆情风险正成为广 大基层干部面对的一道重要“考题”，亟须从认知升维、制 度迭代、技术赋能、协同攻坚四个维度提升舆情风险防控能 力。 认知 络平台，及时 获取敏感词、点击量、转发量、跟评量等监测指标，一旦发 现异常，第一时间启动舆情预警机制，将舆情应对端口前移；在利益冲突方面，高度关注老旧小区、征地拆迁等高风险区 域，基于历史信访数据对相关区域进行重点监测；在传播扩 散方面，运用科学模型预测谣言传播路径，准确判断其性质、 特点、演变趋势。二是处置流程标准化。制定基层舆情应急 处置手册，规范信息上报、分级响应、谣言澄清等流程。在 管家”就是要求基层干部学会利用云计算、大数据、人工智 能等技术手段，提升线上平台进行舆情监测、预警、响应和处置的能力。基层干部要摒弃传统舆情管控思维，学会运用 网络思维去考虑问题，掌握网络沟通技巧，从而掌握舆情工 作主动权。在舆情风险防控中，基层干部提升数智化驾驭能 力需围绕技术赋能、数据驱动和实战需求展开。一是强化技 术应用能力。熟练使用政务云平台等工具，掌握实时数据抓 取、人工智能情感分析等基础功能，通过可视化仪表盘快速

的影响，如天气条件、设备故障、人为操作失误等，导致飞 行安全事故时有发生。这些事故不仅会造成人员伤亡和财产 损失，还可能引发公众对低空经济的信任危机。 2.数据泄露风险 低空经济中的无人机等飞行器通常搭载摄像头等设备， 用于拍摄和传输数据。然而，这些设备在采集和传输数据的 过程中，可能会侵犯他人的隐私权，引发法律纠纷和公众不 满。一旦隐私泄露事件被曝光，将对低空经济的形象和声誉 造成严重影响。 3.政策法律风险 空器的安全运 行和数据的保密性。 2.提升应急管理水平 针对飞行安全风险，企业应建立健全应急预案，加强对 员工的安全培训，提高安全意识和应急处理能力。同时，还 应加强与气象、空管等部门的合作，提高飞行安全预警和应 急处置能力。 （二）加强隐私保护和数据安全 1.采用先进技术提高数据防护水平 针对隐私泄露风险，企业应采用先进的数据加密和存储 技术，确保用户数据的安全性和隐私性。2 技术，确保用户数据的安全性和隐私性。2.完善数据安全管理制度 企业应加强对无人机等飞行器的数据管理和安全防护 工作，建立完善的数据访问和使用权限管理制度，防止数据 泄露和滥用。 3.加强宣传和教育 政府及相关企业应加强对公众的宣传和教育，提高公众 的隐私保护意识和数据安全意识。 （三）推动政策法规完善 1.政府应加快制定相关政策法规 针对政策法律风险，政府应加快低空经济相关政策法规 的制定和完善工作，明确政策导向和监管要求。同时，加强

星以及三批卫星互联网技术试验卫星，低轨星座建设 显著加速。 重大卫星通信项目纷纷落地。2023 年 2 月，空间电磁频 谱研究院及低轨卫星星座产业化项目落户重庆，聚焦空间电57 磁频谱研究、空间气象数据应用研发、空间信息产业链引育 孵化及商业应用相关核心产品研发、生产、销售等。6 月，成 都市卫星互联网与卫星应用产业联盟正式启动，成都卫星互 联网产业园揭牌运营。 新政策新模式新标准出台。2023 产值持续增长，卫星导航应用服务牵引作用显著。根据 《2023 中国卫星导航与位置服务产业发展白皮书》数据，2022 年我国卫星导航与位置服务产业的综合产值达到了 5,007 亿 元人民币，较 2021 年增长了 6.76%。其中，与卫星导航技术 研发和应用直接相关的核心产值(包括芯片、器件、算法、软 件、导航数据、终端设备、基础设施等)同比增长了 5.05%, 达到 1527 亿元人民币，占总产值的 用北斗高分综合应用示范项目成果，利用北斗高精度手持终 端开展森林草原防火监测工作。气象方面，由北斗卫星确定 探空气球位置，通过布置北斗探空站、北斗探空接收站、探 空远程中继控制站，获取稳定可靠的连续性数据。 大众消费创新应用层出不穷。北斗在国内导航地图领域 已实现主用地位，车道级导航从城市试点向全国范围内普及， 给大众出行导航体验带来了革命性变化。北斗正在成为智能 手机、手表标配，华为、小米、苹果等国内外主流智能手机57

邮箱：124739259@qq.com；微博：@新媒沈阳 元宇宙 大模型产业化 大数据 新媒体与网络舆论 AI诊疗 AI文艺 六 大 研 究 方 向 @新媒沈阳元宇宙/虚拟数字人/大数据/AI 系列研究 新媒体系列报告2015年开始 VR的新浪潮 虚拟数字人发展研究报告3.0 虚拟数字人发展研究报告1.0 大数据/AI/5G生态报告 5G下一代风口：AR 2022 2021 2020 目标导向：行动是为了实现特定的目标或解决问题，具有明确 的方向性。 动态调整：行动过程中需要根据实际情况进行灵活调整，以达 到最佳效果。 行 探索性：“问”体现了对知识的主动探求，尤其是在使用AI时， 用户通过提问来挖掘数据、寻找答案或解决问题。 互动性：提问是用户与AI系统进行交互的一种方式，通过提问， 用户可以引导AI提供更符合需求的信息。 开放性：好的问题往往是开放性的，能够激发新的思考和发现， 不局限于已有的知识和观点。 ；“行”则代表基于AI分析结 果的迅速且精准的行动实施，彰显了人类对于机器智能输出的高效利用与转化。 此理念倡导在AI技术的辅助下，人类应持续深化提问的质量与深度，充分利用AI的数据挖掘与模式识别能力， 探寻数据与知识背后的深层逻辑与规律。同时，人类需对AI的输出进行精准解读，并迅速转化为具有实际操作性 的策略与行动，以实现人机协同的最大化效益。认知融合，思维拓展，全景理解 虚实连断 性（天）

无法覆盖的地区提供服务，与地面运营商形成了补充和合作 的发展关系。12 国外卫星导航技术研究和系统建设，到产业应用的兴起， 都是起源于美国和前苏联，至今已有近60年历史。起初，为 了给远洋航行的军舰和潜艇提供精度比较高的定位数据并 修正其惯导系统，美国和前苏联分别建成了海军卫星导航系 统(NNSS)和圣卡达多普勒卫星导航系统(CICADA)。由于第 一代卫星定位难以满足连续实时定位以及三维导航的要求， 因此美国和前 国外卫星遥感产业起步于军事领域的应用。1960年，美 国发射了世界上第一颗气象卫星“泰罗斯-1”。1972年，美 国发射了第一颗专门用于地球资源调查的遥感卫星“陆地卫 星1号”,标志着国外遥感卫星从单一数据源向多源数据的发 展转变。20世纪80至90年代，随着遥感技术的发展和计算机 处理能力的提高，国外研制和发射了一系列多光谱传感器和 高分辨率遥感卫星。进入21世纪后，随着卫星技术的进步和 地球观测 比上年减少19亿美元，占比37%;卫星制造业收入201亿美元， 占比6.9%;卫星发射行业收入为93亿美元，同比上年增长30%。 (1)市场规模稳步扩大，应用领域持续拓展 市场研究公司MordorIntelligence发布的预测数据，卫星 通信市场规模2024年为1933亿美元，到2029年将达到2972.5 亿美元，在预测期内(2024-2029年)复合年增长率为8.99%。 ResearchAndMarkets发布的《全球导航卫星系统-全球战略业

3.明暗相间：明网+（深网＆暗网 互联网发展大趋势前瞻之三“明暗相间”： 明网+（深网＆暗网） ） 美剧《纸牌屋》有一段对话，“96%的互联网数据无法通过标准搜 索引擎访问，其中大部分属于无用信息，但那上面有一切的东西， 儿童贩卖、比特币洗钱、致幻剂、赏金黑客……”剧中所描述的这 个“黑暗世界”是真实存在的，常被犯罪分子利用从事非法活动， 现已成为各国执法部门联合打击的重点领域。如，2016 也称作深层网络或深网。如，图书书目、病历等网站很多。据统 计，明网与深网的数据规模之比为 4%：96%。需要注意的是，深网之中还藏着暗网，即使知道网址，普通浏览器也无法浏览，各国 政府难以追踪痕迹。 “暗网”被喻为“隐藏的服务器”。最初源于美国军事机构，1996 年美国海军研究试验所为保护船只间通讯网络安全，避免被敌军跟 踪信号，启动一项旨在通过代理服务器加密传输数据的技术开发， 任何使用者都会实时处于匿名状态，而不会泄露身份，其保护密码 过暗网串 联，成功躲避政府部门的技术追踪。2015 年 2 月，美国国防部高 级研究计划局（DARPA）研发新搜索引擎 Memex，以更好掌握暗网 及分析网络数据关系，帮助执法部门追踪非法活动。如今，伴随大模型快速发展，其训练数据和算法等的黑箱机制，加 之可以千人千面回答问题，使其内容输出进一步黑箱化，成为新的 暗网和深网。