见症状”上， 每次应对都“从零开始”，同一类问题反复引发舆情；不总 结舆情处置经验，不愿也不能深入探究“为何会出现症状”， 越处置越被动，舆情越搞越多。 “头疼医头”这种处置方式很有迷惑性，短期看似乎高 效，长期却会因根源未除而消耗更多资源。比如，面对复杂 舆情，“头疼医头”可以通过“处理表层问题”快速完成“责 任表态”，很容易让外界觉得“管理者在积极应对”，但实 则回避了“制度设计、决策逻辑、监管体系”等深层责任。

实现目标的通用策略。麻省理工学院研究员彼得·帕克（Peter Park）等在权威期刊 Patterns（模式）发表论文，系统梳理 AI 具备欺骗行为的证据、风险和应对措施，指出“人工智能 的欺骗能力不断增强，带来严重风险，从短期风险（如欺诈 和选举篡改）到长期风险（如人类失去对人工智能系统的控 制）”。[3]AI 欺骗行为的雏形并非来自对抗性的网络钓鱼测 试，而是源于一些看似无害的桌游和策略游戏。该论文揭示，在多个游戏环境下，AI

理方式等方面都发生了颠覆性变化，呈现为网络舆情治理的 范式转换（见表 1）。在治理理念层面，网络舆情治理目标逐步从应急维稳转 向高效回应。传统的网络舆情治理遵循法治思维下的应急维 稳思路，注重网络舆情的短期遏制，忽视长期治理。不论是 法治治理路径还是市场治理路径，均依赖现有法律法规或组 织制度来管控舆情，二者间的区别在于市场治理路径更强调 行业组织的自发性和利益最大化。而互联网的快速发展推动

指导， 在一定程度上提升了学习的针对性和系统性。为进一步强化赋能 效果，可从以下方面优化现有系统，以提升实用性与适应性：其 一，在目标建模上，应在课程标准的指导下，增强系统对长期学 习目标与短期任务的平衡能力，通过综合考虑学习者的长期能力25 发展和即时学习需求，实现路径规划的多维度优化；其二，在灵 活性与自适应能力方面，未来的路径规划系统应具备动态调整的 能力，能够根据学习者的兴趣变化、认知跃迁、外部环境变化和