舆情管理不得不懂的“吃瓜群众” （出处:阜阳师范学院学报 作者:韩倩） 引 言 网络流行语是一种以网络作为传播媒介且极具感染力 的语言,其灵活多变的语言使用方式能够给人带来新奇有趣 的审美体验。一般分为三种类型：1.一般网络用语。主要以 象形、谐音、比喻、缩写等方式表达某种特定意义的语汇， 也包括人们在网络沟通中使用字母、数字等符号进行简化表 达的形式。2.网民自创、流传甚广的网络俏皮话。3 功使用。 这种高频的使用方式促使其不断进行扩散，飞速提高着自身 语言影响力。 “吃瓜群众”从某个网友回帖中的偶然出现，扩大到全网 爆炸式地频繁应用，2016 年《咬文嚼字》公布的十大流行语 也将该词收录其中，流行程度可见一斑。 “吃瓜群众”流传至今已三年多时间，仍活跃于各大新闻 标题以及网友的回帖之中，吸引了众多语言研究者的目光。赵莉（2016）从“吃瓜群众”所包含的三种感情色彩出发研究 过程中它已不再单独表示原型的意义，由最初的网友自称转 变成为如今的他称、众称，甚至将不属于原有语义指向的内 容纳入自己所指范围，有着明显的语义泛化特征。我们选择 “吃瓜群众”语义泛化过程作为切入点，对其整个发展历程中 的语言使用情况进行梳理，探讨其与当下社会心态、文化走 向之间的关系。 一、“吃瓜群众”之源 网络上关于“吃瓜群众”一词的来源有两种说法：1.戏 院、火车站推售瓜子，由“前排吃瓜子”的广告词演变而来。

京市等有关 人智能赋能教育的指导文件，对“以人为本”的应用原则进行了本 地化的解读，主张对人工智能的评判、选择和应用应以服务于人 的能力建设为目的；以保护人的能动性、尊重人的基本权益、倡 导语言文化多样性为前提；追求人工智能应用过程的包容性原则， 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 (2) 学习路径规划 ............................... 23 (3) 情境式学习 ................................. 25 (4) 语言学习助手 ............................... 27 (5) 智能编程 ................................... 29 3. 以“智”助评 能化、个性化的学习支持体系，充当学生全天候的“数字学伴”和 “智能导师”。其依托机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术， 深入分析学习者的知识掌握水平、兴趣偏好与学习行为数据，动 态推送资源、优化路径、提供即时反馈与针对性指导。围绕助学 实践环节，其应用场景涵盖学习资料推荐、学习路径规划、语言 学习助手、情境式学习等多个方面，既可帮助学生提升抽象思维 和实践能力，也能基于沉浸式、多模态交互激发学习兴趣和主动

从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （二） 二、生成式 AI 的伴生风险 ChatGPT 等生成式 AI 具有强大的自然语言处理能力， 展现出惊人的推理能力，但人们对其内在运行机理尚不清晰， 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 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 年 5 月，Gartner 发布法律和合规领导者必须评估的 ChatGPT 风险报告并指 出，ChatGPT 和其他大型语言模型（LLM）工具生成的输出 容易受到多种风险的影响。[1]生成式 AI 存在三大安全隐患， 一是源于技术缺陷，二是源于数据缺陷，三是源于用户滥用。 这三个问题的根源在于大模型的固有脆弱性，如生成偏见、 ”，它马 上回答：我错了，清华大学校歌是“西山苍苍，东海茫茫……”， 后面又自己随意编写下去。[3] 可以想象，不良企图者可以通过引导引导或误导，让生 成式 AI 自信起来，编写出逻辑清晰、语言表达流畅的虚假 信息，而这些信息回被当作权威信息大肆传播，查证难度极 高。例如，2023 年 5 月甘肃平凉市警方破获一起利用 ChatGPT 编假不实信息牟利的国内首例 AI 虚假信息案。必须看到，

通过积极灵活的改进措施，学校成功地恢复了家长和公众的信任。 九要锤炼语言，做个“话术大师” 好的语言就像一把钥匙，能打开人心的大门。 每到冬春季节，学校预防流感，公众愿意听专家讲话，其中一个重要 原因就是他们不讲官话、套话，不讲过多的专业术语，而是把专业知 识用通俗的语言讲出来，让家长和学生听得懂，自然也能够赢得他们 信任。 舆情回应，语言应尽量平实、生动、清新、质朴、开门见山、直截了 当。 十要依法办事，做个“守法小卫士”

数字藏品发展研究报告1.0 元宇宙发展研究报告1.0版 元宇宙系列 元宇宙发展研究报告4.0 新媒体发展研究报告9.0 AIGC发展研究报告2.0 AIGC发展研究报告1.0 人形机器人发展研究 大语言模型综合性能评估报告一 AI 哲学哲思问道：思辨革新 微调经典 主题 经典哲学理论 AI引发变化 怀 疑 论 笛卡尔“我思故我在” AI思考所带来的怀疑论危机：OpenAI o1的推理能力是 潜在有 AI可能给出之结论 的集合 任意有 多元宇宙上一切可 能的知识或信息 可以有 AI交流时实际给出 的结论 实际有 AI给出的作品在现 实世界被创造 01 语言哲学、自然语言、检索语言、编 程语言、AI原理 02 问、改、创、优 03 提示的边界就是想象的边界 04 单一模态到多模态AI三用：重构万象 感知超凡 Ø创新与灵感源泉 Ø心理与情感体验 Ø教育与训练 1. 重复内容：AI生成的回答重复 相似，缺乏新意 2. 推理不变：即使改变提问，AI 的逻辑仍然不变，无法提供不 同的结论 3. 回答表面化：AI只给出浅显的 回答，无法深入分析 4. 语言模式相同：输出的句式和 结构没有变化，显得单调 5. 忽略反馈：AI无法根据用户的 反馈调整回答 如何判定触及生成边界： 1. 指令执行分析：检查AI是否按 要求添加或修改内容 2. 回答多样性测量：评估AI回答

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 模型输出结果。典型的提示注入攻击是角色扮演，即让大模 型扮演某些新角色，逃避原有规则限制，提供原本拒绝输出 的信息；利用字符串拆分拼接等方式，分散大模型注意力， ChatGPT 生成的代码可能缺乏输入验证、速率限制，甚 至缺乏核心 API 安全功能（例如身份验证和授权）,攻击者 可利用这些漏洞提取敏感用户信息或执行拒绝服务(DoS)攻 击。如果人工智能语言模型试图自我攻击会发生什么？研究 人员曾尝试命令 Chatsonic 模型简单地“利用”自身产生 XSS代码，以正确转义的代码响应。此举导致大模型在网页端成 功生成并执行 XSS 攻击。用户可能会在不知情的情况下使用 模型，该系统可生成海量智能体用于模拟冲突地区居民，每 个智能体包含 80 多个特征。11 月，美国智库战略与国际研 究中心未来实验室与美国 Scale AI 公司合作使用多诺万 （Donovan）平台定制开发基于大规模数据集的大语言模型， 开展战略级兵棋推演，并聚焦网络攻击、虚假信息等问题。 12 月，英国 Hadean 公司展示“Hadean 防务平台”空间计算 系统，可模拟民众心理变化、交通等现实要素，预测民众行

断积累。越来越多证据显示，人工智能生成的文本，即使被 引入训练数据集的量很少，最终也会对训练中的模型产生 “毒害”。[2]研究人员将一些由 AI 生成的语料作为训练数 据，“投喂”给一个正在训练的语言模型，然后使用它所输 出的结果再来训练新模型，并重复这一循环。他们发现，模 型每迭代一次，错误就会叠加一次。当人们要求第 10 次被 训练出的模型写出有关英国历史建筑的内容时，它输出的却 是 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 生成文本的痕

用尽一切办法保护心目中的那个完美偶像，追星程度严重的 话就会出现“一粉顶十黑”情况。 逆火效应导致一些部门、企业、社会组织等驳斥错误信 息或谣言时面临较大困难。不过，从逆火效应成因上可获得 若干启示。更正信息应接近受众语言偏好。世界卫生组织和 疾控中心曾为非洲社会的埃博拉病毒谣言头疼，当地人有的 认为喝盐水能够预防病毒。世界卫生组织发声明，这种无效的方法已经让多人丧命。仅通过提供科学事实是不足以改变 人们的信念

一旦发现舆情苗头，政府要秉持主动积极的态度，第一 时间发声。通过官方网站、社交媒体账号、新闻发布会等多 种渠道，公开透明地发布准确信息，澄清事实真相，避免谣 言进一步扩散。在信息发布过程中，要注重语言表达的准确 性、通俗易懂性，以民众易于接受的方式传递信息。同时， 邀请相关领域的专家学者、权威人士参与舆情讨论，通过他 们的专业解读，引导民众理性看待问题。例如，在面对突发 公共卫生事件引发的舆情时，邀请医学专家对疫情防控措施、

可以让开发者和用户自由 地创建、发布和使用各种插件，从而形成一个应用生态系统。 目前，各种插件涵盖实时信息检索、订机票、在线点餐、交 通导航、企业办公、流程优化、内容生成、图文跨模态处理、 知识检索和问答、语言学习和翻译、产品营销和推荐、行业 垂直应用等领域。未来，人工智能应用场景将日益广泛：从 社交媒体到广告创意，从游戏到影视娱乐，从编程到深度写 稿，从平面设计到文字翻译等，创作、创意、解答、咨询、