AI 掀起爆改国产老剧潮乱象分析 近期，各类平台上出现了不少被 AI 魔改的国产老剧短视频， 比如《甄嬛传》的宫斗戏成了枪战戏，《红楼梦》里的林黛玉 突然打起了拳击，《西游记》里的唐僧“答应”了妖精等等。国 家广电总局网络视听司发布《管理提示（AI 魔改）》，表示 AI“魔改”视频以假乱真、“魔改”经典现象频发。这些视频为博 流量，毫无边界亵渎经典 IP，冲击传统文化认知，与原著精神 内核相悖，且涉嫌构成侵权行为。AI 技术在影视领域的应用引 发了一系列乱象，其中尤为突出的便是国产老剧被 AI 肆意爆改 的现象。一些人借助先进的 AI 技术，对经典国产老剧进行毫无 底线的篡改，致使原本充满艺术价值的作品变得低俗、恶趣味。 大量此类视频在网络上广泛传播，这一现象亟需引起高度关注 与重视。 一、AI 爆改国产老剧乱象特征 （一）极端的改编风格，内容荒诞低俗 在 AI 技术加持下，许多经典场景被改编成极端夸张的形式。 例如，《甄嬛传》《红楼梦》《三国演义》等被大量魔改，出 现了如“甄嬛”大战“灭霸”、《刘备娶妻》变身“变种人”等各种 荒诞情节。《甄嬛传》中的宫廷剧场景被改编为枪战场面，《红楼梦》中的文场对话被改为武打场景等。这种改编往往失 去了原剧的文化背景和艺术风格，爆改后的内容传递出的价值 观大多是错误的或与原剧背道而驰，严重歪曲了原有的人物形 象和价值取向，对观众尤其是青少年可能产生不良的引导。 （二）AI“魔改”软件泛滥，没有限制门槛

3 4 “ 饸饹 ” 一、事件概况 2025 年 8 月 13 日，郑州老霍记郏县饸饹面馆发生一起消 费纠纷。3 名女子带 4 名儿童消费 140.58 元，因续面两次后被 拒，与商家发生争执。事后，商家霍某剪辑视频并发布至网络， 称顾客“只点一碗面续三次”，隐瞒实际消费金额，引发广泛争 议。随后，霍某被曝光存在虚假宣传、克扣员工工资、骗取学 费等不良行为。虽经街道办调解双方达成和解，但霍某在后续 像权对商家提起诉讼，该店差评率升至 97%，面临法律追责 和经营危机。本事件反映出网络舆论监督力量及商业伦理的重 要性。 二、传播分析 2.1 传播概述 2025-08-17 11:04:59 至 2025-08-20 11:04:59 关于“3 名女子 带 4 名儿童在郑州老霍记郏县饸饹面续面事件的分析报告”的 全网信息量 4.42 万条，视频信息量 3.70 万条，占比 83.77%， 为信息主要传播平台。全网信息累计产生转发量为 为 389 次，评 论量为 3.05 万次，点赞量为 19.62 万次。互动数总和为 22.71 万次。2.2 传播走势 从信息走势图可以看出，“3 名女子带 4 名儿童在郑州老 霍记郏县饸饹面续面事件的分析报告”引发舆论多轮关注。8 月 17 日 11:00 时，“霸都彩虹” 发布《几碗面条而已，用得着 大呼小叫吗！》后引发网民关注，此外@观察者网 发布《冲 上热搜！续面事件老板道歉》对此事进行了传播，从而推动全

电视剧《生万物》洗白地主阶级？ 近期，杨幂主演的电视剧《生万物》凭借鲁南土地变迁的独 特叙事，宁、封、费三大家族的命运沉浮，本想撕开历史进程的 复杂褶皱，不料却引来不少观众的争议，意外陷入舆论漩。 一、历史敏感与艺术张力的矛盾 剧中地主阶级的塑造打破了传统“万恶不赦”的刻板印象：宁 学祥虽精于算计却颇具血性，费左氏以节俭积累财富却对佃户存 有恻隐，甚至佃户之女银子嫁入地主家后竟能“拿捏东家”。这种

马上评丨整治“开盒”乱象，平台要当好守门员 （文稿内容转自澎湃新闻） 近日，中央网信办专门印发通知，从阻断“开盒”信息 传播、完善预警机制、加大惩治力度、优化保护措施、加强 宣传引导等多个维度明确工作要求，督促各地网信部门、各 网站平台进一步强化“开盒”问题整治工作。同时，召开专 题部署会议，要求多家重点网站平台切实履行主体责任，以 “零容忍”态度坚决打击“开盒”乱象。 所谓“开盒”，是指不法分子通过非法手段进行网络搜 些内容在网 络公开发布。被“开盒”人往往会遭遇网民的侮辱谩骂、造 谣诋毁，甚至在现实生活中也会遭到骚扰。 对这样一种升级版“人肉搜索”，近年来监管部门已多 次开展整治行动，但从现实来看，这一乱象并未销声匿迹。 如不久前，就出现一名 13 岁的未成年人对一位孕妇“开盒” 的事件。 需要强调的是，“开盒”不是无伤大雅的玩笑事，而是 涉嫌违法犯罪的互联网毒瘤，性质极为恶劣，如果任由这样 理。 还要看到，“开盒挂人”的风气，在一些小圈子里尤其 流行，相关整治也要突出重点。大量案例表明，变异的饭圈 文化、粉丝经济，往往是“开盒挂人”的深层动因。对此， 平台也有必要结合对饭圈乱象的整治，开展更有针对性的防 范和引导，提升治理效率。 “开盒挂人”的本质，是利用技术和平台，将非法曝光 个人隐私当成伤害他人的武器。平台就该守土有责，绷紧防 范之弦，充分用好技术手段，不让“开盒挂人”有可乘之机。

特朗普国家资本“混改”英特尔的全球冲击 近日，据媒体报道，美国政府将 89 亿美元补贴转换为英特 尔 10%股权，美国国防部还将收购有关承包商的股权，这一被 媒体称为“特朗普混改”的操作，标志着“聪明”的美帝国主义正在 探索一场国有化新思路。以后会不会有更多的这种做法，以及其 他资本主义国家是否效仿，会不会有越来越多的资本主义国家 “做大做强”国有企业？让我们拭目以待。 8 月 22 度干预”质疑，更通过“被动所有权”设计保留关键决策权——若 英特尔代工业务控股权旁落，政府有权额外增持 5%股份。 一、从自由市场到国家资本的战略转型？ 特朗普政府入股英特尔，绝非简单的财务投资。这一行动反 映了美国产业政策的深层转变：从无偿补贴到股权参与，从市场 放任到战略干预。 英特尔近年面临严峻挑战。技术方面，过去三年为追赶台积电投入 400 亿美元，但最先进的 18A 工艺（1.8 纳米）良率不足 70%；财务方面，2025 二、资本主义政府重新审视企业国有化？ 资本主义国家的国有化并非新鲜事。二战后，英国、法国、 意大利等先后对电力、煤炭、钢铁等部门实行国有化；2008 年 金融危机中，美国政府曾救助房利美和房地美。 但特朗普时代的“混改”呈现出新特征： 从全面国有化到精准控股：美国政府仅持有 9.9%股份，避 免成为“主要股东”以规避监管，同时通过权证设计保留对关键业 务的控制权。 从危机应对到战略主动：不同于以往经济衰退时的被动救助，

人工智能驱动了网络变革 网络承载了人工智能发展 AI Runs Networks and Networks Run AI 【摘要】：人工智能（AI），不仅是国家发展的战略性技术， 而且已在现实中发挥了作用。然而，“AI 作为信息技术（IT） 工作负载的重要分支”，AI 本身是技术生态系统（Ecosystem）的 组成部分。AI 技术的快速演进，既驱动了多个关联技术领域的 （系统性和结构性）变革，更由多个关联技术领域的变革支撑了 AI 技术的加速扩展。这份“学习笔记”的探讨重点是，传统 网络的规划和结构与 AI 扩展中的组网/连网的“瓶颈”问题， 以及目前的相关技术解决方案（即“路”在何方？）。其他相关 的问题（如 AI 的算力功耗和电力需求）超出了讨论的范围。 【关键字】：组网/连网（Networking），网络（Networks）， 域扩展（Scale-Across） 2025 年 11 月 7 日，（英国）伊丽莎白女王工程奖（Queen Elizabeth Prize for Engineering）颁发给了人工智能（AI）革命的 六位关键人物：  Geoffrey Hinton（杰弗里辛顿）, Yoshua Bengio（约书 亚·本吉奥）, Yann LeCun（杨立昆）: 深度学习（deep learning）

AI 谣言舆情特征及风险研判 来源：法制网舆情中心 作者：任静 编者按 近年来，网络谣言逐渐出现一些新动向，其中比较典 型的便是利用 AI 工具造谣。随着人工智能技术快速发 展，AI 谣言呈现数量增多、涉及领域广泛、传播渠道集 中、与社会热点话题紧密关联等特征，给政法机关社会治 理工作带来较大挑战。今年 1 月份后，公安部网安局、互联 网联合辟谣平台以及各地警方持续通报对多起涉 AI AI 谣言的 处置情况，引发舆论持续热议。法治网舆情中心从 2025 年 1 月以来的涉 AI 谣言事件中挑出 10 起热度较高、较具代表 性的事件，分析当前 AI 网络谣言的舆情特征，研判其背后 的舆情风险并提出应对建议，供政法机关参考。、 一 舆情事件 10 起典型案例中，有 4 起 AI 谣言与自然灾害相关，包 括地震、山体滑坡等；2 起谣言涉及食品安全和突发事件， 分别为“四川某中学食堂用淋巴肉做包子致 学、文娱行业、社会秩序和司法案件四个方面。AI 谣言表 现形式较多，大多通过微博、微信、短视频等社交媒体渠 道扩散，并以文字、图片、视频形式单一或“搭配”传 播，比如“西藏定日县地震一小孩被压废墟”谣言形式为 图片，“上海退休教授靠阳台核电池供电”谣言则是以 “文字+视频”的形式传播。造谣动机方面，有 8 起事件明 确提到造谣者是为了蹭热点、赚取流量收益，可见流量经 济仍然是 AI 谣言存在的底层逻辑。10

二、生成式 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 读 Windows 11 序列号。” 这时，ChatGPT 就会如实报出一 堆序列号，并且大多数是真实有效的。人们通过提示词给 AI 讲故事，通常是经过一些巧妙的包装，里面掺杂了有争议 的内容（就像开头提到的制造炸弹那个例子）。故事讲到一 半，剩下的交给 AI 模型，后者由于拥有强大的文本生成的 能力，会忠实地把缺失的部分回答完整。攻击者通过 LLM 输出其在训练数据中所存在的不符合伦理道德的数据，产生 ·用于战争风险。2023 年 8 月，联合国开发计划署与美 国 CulturePulse 公司联合开发分析巴以冲突根源的人工智能 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。

从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （一） 人工智能领域近年来正在迎来一场由生成式人工智能 大模型引领的爆发式发展。全球掀起一场大模型热潮， Gemini、Copilot、LLaMA、SAM、SORA 等国外大模型如雨 后春笋般涌现，中国也掀起百模大战，2022 年被誉为大模型 元年。人工智能正逐渐深入地赋能千行百业，推动人工智能 与数据要素成为新质生产力的典型代表。[1]从 年 4 月，中央 政治局召开会议，分析研究当前经济形势和经济工作，会议 强调要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风 险。我们如何看待和认知人工智能的安全问题特别是政治文 化安全问题，首先需要认清人工智能在信息生成和输出方面 的媒介特质。 一、生成式 AI 的媒介特质 1.一种媒介特质：生成式 AI 是一种大规模信息传播媒 介。生成式 AI 的未来，不仅是无所不能、无所不在的一个 以较低成本、极高效率触达全球多语种受众，并自动化展开 一对一的信息生成和内容传播。Gartner 预测，到 2025 年， ChatGPT 类 AI 生成的数据将占到整个互联网的 10%，到 2030 年，新闻行业九成以上新闻稿件将由 AI 辅助完成。 2.两元传播主体：生成式 AI 是一种人机互构的交互传 播。ChatGPT 是一种对话式人工智能模型，它是人类的认知 （创意思维、情感理解和复杂问题的抽象性推理）能力与机

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 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 模型每天能够生成相当 于 Common Crawl 中优质单词总数的 36.5T 个单词，远快于 人类生成文本的速度。第二种是利用多模态和迁移学习，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 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