学习笔记 1/19 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 t），跨域扩展（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 Huang（黄仁勋）: AI 产业化的最大推动者。 颁奖典礼结束后，六位获奖者进行了一场圆桌对话，核心 主题是：通用人工智能（AGI）真的到来了吗？ 虽然没有人给出标准化的定义，也没有人主张这项技术 已经成熟，但是这六位 AI 先驱者从各自的角度表达了相同的 信息：通用人工智能不再是遥不可及的目标，并已经开始在现实 中发挥作用。 其中：  李飞飞的“顿悟”（epiphany）来自数据：人类智能在

等渠道，大量发布魔改视频，吸引用户点击观看，从而获取流 量和广告收入，这种商业化运营方式，进一步加剧了 AI 魔改剧 的乱象。 三、治理现状 （一）人工智能相关的法律法规，需加强法律法规约束力 国家网信办公布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》 《互联网信息服务深度合成管理规定》已有相关规定，其对于 图像类、照片类的生成、合成都有严格的要求。要求制作者、 服务提供者应“在视频起 提 示标识”。12 月 7 日，广电总局网络视听司发布《管理提示》指 出。为营造清朗网络视听空间，要求各相关省局督促辖区内短 视频平台排查清理 AI“魔改”影视剧的短视频，严格落实生成式 人工智能内容审核要求，举一反三，对各自平台开发的大模型 或 AI 特效功能等进行自查，对在平台上使用、传播的各类相关 技术产品严格准入和监看，对 AI 生成内容做出显著提示。而从 现实情况看，这些魔改视频中很少有主动标识的。

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， 从而削弱其认知和思维能力。互联网和人工智能技术的快速 发展能够助力网络舆情治理，但学界对此也存在争议。比如， 尽管数据挖掘和算法为实现符号通信提供技术支持，但国外 的民意调查显示，技术发展不应被用于预测民意动态或衡量 选民的意愿， 略，搭建具体 的沟通协作政策框架，还要进一步完善大数据赋能社会网络 舆情治理的考核指标体系，并建立健全官方网络舆情信息发 布机制，以及时回应民众关切。 第五，加大经费投入力度。培养大数据、人工智能、区 块链等信息技术方面的精英人才，搭建大数据分析、处理与 人才信息对接平台，出台支持优秀科技人才就业创业的相关 政策。 （五）情感治理路径情感治理路径强调关注互联网场域中政府、媒体、网民 性手段，市场治理路径更加强调行业组织或网民个体的自律 性，主要通过行业规则或组织纪律来引导网络舆情。协同治 理路径则注重多元治理主体的共同参与，强调通过沟通对话、 协商合作等方式提高网络舆情治理的科学性和民主性。大数 据、人工智能等新兴技术为网络舆情治理提供了高效的工具， 突破了传统经验和制度管控的局限。技术赋能下的网络舆情 治理利用数字平台对海量数据进行抓取、处理和分析，增强 决策的精准性和科学性。技术与情感的结合在某种程度上加

医研企金”五方平台，发布临床研究成果转化对接平台，推动 413 个创新项目落地转化，涵盖 AI、脑机接口、手术机器人 等前沿领域；上海瑞金医院举办科技创新成果发布会，推出 智能健康监测设备 RuiWatch Pro 并成立医疗人工智能联盟， 依托智算集群打造国内首个“混合医疗智算专区”，现已上线 60 余款 AI 应用，覆盖病理、放射、手术等多场景，助推“人 工智能+医疗”深度融合。 四、主要问题 （一）微观管理缺位导致服务价值错位