生成式人工智能模型虚假信息的生成机理与治理路径OA

生成式人工智能模型在推动网络信息秩序变革的同时,亦衍生出“客观+主观”叠加的虚假信息内容风险,亟需根据其技术特性构建分析框架.基于生成式人工智能模型的混合专家架构、树状推理模式、本土化语义理解属性、开源生态机制,系统解构其虚假信息生产的技术逻辑.从数据输入、算法运作、内容呈现、认知传播4个环节切入,剖析虚假信息风险的传导机制.针对诸多风险,在数据端应建立覆盖采集、清洗、存储的全周期质量管控体系;在算法端需实施“准入审查—运行披露—事后核查”的过程性监管方案;在呈现端要强化场景化、可交互的“告知注意”标识机制;在认知端需培育用户数字素养与指令约束能力,以此实现人工智能时代信息安全治理.