人工智能
人工智能通过模拟人类认知过程实现自主决策，核心技术包括机器学习、深度学习和神经网络。当前研究聚焦大模型、强化学习、多模态融合，以及AI在医疗诊断、自动驾驶、金融风控等场景的应用。
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AI谣言次生舆情风险态势感知理论模型构建摘要：[目的/意义]AI谣言次生與情隐蔽性强、爆发迅猛、传播迭代快，是网络治理中易被忽略的新型隐性治理难题。为优化网络舆情治理架构、缓释社会治理风险，亟需系统梳理其形成机制、演化特征与风险类型，搭建针对性的风险态势感知体系。[方法/过程]立足生成式AI情境的独特性，阐述AI谣言次生舆情的概念、类型与特征。基于信息生态理论提取信息主体、信息本体、信息技术和信息环境4个风险要素，构建数据层、理解层、预警层、决策层的感知框架，整合舆情数据采集、态势评估理解、风险特征提取、与行为决策反馈等核心模块，实现AI谣言次生舆情风险态势感知理论模型构建。[结果/结论]构建了较为完备的AI谣言次生舆情风险态势感知理论模型，丰富了生成式人工智能网络舆情风险治理理论体系。实例分析结果表明，本研究构建的AI谣言次生舆情风险态势感知理论模型具有一定的科学性和适配性，能够为AI谣言次生舆情风险治理提供理论支撑和实践参考。