河南工业大学 张合斌
近年OpenAI的ChatGPT与Sora，国内的文心一言、通义千问、星火、DeepSeek等通用人工智能大模型引发了媒介传播中信息生成模式的巨大变化。通用人工智能赋能的AIGC使媒介内容的生成与传播愈加复杂，网络舆情的话题策源、形成、演变、应对与引导中的固有风险有可能被放大，对社会治理有可能造成负面影响。
AIGC广泛影响社会亦会带来认知风险。人工智能生成的内容被生产出来并已经进入媒体传播体系中，影响到人类的知识生产和媒介生态，进而AIGC生成内容与人工生产媒介内容共同影响公众的认知和行为。AIGC为社会发展带来新机遇的同时，也加剧公众对职业前景、产业监管、国家安全、社会伦理等方面的忧虑，甚至将带来人类认知上的多层面风险。
AIGC会造成意识形态与网络舆情风险。AIGC大模型广泛使用将会对意识形态安全产生极大的冲击，也对舆情的主体、本体、客体及传播路径等带来颠覆式冲击并滋生巨大风险。全球社交媒体是国际舆情重要的策源与形成空间，研究证实Twitter和Facebook上AIGC在涉及俄罗斯乌克兰和加沙的议题与内容生产中扮演了重要的角色。AIGC根据特定的政治与军事斗争的需要参与国际舆情信息的生产，影响公众的情感倾向，极大的影响全球舆情走向，国内学者证实北京冬奥会期间社交机器人在Twitter通过标签劫持、意见领袖伪造、叙事偏向等策略放大争议制造政治冲突等方式将话题引向负面讨论。AIGC在内容生成领域的影响不断加深与扩散,导致原有的网络舆情模式被打破并朝着其预设的方向发展，有可能成为国际性网络舆情事件中无形的操盘手。在国内，从2023年杭州警方破获的国内第一起个人使用AIGC在社区物业微信社群发布“杭州市政府3月1号取消限行的’新闻稿’”谣言的网络舆情事件算起，通过文字、图片、语音、视频等AIGC工具制造所谓地区或行业突发事件虚假资讯和深度合成社会知名人物言论等已经成为网络舆情风险高发地，AIGC已经成为舆情形成与演变中的重要变量因素且会带来巨大的未知风险。
AIGC在网络舆情治理中的价值。在舆情信息监测与预警环节，可利用AIGC搭建千亿级数据资源池，提升舆情信息收集与产出能力，增强舆情预警灵敏度。在舆情演变的分析与研判环节，AIGC的NLP 处理能力能够在人机互动后不断强化学习模型，对中文语境舆情的文本语义多元、语法特殊、寓意隐晦等情境的文本色彩进行细致分析形成智能分析模型，AIGC亦可助力人机互动与双向协同实现网络舆情分析精准化与智能化，提高舆情分析与研判精准度。在舆情应对和引导环节，AIGC在价值理性引领下能够赋权网络舆情表达赋能网络舆情沟通，通过标签活动、虚拟意见领袖构建、叙事规制等策略等方式引导，增进舆情应对和引导效力。在舆情报告与演练环节，AIGC能重塑舆情案例的检索、重用、修正、存储等过程促进人机结合，的推理能力，提升主体的舆情素养与技能。
AIGC视阈下网络舆情风险的治理。现有研究认为舆情风险治理可以从互联网(内容)治理、数字社会治理、社会综合治理中借鉴思路，目前主要有四种舆情治理模式，分别为协同治理、多元主体治理、综合治理、循证治理等。面对AIGC所带来的复杂多变的内容生成与传播体系,无限扩容的舆情内容主体和自发涌现的舆情内容网络都可能使得传统的治理模式逐渐失效。对AIGC开发与使用从国家层面进行立法治理是舆情风险治理的基础性保障。政府依然是舆情治理核心的主体，政府可通过创设灵敏化制度体系，共建网络化监管体系、构筑共治化的新范式来进行舆情治理。具体某类机构或行业对AIGC舆情风险的治理思路各有不同，ChatGPT带来的高校网络舆情风险可增强师生智媒素养与技能进行多途径协同治理，涉警网络舆情智能化治理可建立涉警网络舆情数据库与预警系统，构建多元主体的涉警网络舆情综合治理模式。
循证理念介入网络舆情风险治理。远在15 世纪已有“循证”概念。现在所沿用的“循证决策”和“循证治理”均源自肇始于20 世纪70 年代的“循证医学”。20 世纪末英国政府将循证决策应用于管理实践中，近年来循证决策和管理受到越来越多的关注，在国家治理层面更加强调基于证据的循证治理。当前，循证治理广泛应有在医疗护理、行政管理、领导决策、公共政策、新技术使用治理、乡村治理、校园霸凌治理等领域。2020年后循证治理理念被应用于网络舆情治理中，在面对新冠疫情突发公共卫生舆情风险学者提出基于循证理念的动态平衡舆情治理模型，基于三维视角询证舆情沟通机制，提升舆情治理效力。同时，学界也认识到AIGC生成大模型能够赋能政府循证决策模式革新，使用以ChatGPT等能够促进AIGC情境下公共领域的循证治理既可能又可行。2025年9月1日开始实施的《人工智能生成合成内容标识办法》构建“显式+隐式”双轨标识体系，明确所有AI生成的文字、图片、视频等内容标识，为基于AIGC传播情境下的网络舆情风险及其循证治理提供了政策保障和制度保障。根据标识，网络舆情监测和风险治理机构能够识别舆情信息中传播者使用AIGC生成的内容，尤其是在舆情演变关键点的所生成的信息，把以上信息纳入舆情总量信息库中进行定量分析和定性分析，形成研判结论。多个同类舆情事件中的AIGC生成内容能够逐渐形成循证治理所需的证据，构成舆情风险治理主体所需的证据库，在今后的类似舆情风险治理中根据证据库派生出有效的治理策略和路径。
本文系2024年河南省哲学社会科学规划年度项目：基于AIGC的网络舆情知识生产潜在风险及其敏捷治理研究(2024BXW013);2025年度河南省高校人文社会科学研究一般项目“基于AIGC的虚拟型意见领袖价值及其作用机制研究”(2025-ZZJH-329)之成果。
