【热点链接】

　　近年来，人工智能(AI)技术发展迅速，成为全球科技领域的热点。AI已经从单纯的学术研究发展成为改变人类生活方式的重要力量。然而，却有一些别有用心之人将其变为造谣、敛财的工具。

　　今年6 月，一条“广东省五华县华阳镇一70多岁老人被殴打致昏迷，其孙子为此跳河自杀，打人者一审被判九年十个月”的图文视频在互联网平台传播，引发大量网民关注、讨论。经过民警的侦查研判，发现该视频的图文内容系移花接木、肆意编造的网络谣言。据造谣人员任某供述，这段长达几分钟、声色并茂的视频全是由AI合成的。目前，公安机关已依法对任某追究法律责任。

　　此事件并非个案，随着AI技术应用越来越普遍，一些网民为博眼球、蹭热度，将AI 技术用以编“伪消息”、造“假新闻”，以此来获得网民关注和点赞，进而实现流量变现。

　　专家表示，AI造谣具有定制化、门槛低、识别难、破坏大等特点，亟须加强监管。同时，可以通过设置AI生成内容提示标识、严格落实网络实名制等技术手段进行治理。

　　【政策理论】

　　1.背景

　　现代计算机硬件性能的不断提升，包括处理器速度加快、存储容量增大等。例如，早期 计算机的运算速度很慢，存储能力也有限，很难处理大规模的数据。而从20 世纪中叶开始，晶体管技术的出现，以及后来的集成电路、大规模集成电路等技术革新，使得计算机能够快速处理复杂的数学运算，这为AI技术的发展提供了硬件基础。计算机的运算能力增强使得其可以在短时间内完成海量数据的处理，如训练复杂的神经网络模型。

　　互联网的普及使得数据的产生和收集变得前所未有的容易。从社交媒体平台上用户发布的海量文字、图片、视频信息，到电子商务网站记录的交易数据、用户浏览行为等。而物联网的兴起又促使大量设备收集数据。各种传感器，如智能家居中的温度传感器、工业生产中的压力传感器等，会持续产生数据。这些庞大的数据为AI技术提供了充足的“燃料”，通过对这些数据的挖掘和分析，AI可以学习到各种模式和规律。

　　2.问题

　　(1)内容创作与版权问题。AI生成内容可能在未经授权的情况下使用他人的作品、形象、声音等进行创作，如AI换脸视频中未经许可使用明星的面容，或对经典影视剧进行恶搞改编等，严重侵犯了原作者的版权;一些AI创作的内容被伪装成真实的信息或事件进行

　　传播，容易误导公众或导致误解，如AI生成的虚假新闻报道、虚假科研成果等，可能会引发社会恐慌或误导决策。

　　(2)数据隐私与安全问题。部分AI产品和服务在收集用户数据时，可能存在过度收集、未经明确授权收集或数据收集后被滥用的情况，导致用户的个人隐私信息泄露;AI系统所依赖的数据存储和处理环节可能存在安全漏洞，被黑客攻击或恶意软件入侵，从而导致大量用户数据被盗取或篡改，给用户带来严重的损失。

　　(3)商业与市场乱象。一些AI相关的企业或培训机构为了吸引投资、客户或学员，往往会夸大AI技术的能力和应用效果，做出虚假宣传和不切实际的承诺，导致消费者或投资者在投入大量资金后，无法获得预期的收益或效果;AI领域的快速发展吸引了大量的资本涌入，导致市场出现了一定程度的过剩和泡沫，一些企业或项目可能只是为了追逐短期的利益而进行炒作，缺乏真正的技术创新和商业价值，一旦市场热度下降，可能会引发行业的动荡和洗牌。

　　(4)教育培训乱象。由于AI技术的复杂性，对教师的专业素养要求较高，但一些培训机构为了降低成本，聘请的教师并不具备相应的专业知识和教学经验，导致学员在学习过程中难以获得有效的指导，学习效果大打折扣;AI人工智能网络培训的价格差异较大，从几百元到数千元不等。一些培训机构为了吸引学员，采取低价策略，但教学质量却难以保证;另一些培训机构则打着“高端定制”的旗号，收取高昂的费用，然而学员却发现所谓的高端课程与普通课程并无太大区别。

　　3.对策

　　(1)加强法律法规建设。一方面要明确AI技术的应用范围、数据保护要求、责任追究机制等，使AI的发展和应用有法可依。例如，针对AI在医疗、金融、交通等关键领域的应用，制定详细的准入规则和安全标准;另一方面也要根据AI技术的发展，对现有相关法律法规如《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等进行修订和补充，以适应新的挑战和问题，确保法律法规能够涵盖AI技术的所有应用场景和潜在风险。

　　(2)强化监管和执法力度。对AI技术的研发、应用和推广进行全程监管，包括对AI 产品的质量检测、安全性评估、数据管理等方面的监督。例如，建立AI产品的认证和备案制度，要求企业在推出AI产品前必须经过相关部门的审核和认证;严厉打击利用AI技术进行的违法犯罪行为，如制造虚假信息、侵犯个人隐私、进行网络诈骗等，对违法者依法追究刑事责任和民事责任，形成有力的法律威慑。

　　(3)提升公众意识和素养。通过各种媒体渠道，如电视、网络、报纸等，向公众普及AI技术的基本知识、应用场景和潜在风险，提高公众对AI的认知水平和风险意识，让公众了解如何在日常生活中保护自己的隐私和权益。

　　(4)加强技术研发和创新。加大对AI基础研究的投入，探索新的算法和模型结构，提高AI系统的抗攻击能力和鲁棒性，降低AI技术被滥用的风险。例如，研究可解释性AI 技术，使AI的决策过程更加透明和可理解。