生成式AI驱动的群体认知操纵机制及防御体系构建 .pdf

生成式AI驱动的群体认知操纵机制及防御体系

构建

目录

一、内容概览3

.研究背景与意义4

.2国内外研究现状5

.3研究内容与方法6

.4技术路线与创新点7

二、生成式人工智能概述9

2.生成式人工智能定义与特征9

2.2主要技术流派与应用领域2

2.3生成式人工智能的伦理与社会影响3

2.4群体认知的基本理论4

三、生成式AI驱动的群体认知影响机制5

3.信息传播路径与放大效应6

3..网络传播特性分析8

3..2舆论发酵与极化现象22

3.2心理操纵策略与认知偏差23

3.2.情感共鸣与价值观引导25

3.2.2认知框架与信念重塑26

3.3社会行为引导与群体极化27

3.3.从众心理与群体压力28

3.3.2网络动员与社会动员30

四、生成式AI驱动的群体认知操纵技术3

4.深度伪造与虚假信息生成32

4..图像、视频与音频伪造技术33

4..2虚假新闻与深度伪造应用34

4.2个性化推荐与信息茧房36

4.2.算法推荐机制与逻辑37

4.2.2信息茧房效应与回声室效应38

4.3社交机器人与水军操控39

4.3.社交机器人技术与应用40

4.3.2水军策略与网络舆论引导42

五、生成式AI驱动的群体认知操纵防御体系构建44

5.技术层面防御策略46

5..深度伪造检测与溯源技术46

5..2虚假信息识别与过滤算法47

5..3算法透明度与可解释性提升48

5.2法律法规与伦理规范50

5.2.相关法律法规建设与完善53

5.2.2行业自律与伦理准则制定54

5.2.3法律责任与监管机制55

5.3社会层面防御策略56

5.3.公众媒介素养与批判性思维培养57

5.3.2教育体系与媒体素养教育58

5.3.3公共领域对话与理性讨论60

六、案例分析62

6.生成式AI在政治宣传中的应用与影响63

6.2生成式AI在商业营销中的伦理争议64

6.3生成式AI在突发事件中的舆论引导65

七、结论与展望66

7.研究结论总结69

7.2未来研究方向与展望69

一、内容概览

生成式AI技术的快速发展为信息传播和舆论引导带来了新的机遇与挑战。本文系

统探讨了生成式AI在群体认知操纵中的应用机制，并提出了相应的防御策略。内容涵

盖以下几个方面：

.生成式AI的认知操纵机制

生成式AI通过模拟人类语言和情感，能够生成高度逼真的虚假信息、深度伪造内

容，进而影响群体认知。具体机制包括：

•内容生成与传播：利用自然语言处理（NLP）技术制造虚假新闻、评论，通过社

交媒体快速扩散。

•情感共鸣与心理诱导：结合用户数据，生成个性化煽动性内容，激发群体情绪,

形成非理性共识。

•自动化与规模化：借助AI驱动的机器人账号（水军），实现大规模、高频次的认

知干预。

2.防御体系构建策略

针对生成式AI的认知操纵，本文提出多层次防御体系，包括技术、法律与公众教

育层面:

防御维度具体措施

技术层面增强型事实核查工具、AI内容溯源技术、反深度伪造算法。

法律层面完善信息传播监管法规、压实平台责任、打击恶意AI应用。

公众教育层面提升媒介素养、推广批判性思维、建立社会监督机制。

3.未来研究方向

•生成式AI与认知操纵的动态演化关系。

•跨平台协同防御机制的可行性。

•伦理规范与技术创新的平衡路径。

本文旨在为应对生成式AI带来的认知风险提供理论框架与实践参考，推动构建健

康、透明的社会信息生态。

.研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI已经成为推动社会进步的重要力量。然

而生成式AI在带来便利的同时，也引发了关于其潜在风险的担忧。特别是当生成式AI

被用于群