前沿 | 筑牢AIGC影響下的意識形態安全屏障
2024-03-23 08:36:00 來源：本站 瀏覽：304
人工智能生成內容（AIGC）的深度發展和快速普及，為意識形態工作帶來全新變量。AIGC從內容層面、語料層面、算法層面，由表及里地重塑了“人機共生”網絡生態下的意識形態工作新場景。意識形態大數據有助于從內容傾向識別、賬號網絡分析、議題聯合博弈等維度，開展監測與預警、匯總與回應、過濾與溯源的被動防御，以及精確觸達受眾、精準調控議題、精細管理平臺的主動策劃，對打好網絡安全攻防戰來說具有重要意義。AIGC對網絡安全的表層挑戰，體現在意識形態宣傳的內容生成層面。其內容呈現出成本低、速度快、形態真、情感強等特點。一方面，AIGC顯著降低內容的生成成本，前期集中開發訓練之后的邊際成本大幅降低。這種快速生成的能力使意識形態宣傳者能夠迅速響應新聞事件、社會趨勢或政治變化，從而更靈活地把握信息傳播的重點方向。另一方面，AIGC有望生成“柔性”人格化表達、“深度”流暢化內容，使意識形態工作能夠通過回應痛點、響應訴求、調動情緒等方式，更有針對性地激發觀眾“入腦入心”的內在情感反應。與此同時，AIGC與錯誤意識形態的結合將更具有隱蔽性、滲透性，虛假輿論共識的遮蔽效應可能進一步提升意識形態工作難度。AIGC對網絡安全的中層挑戰，體現在意識形態宣傳的語料訓練層面。數據投毒、標簽投毒、AI投毒等語料污染攻擊，是當前逐漸升級的意識形態惡意攻擊的典型方式。首先，數據投毒是較為基本的形式，即虛假、偏激或誤導性文本語料被注入AIGC的訓練數據中。其次，標簽投毒關注訓練數據的標簽或類別，使模型學習錯誤對應關系，將數據標簽錯誤標記為與實際內容不匹配的標簽，實現內容生成的虛實顛倒、陽奉陰違，通過“劫持敘事”彌散歷史虛無主義。在此基礎上，AI投毒是針對人工智能系統所開展的更深層次威脅，以對抗樣本攻擊、模型擾動等方式，超越單一的數據或標簽投毒，從更為底層的技術邏輯干擾AIGC平臺，生成更大規模的意識形態誤導性內容，成為意識形態工作中不可小覷的“數字化殺傷武器”。AIGC對網絡安全的深層挑戰，體現在意識形態宣傳的算法學習層面。計算宣傳依托于人工智能、深度學習等技術手段，激化了意識形態工作中的認知競爭與情感爭奪，可能衍生出意識形態“算法霸權”的新一輪角力。錯誤意識形態內容如被AIGC大模型學習，其后續輸出的相關信息又會回流至網絡，成為進一步被學習加工的錯誤原料，新舊版本的錯誤信息相互裹挾、愈演愈烈，就會形成意識形態內容生產的“有害的螺旋”。后續信息分發進入公共領域后，可能進一步激發意識形態分裂、偏見、極端化等問題。因此，未來對于AIGC技術的競爭，極有可能成為大國競爭新的著力點。面臨AIGC對意識形態領域帶來的挑戰，意識形態大數據或能為意識形態風險的有效洞察提供機遇。意識形態大數據主要通過監測社交媒體、公開文章和在線討論等數據，將不同意識形態內容及賬號信息等作為學習語料，形成意識形態關鍵詞詞庫，以期持續監測意識形態聲量動態變化，描摹多渠道、多平臺、多元受眾群體的觸達反饋情況，及時發現異常傳播節點與風險內容，為相關主管部門的管控、應對工作提供技術支持。具體而言，意識形態大數據有望從內容層面、賬號層面、議題層面，為助力網絡安全提供技術支持。一是意識形態相關內容的傾向識別。意識形態大數據基于海量多模態數據，深度學習自由主義、保守主義、相對中立等意識形態偏向特征，測算不同意識形態信息內容的左右傾向、情感傾向、傳播趨勢，預判相關內容的覆蓋度和影響力。意識形態大數據有助于快速把握輿論敏感變化點，便于及時采取相應措施應對潛在的網絡安全威脅。二是意識形態所涉賬號的網絡分析。意識形態大數據還可以用于分析網絡上的賬號信息及其互動模式。通過分析賬號的內容結構、轉發關系、時序特征等，可以定位風險敏感者、溫和派、極端派等賬號屬性，識別可能的虛假或自動化的社交機器人賬號。同時，網絡分析有助于揭示意識形態網絡中的關鍵參與者和信息傳播路徑，揭示幕后潛在勢力和核心參與者，分析其在傳播特定意識形態信息方面起到的關鍵作用，有助于制定針對性應對策略。三是意識形態風險議題的聯合博弈。一方面，意識形態大數據可以通過類別型指標、數量型指標、時序型指標等，為獨立議題、聯合議題提供風險定量評估標準。另一方面，通過分析人機博弈、機器博弈的戰術和意圖，意識形態大數據可以為綜合性議題的精細化應對提供參考，根據風險程度區分應對環節中的輕重緩急，提升意識形態工作效能。意識形態的“攻”與“守”，是筑牢網絡安全屏障的核心議題。基于意識形態大數據的核心功能特點，意識形態工作有望從被動轉向主動，兩相配合以加強網絡安全建設。面對意識形態信息的浩蕩洪流，意識形態大數據提供底層數據原料，AIGC成為整合流程的生產車間，革新了信息生產方式與意識形態宣傳模式。被動防御是當下意識形態工作的主線任務。基于AIGC的意識形態大數據對于“防”的關鍵意義，筑牢網絡安全屏障主要體現在“三步走”策略。第一步是監測與預警。傳統的網絡安全工作更依賴于關鍵字詞識別，而AIGC可通過文本變換與多媒體融合替換的方式予以躲避。基于意識形態大數據的多準則動態管控手段，可以在擬態仿真環境下對網絡信息傳播安全攻擊、防御等博弈行為進行模擬，進一步升級網絡風險的監測預警方式，推動人工智能時代的科學決策和依法決策。第二步是匯總與回應。對于監測到的網絡安全問題，意識形態大數據可以配合管理部門，在具象化層面理解語義、語境、語用等傳播因素，在抽象化層面把握意識形態特征和傳播規律。由此生成的網絡信息傳播安全管控的案例庫、策略庫，有助于運籌帷幄、評定等級、區別類別、針對處理，爭取網絡信息安全的最優管控策略。第三步是過濾與溯源。意識形態的斗爭本質上是人的斗爭，監測與回應或可治標，而過濾信息迷霧、溯源背后特殊利益集團則有利于治本。對于特定賬號或信息來源，意識形態大數據可以根據信息敏感性、危害性、影響力等因素，分級別、分權重、分期限地進行信息溯源、流量控制、自動降權等，以此達到修正錯誤意識形態的反制效果。主動策劃是未來意識形態工作的必爭之地。基于AIGC的意識形態大數據體現的建設性意義，筑牢網絡安全屏障重在實現對受眾、議題、平臺維度的突破。首先是精確觸達受眾，受眾是信息傳播的接收者、意識形態宣傳的目標對象。意識形態大數據有助于感知受眾的社會背景、文化習慣、價值觀念、信息接收習慣等。在此基礎上的AIGC內容生成和傳播則會具備高度的靈活性和定制性，生成推送更符合受眾需求和接受程度的宣傳內容，提升不同受眾群體的信息觸達體驗。其次是精準調控議題，議題是信息傳播的內容、意識形態宣傳的核心關切。意識形態大數據可以批量提煉意識形態宣傳的多元議題，AIGC則可在此基礎上生成豐富的多模態展現形式，針對不同場景的個性化需求予以精準輸出。同時，基于AIGC的意識形態大數據可以關注議題的動態變化，進行議題跟蹤、調整、優化，“小步快跑”，多管齊下，以適應議題宣傳的差異變化。最后是精細管理平臺，平臺是信息傳播的載體，意識形態宣傳的重要場域。意識形態大數據可以捕捉不同平臺的傳播特性、用戶畫像、輻射范圍等，以此系統性整合、全局性調配宣傳策略，突破平臺間意識形態宣傳的藩籬。同時AIGC可以及時捕捉平臺的商業策略與用戶群體的調整變化，優化意識形態大數據的算法與算力分布，鎖定平臺宣傳錨點。筑牢網絡安全屏障，需要把握好技術革新“方向盤”、意識形態工作“壓艙石”。AIGC新技術變革的挑戰中同時蘊含機遇，運用好意識形態大數據這一工具，化被動為主動，強化陣地建設，是彰顯大國網絡安全治理智慧和魄力的重要考驗。
