AI正在让信息战越来越不像信息战,让普通大众更难以识别。 文/毕研韬 2026年5月20日发布 近日,一篇发表于arXiv的最新研究 Amplification to Synthesis: A Comparative Analysis of Cognitive Operations Before and After Generative AI(《从放大传播到内容合成:生成式AI出现前后认知行动的比较分析》)引发西方安全研究圈关注。论文作者Liz Cho与Dongwook Yoon通过分析2016年与2024年美国总统选举期间超过13万条社交媒体内容,试图回答一个关键问题:生成式AI是否已经改变了信息战的运行逻辑?研究给出的答案是:很可能已经改变。 论文认为,传统的信息操控主要依赖“重复传播”与“流量放大”,而生成式AI时代的信息影响行动开始转向“原创生成”“叙事定制”与“拟人化表达”。这意味着,未来的信息战可能不再像过去那样容易识别。 从“转发放大”到“内容生成” 论文最重要的发现,是2016年与2024年网络传播模式出现了明显变化。研究显示:2016年的相关传播内容,大量依赖转发与重复,而2024年的内容,则更多表现为“原创生成”。...
2026-05-20一笔被叫停的并购,折射出AI时代技术流动从市场逻辑转向安全逻辑。 文/毕研韬 2026年4月28日更新 在全球科技竞争持续加剧背景下,中国政府叫停美国Meta收购Manus案的意义,已明显超出一般商业交易范畴,成为具有制度信号意义的关键事件。这一案例的核心价值,不在于一笔并购的成败,而在于它集中呈现出一组正在成型的结构性变化:能力安全、要素流动受控、资本逻辑转向、技术体系分区化。换言之,AI时代的安全边界正在被重新界定。 一、并购案概况:从企业收购到能力迁移 从形式上看,Manus并购案属于跨境科技收购,但从结构上分析,其本质更接近“能力获取型交易”。Manus虽已在法律上完成境外注册,但其技术路径、研发团队与数据体系仍主要源自中国。收购方Meta Platforms近年来持续强化在生成式人工智能领域的布局,其并购动机显然不局限于资产整合,而是指向更核心的能力获取。 具体而言,该交易的价值主要体现在三个方面:一是算法能力,即模型训练与迭代的技术积累;二是工程体系,即支撑模型落地与优化的系统能力;三是人才结构,即具备协同开发能力的研发团队。因此,这一并购的实质,是“认知生产能力”的整体转移,而非传统意义上的企业资产交易。 二、中国政府的做法:从交易监管到能力管控 中国政府通过安全审查机制对该交易做出禁止性决定,其关键意义在于监管逻辑的转变。 首先,审查重心由形式转向实质。传统监管主要关注企业注册地与股权结构,而此次更强调技术来源、团队构成与能力归属。这意味着监管框架正在由“形式审查”转向“实质审查”。 其次,监管对象由交易行为扩展至要素流动。过去的核心问题是并购是否合规,而现在更关键的是技术、数据与人才等关键要素是否发生跨境迁移。监管逻辑由此转向对能力外流的系统性控制。 再次,人工智能被纳入核心安全资产范畴。监管范围从传统产业层面上移至“认知基础设施”,算法、模型与工程团队本身成为安全关注对象。这标志着“能力安全”开始成为新的政策重点。 三、意味着什么:安全边界的系统性重构 这一事件所反映的,不是个案变化,而是安全边界的整体重构。 其一,从资产安全转向能力安全。传统安全框架主要围绕资源与基础设施展开,而当前已扩展至算法能力、数据体系与人才结构本身。能力不再只是发展要素,也成为安全对象。 其二,从市场逻辑转向安全逻辑。并购原本以效率与资源配置为导向,而在当前环境下,资本流动逐步被纳入国家安全框架,呈现出明显的安全化趋势,并购行为本身也随之被政治化。 其三,从交易监管转向要素控制。监管重点由单一交易转向关键能力的跨境流动,形成对技术与人才迁移的系统性约束。这一变化使跨境并购不再只是市场行为,而成为需要优先接受安全评估的敏感活动。 四、美国的做法:制度化的技术防扩散体系 从比较视角看,美国在相关领域已形成较为成熟的制度体系,其核心同样围绕能力控制与安全优先展开。 在投资审查方面,美国“外国投资委员会”长期承担关键角色。该机制不仅可以否决交易,还可要求资产剥离,甚至对既有交易进行追溯性审查。例如字节跳动在相关业务问题上持续面临监管压力,其核心逻辑在于对数据与算法能力的安全考量。 在法律层面,《外国投资风险审查现代化法》显著扩大了审查范围,将非控股投资以及关键技术与数据纳入监管核心。这意味着,即使未取得控制权,只要存在能力接触的可能性,也可能触发安全审查。 在行政工具方面,以美国商务部工业与安全局为代表的出口管制体系,通过限制高端芯片与算力资源,对技术扩散形成外部约束。此外,美国还逐步强化对外投资限制,防止资本成为技术转移的渠道,从而构建起覆盖投资、贸易与资本流动的综合性防扩散体系。...
2026-04-28当人形机器人进入真实战场环境测试,战争的技术边界在悄然移动。 文/毕研韬 近日多家媒体报道,两台由美国科技公司Foundation研发的人形机器人(Phantom MK-1),已于2026年2月被送往乌克兰战争前线。这两台机器人可使用人类武器(手枪、霰弹枪、自动步枪M-16等),但在乌克兰初期仅用于侦察与后勤测试。这是人形机器人首次进入真实战争环境。 两台机器人原型进入战场环境 根据公开报道,这两台人形机器人仍处于实验阶段。研发方的主要目的是在真实的战争环境中测试机器人系统的稳定性、行动能力以及任务执行能力。目前,这两台机器人已开始测试。 这些机器人并未被正式纳入军事编制。尽管如此,将机器人带入真实战争环境进行测试,本身就是一个值得关注的信号。在真实战场中,气候、地形、通信干扰、爆炸冲击以及电子战条件都会对机器人系统造成影响。因此,许多军事技术只有在真实环境中才能获得可靠数据。 乌克兰战场成为新技术试验场 Foundation 创始人Mike LeBlanc(前美军陆战队员)表示:在乌克兰看到的是“complete robot war”(完全的机器人战争),并认为“把机器人而非士兵送上战场是道德需要”。 从技术角度看,人形机器人并非最简单的军事机器人形态。履带式或轮式无人车辆在稳定性和负载能力方面往往更具优势。之所以开发人形机器人,是因为这种结构在某些复杂环境中具有独特优势。例如,人形结构可以更容易适应人类设计的基础设施,如楼梯、门廊或狭窄空间。对于城市战、灾害救援以及复杂地形行动而言,这种形态具有潜在价值。 人工智能与战争形态变化 人形机器人进入战场环境测试,反映人工智能技术正在逐步进入军事领域。近年来,各国军队越来越重视所谓“智能化战争”。这一概念通常包括几个核心技术方向:无人系统、自动化决策辅助、人工智能侦察分析以及机器人平台。 这些技术的共同目标,是通过机器系统承担高风险或高强度任务,从而减少人员伤亡并提高作战效率。例如,在侦察、排雷、物资运输以及危险环境行动等领域,机器人系统具有明显优势。 然而,这一趋势也引发了新的国际安全讨论。国际社会长期关注“致命自主武器系统”(LAWS),即是否应允许机器在没有人类直接控制的情况下作出杀伤决策。目前,多数国家在公开立场上仍强调“人类在回路中”(human-in-the-loop),即关键决策必须由人类控制。 技术象征意义大于现实意义 与其说这两台设备本身具有决定性意义,不如说它们代表了一种趋势:军事技术正在向自动化、智能化和无人化方向发展。 美国国防部已与Foundation公司签订了一份价值2400万美元的合同,合同内容涉及陆军、海军和空军项目。未来,该公司计划推出MK-2型号,预计于4月发布,MK-2将在防水性、大容量电池等方面进行升级,负载能力也将提升至175磅。 Foundation的目标是到2027年底前生产5万台MK-2型号人形机器人,每年生产3万台,且希望最终将单台价格降低至2万美元以下。 未来战争的一个可能方向 人形机器人是否会成为主流军事装备,目前仍存在很大不确定性。可以确定的是,随着人工智能和机器人技术持续进步,战争形态正在逐步发生变化。两台人形机器人在乌克兰前线环境进行测试,或许只是这一变化过程中的一个早期信号。
2026-03-17AI重构的是“情报生产流程”,而非“命令发布机制”。 毕研韬 2026年2月28日,美国和以色列对伊朗目标实施高强度打击。围绕此次行动,外界讨论的焦点之一,是人工智能是否已经实质性进入实战决策链条。基于公开信息可以确认:AI在此次行动中的作用,集中于情报处理、态势推演与平台控制等技术层面,而非自主作战决策。 AI改变的是“信息处理结构”,而不是“决策主权结构” 现代战争的核心瓶颈并非火力,而是信息处理能力。海量卫星图像、信号情报、开源数据与通信截获,需要在极短时间内完成筛选、比对与关联分析。AI系统在此阶段发挥的是数据压缩与模式识别功能。 据公开报道,美军与以色列情报体系利用大模型与图像识别算法对会议活动、人员移动轨迹、通信频率变化进行模式分析,从而提高目标识别精度。这里的关键不在于“机器选择目标”,而在于缩短了人类完成分析所需的时间尺度。 换言之,AI重构的是“情报生产流程”,而非“命令发布机制”。 战场推演的算法化:概率模型进入作战方案评估 在作战方案制定阶段,AI的作用体现为高频率情景模拟。传统作战推演依赖专家经验与有限变量设定,而算法模型可以同时处理更多变量组合,包括防空反应时间、导弹拦截成功率、区域升级概率等。 AI在此处的功能类似于“概率加速器”:它并不决定是否打击,而是为决策层提供不同方案的风险分布图。这种能力在高密度目标环境中尤为重要,因为错误估计可能直接引发区域升级。 因此,AI对决策的影响是结构性的——它改变了风险评估的精度,但未改变风险承担者。 无人平台中的算法控制:自主导航而非自主杀伤 无人机、巡航导弹等平台中的AI,主要用于路径规划、抗干扰调整和目标跟踪稳定。算法可以根据实时环境调整飞行轨迹,规避雷达或干扰源。 目前公开资料并无证据表明打击决策由系统独立完成。武器释放仍嵌入人类授权机制。美军近年来反复强调“人类在回路中”(human-in-the-loop)原则,即关键致命决策必须由人类完成。 因此,所谓“AI参战”,更准确的表述应为“算法嵌入武器系统的控制层”。 网络与电子战:自动化攻防的效率提升 冲突同时伴随网络攻击与电子干扰。AI在网络领域的典型应用包括异常流量识别、漏洞扫描自动化与攻击路径优化。这类技术提高了攻防速度,但并不等同于自主战略决策。 需要区分“自动化工具”与“自主意图”的概念。前者是执行效率问题,后者涉及政治与军事主权。目前公开信息显示,前者存在,后者并未出现。 真正的变化:战争节奏的压缩 如果从结构层面总结,AI的实际影响不在于“是否开火”,而在于压缩战争决策的时间窗口。情报整合速度加快,风险评估周期缩短,打击链条更紧凑。 这种节奏压缩具有战略含义:当决策周期缩短到极限,政治层面的冷却时间可能被压缩,误判风险反而上升。因此,AI并未降低战争风险,而是可能改变风险的表现形式。 结论:界限依然存在 在此次美以对伊朗的打击行动中,AI是嵌入式工具,而非主权主体。它提升了信息处理效率、推演精度与系统稳定性,但未进入独立决策层级。当前战争形态的演变,并非“机器取代人类”,而是“算法重塑决策节奏”。...
2026-03-03近日,海南大学国际传播与艺术学院教授、察哈尔学会高级研究员毕研韬围绕“算法秩序对全球治理的塑造逻辑”作专题分享,系统阐释算法如何从技术工具演变为深刻影响全球治理结构、规则与权力分配的关键变量,引发与会者对数字时代治理范式转型的深入思考。 毕研韬指出,随着人工智能、大数据和平台技术的广泛应用,算法已不再只是中立的计算程序,而是深度嵌入公共决策、社会管理和国际互动之中,逐步形成一种具有规范性和约束力的“算法秩序”。这种秩序正在重塑全球治理中“问题如何被界定、风险如何被识别、资源如何被配置、权力如何被行使”等核心环节。 在分析中,毕研韬从全球治理的结构性变化入手,指出传统以国家为核心、以制度谈判为主要手段的治理模式,正受到平台公司、技术标准、数据规则等新型行为体和新型规则的持续冲击。算法通过对信息的筛选、排序和推荐,事实上参与了公共议题的建构过程,对“什么是问题”“哪些问题更紧迫”产生前置性影响,从而在无形中改变治理议程。 他进一步强调,算法秩序的扩张带来了多重风险。一是权力结构的隐性集中,算法设计与数据资源往往掌握在少数大型平台和技术强国手中,可能加剧全球治理中的不对称性;二是透明性与可解释性不足,算法决策过程高度技术化,超出一般公众乃至监管者的理解能力,削弱了问责机制;三是规范碎片化,不同国家和地区在算法治理上的价值取向和制度安排差异显著,增加了全球协调的难度。 在此背景下,毕研韬提出,应从全球治理高度重新审视算法问题,将其视为技术、制度与权力深度耦合的产物,而非单纯的工程或伦理议题。他认为,未来的关键不在于“是否使用算法”,而在于“由谁设计算法、遵循何种规则、服务何种公共目标”。这要求各国在坚持自身发展道路的同时,加强国际对话,推动算法治理的最低共识和基本规范建设。 结合中国实践,毕研韬指出,中国在算法治理领域已逐步形成以公共利益和社会秩序为导向的制度探索,其经验对于丰富全球治理的多元路径具有重要参考价值。他强调,提升算法规则的透明度、可解释性和公共参与度,不仅是国内治理现代化的重要内容,也关系到中国在国际规则讨论中的话语能力与可信形象。 本次分享从传播学与全球治理的交叉视角出发,揭示了算法如何在“看不见的层面”重塑世界运行方式,为理解数字时代的权力结构和国际秩序提供了新的分析框架。与会者普遍认为,该主题具有鲜明的现实针对性和前瞻意义,为进一步开展算法治理与国际传播研究奠定了坚实的理论基础。
2025-12-13毕研韬 大家下午好!首先感谢柯(银斌)主任邀请,感谢各位精心筹备这次活动。 我先介绍三个传播学概念。一是“不可沟通性”(incommunicability),是指在有些场景下,双方交流得越多,反而分歧越大、距离越远。二是“意识形态浓度”。2025年8月我在《海南师范大学学报》(社会科学版)发表了论文“海南自贸港国际传播:理论框架与行动原则”,在该文中我用“意识形态浓度”指代特定文本、符号、叙事中所蕴含的意识形态元素、价值立场或政治导向的显性程度、密集程度与感知强度。三是“告知即影响”(To inform is to influence),是指信息一旦进入传播流程,即便意识形态浓度极低,也会对受众认知产生方向性影响。如听到“台风明晚登陆本市”,市民就会采取相应行动。 下面我就筹备组拟定的三个问题简要阐述个人观点,供大家参考。 问题一:怎样才能突破熊猫、美食这种“浅层”喜欢,让世界各国理解甚至认同我们背后“硬核”故事(中国式现代化的发展道路)? 我认为可从3点入手: 1.降低意识形态浓度,突破认知屏障 在跨文化传播中,任何带有明显价值判断、政治目的或制度优越感的表达,都会被受众归类为“宣传”,自动触发防御机制。高浓度的意识形态叙述无法进入对方的认知体系,更无法赢得信任。 2.把叙事入口嵌入全球共同议题。 从不平等、能源转型、供应链安全、数字治理等全球痛点切入,呈现经验的“可用性”。 3.让国际合作的利益攸关方成为叙事主体。 由企业、科研机构、地方政府、国际组织等以真实案例“代言”,以第三方视角建立信任。 问题二:怎样做好公共外交多元传播主体的协调和激励,调动更多的民间力量参与其中? 公共外交天然带有国家中心主义色彩,具有动员性和宣传性,它会收编民间国际传播资源,在一定程度上,这反而不利于国际传播的公信力建设。更有效的路径是以国际传播范式来理解社会主体的作用:政府提供事实基础与公共信息,社会主体以专业身份参与全球公共议题,从而自然构成多元的国际传播生态。 可以从三点推进: 1. 以“信息开放”而非“口径统一”作为协调的核心机制 协调并非让不同主体“齐步走”,而是要让他们获得真实、准确、可验证的数据,降低信息壁垒,使专业群体能够基于各自经验形成独立表达。当信息对称、多源验证成为基本条件,多元主体在自然状态下就形成互补,而非机械重复。 2....
2025-12-08感谢热情的介绍。 首先,我要感谢马克龙总统举办此次活动,当然还要感谢昨晚美味的晚餐。晚餐时,马克龙总统看着我问我是否愿意发言,我说,总统先生,我来这里是为了享受美好的陪伴和免费的葡萄酒,但今天我必须通过自己的表现来赢得这些。 当然,我还要感谢莫迪总理的到来以及他对此次峰会的共同主办,也要感谢在座的各位的参与。 我今天早上来这里,不是要谈论人工智能的安全性,这是几年前会议的主题。我来这里是要谈论人工智能的机遇。 当像这样的会议召集起来讨论一项前沿技术时,我认为我们的反应往往是过于谨慎、过于规避风险。但我还从未遇到过一项技术突破,如此明确地要求我们做出截然相反的反应。 我们的政府——特朗普政府——相信,人工智能将在经济创新、就业创造、国家安全、医疗保健、言论自由等方面产生无数革命性的应用。现在限制其发展,不仅会让该领域的现有企业不公平地受益,还会使我们有生以来见过的最有前途的技术之一陷入瘫痪。 考虑到这一点,我今天想主要讲四点。 第一,本届政府将确保美国的人工智能技术继续成为全球的金标准,并确保我们成为其他国家——当然还有企业——在扩大自身人工智能使用时的首选合作伙伴。 第二,我们认为,对人工智能行业的过度监管可能会扼杀一个正在起飞的变革性行业,我们将不遗余力地鼓励促进人工智能增长的政策。我希望这种放松监管的风味能够渗透到本次会议的许多讨论中。 第三,我们坚信,人工智能必须免受意识形态偏见的影响,美国的人工智能不会被强行变成专制审查的工具。 最后,第四点,特朗普政府将为人工智能保持一条有利于劳动者的增长道路,使其成为在美国创造就业的有力工具。 我很赞同莫迪总理的观点。我真的相信,人工智能将促进人们提高生产力,它不会取代人类。它永远不会取代人类。我认为,人工智能行业的许多领导者在谈论对取代劳动者的恐惧时,真的错过了重点。我们相信,人工智能将使我们更加高效、更加繁荣、更加自由。 美利坚合众国是人工智能的领导者,我们的政府计划继续保持这一地位。美国拥有贯穿整个人工智能堆栈的所有组件,包括先进半导体设计、前沿算法,当然还有变革性的应用。 现在,这个堆栈所需的计算能力对于推动人工智能技术至关重要。为了保障美国的优势,特朗普政府将确保最强大的人工智能系统在美国建造,使用美国设计和制造的芯片。 当然,仅仅因为我们是领导者,并不意味着我们想要或需要孤军奋战。让我在这一点上明确一点:美国希望与在座的各位合作,我们希望以开放和合作的精神,共同踏上摆在我们面前的人工智能革命之路。 但要建立这种信任,我们需要能够促进人工智能技术创造的国际监管制度,而不是扼杀它。我们需要我们的欧洲朋友,特别是以乐观而不是胆怯的态度看待这个新前沿。 现在,美国在前沿人工智能方面的发展并非偶然。通过保持开放的监管环境,我们鼓励美国创新者进行实验,并进行无与伦比的研发投资。 在2028年预计用于人工智能的7000亿美元(左右)中,超过一半可能会投资在美利坚合众国。 本届政府不会扼杀那些生产出一些最具突破性人工智能应用的初创企业和研究生。相反,我们的法律将为大科技公司、小科技公司和所有其他开发者创造一个公平的竞争环境。 随着总统最近签署的关于人工智能的行政命令,我们正在制定一项人工智能行动计划,该计划将避免过度谨慎的监管制度,同时确保所有美国人都能从这项技术及其变革性潜力中受益。 我们邀请你们的国家与我们合作,如果这个模式对你们的国家有意义,就请遵循这个模式。然而,特朗普政府对一些外国政府正在考虑对拥有国际业务的美国科技公司加紧限制的报道感到担忧。美国不能也不会接受这一点,我们认为这不仅对美利坚合众国,而且对你们自己的国家来说也是一个可怕的错误。 美国各种规模的创新者都已经知道应对繁琐的国际规则是什么感觉。我们许多最具生产力的科技公司被迫应对欧盟的《数字服务法案》以及该法案在删除内容和监管所谓虚假信息方面制定的庞大规定。 当然,我们希望确保互联网是一个安全的地方。但是,阻止捕食者在互联网上伤害儿童是一回事,而阻止一个成年人访问政府认为是虚假信息的观点则是另一回事。...
2025-02-21作者:唐摩崖 人工智能(AI)正在成为全球科技竞赛的核心,若干国家都在为争夺未来AI技术的主导权而加紧布局。随着AI技术的飞速发展,AI不仅正在重塑全球经济结构,也在军事、社会治理、国际竞争等多方面产生深远影响。 美国:星际之门与全球技术领导 美国是全球人工智能的先行者,并且在多项技术领域中处于领先地位。2019年,美国发布了《美国人工智能研究与发展战略计划》(The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan),其目标是加强基础研究、发展先进的AI技术,并推动其在各个领域的应用。美国的AI战略不仅强调技术研发的突破,还特别重视将AI广泛应用于军事、健康、教育等多个领域。 2025年,美国启动了“星际之门”(Gateways to the Stars)计划,旨在促进AI在量子计算、深度学习、自动驾驶和军事智能等领域的重大突破。美国通过政府、军方、科技公司和科研机构紧密合作,进一步强化在AI领域的全球主导地位,尤其注重智能武器、无人作战系统和网络安全等军民融合领域的应用。 美国的科技公司,特别是谷歌、微软和亚马逊,已经在AI的重要领域取得了显著进展。自然语言处理、计算机视觉、深度学习和机器学习等技术领域,已成为美国科技巨头的核心竞争力。 中国:AI创新与全面布 过去几年内,中国在AI领域取得了飞速的进展。2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提出,到2030年,中国将成为全球AI创新中心。中国不仅加大了AI技术的研发力度,还通过政策引导,促进AI在智能制造、自动驾驶、医疗健康、智慧城市等领域的广泛应用。 中国的AI战略核心在于自主创新和产业应用的结合。中国科技巨头如百度、阿里巴巴、腾讯等,在AI技术的研发和应用上取得了显著成就,尤其是在自然语言处理、图像识别、自动驾驶等领域。中国的“互联网+”战略为AI应用提供了广阔的市场基础,进一步促进了AI产业的快速发展。 在AI伦理方面,中国也在推进技术治理和社会责任的建设。中国政府在推出AI技术的同时,致力于探索AI在公共安全、社会治理中的合理应用,并推动与全球AI治理框架的对接。 欧盟:投资人工智能与伦理监管 与美国和中国的技术驱动型战略不同,欧盟在人工智能的研发和应用中,强调伦理、法律和社会责任。欧盟希望在全球AI技术竞争中,不仅依靠技术创新,更要通过伦理监管和法律框架引领全球AI发展方向。...
2025-02-15文/米迦勒 为什么中国的大学教师特别好管理? 这是微信视频号“雨落禅心静”在其作品中抛出的问题, 意思是为什么大学教师如此顺从于管理者? 管理者一而再,再而三地压制, 文件规定想一出是一出, 一再试探老师的容忍底线, 结果发现底线没有最低,只有更低。 对此,她指出了三个原因。 一是老师本身没钱没权, 二是职业对大学教师的职业约束, 三是大学教师已在硕博阶段接受并通过了“服从性测试“。...
2025-09-24院士制度在各国殊途同归,但中国院士制度映照出独特的政治属性与治理逻辑。 文/赵一鸣 许多国家和地区通过院士制度评选和管理本国的最高学术荣誉——院士。从英国皇家学会、法国科学院,到美国国家科学院,院士身份不仅代表着卓越的学术成就,更是推动科学进步的重要力量。尽管各国院士制度在总体目标上相似,但在选拔机制和社会角色等方面存在一定差异。中国院士制度在借鉴国际惯例的基础上,结合自身国情,形成了独特的发展路径。 一、世界主要院士制度概览 英国皇家学会(Royal Society)成立于1660年,是世界上历史最悠久的科学学会之一。院士由现有院士提名并经过严格的同行评审产生,强调学术贡献和专业认可。院士主要承担科学研究和咨询任务,保持较高的学术独立性。 法国科学院(Académie des Sciences)成立于1666年,作为法国国家科学机构,院士通过严格的学术评审选拔。其成员不仅活跃于基础科学与应用科学领域,也参与国家科研政策的建议。制度上保持较强的自治传统。 美国国家科学院(National Academy of...
2025-08-08在国际上,记者证并非普遍由政府颁发,大多数国家依靠媒体机构或行业组织确认记者身份,只有少数国家实行行政许可制度。 文/陈卓然 在中国,记者证由国家新闻出版署统一颁发,是新闻从业的法定凭证。持证记者必须隶属于已注册的新闻机构,并通过年度审核。没有这一证件,记者身份在法律上难以成立,采访也可能缺乏合法性。因此,不少中国读者容易产生一种印象:记者证理所当然应由政府颁发。 然而在国际上,情况并非如此。在绝大对数国家,记者证由媒体机构或行业协会颁发,而非政府。最常见的有两种形式:一种是媒体内部工作证(Press ID),由新闻机构自行制作,作为雇佣和身份的证明;另一种是行业组织记者证(Press Card),由记者协会或多家媒体组成的联合机构管理,在新闻行业内广泛认可。以英国为例,UK Press Card Authority 集合了多家媒体与行业协会,统一发放标准化记者证;法国的 Carte de...
2025-08-08导语:中国多数人没有宗教信仰,但并非没有精神世界。他们的信仰,是世俗伦理、家族责任与现实关怀的混合体。 文/毕研韬 2026年5月22日发布 长期以来,中国被视为全球世俗化程度最高的大国之一。与美国、中东、拉美等高度宗教化社会相比,中国社会中的正式宗教信仰人口比例明显偏低。虽然统计口径不同,不同机构的数据有所差异,但核心结论高度一致:绝大多数中国人并不具有明确、稳定、制度化的宗教身份。 然而,“没有宗教信仰”并不意味着“中国人没有精神世界”。事实上,中国形成了一种非常特殊的文明结构:它既不同于西方一神教社会,也不同于完全意义上的无信仰社会,而是一种以世俗伦理、家族文化与现实主义为核心的文明体系。 一、数据共识:中国是全球“无宗教身份人口”最多的国家 从中国官方、学界研究与国际机构公布的数据看,中国社会的“无正式宗教信仰”特征十分明显。 1.官方数据:约86%人口无正式宗教身份 2018年,中国国务院新闻办公室发布《中国保障宗教信仰自由的政策和实践》白皮书指出,中国信教公民约2亿人。当时中国总人口约13.9亿,这意味着具有正式宗教身份的人口约占14%,无宗教信仰人口约占86%。 官方统计主要包括佛教、道教、伊斯兰教、基督教、天主教,其中伊斯兰教信众约2000万人,基督教(新教)约3800万人,天主教约600万人。 这一统计口径相对严格,主要基于合法登记宗教场所与制度化宗教活动,并不包含大量民间信仰、文化性宗教参与者以及非正式宗教网络。因此,它属于“保守统计”。 2.中国学界调查:73.56%无宗教信仰...
2026-05-22(以发表时间为序;2025年8月8日更新) 第一部分 专著及图书章节 第二部分 期刊论文 第三部分 报纸文章 毕研韬.解码美国战略传播.《海南日报》,2014年1月1日A06版
2025-08-08政府是市场秩序的唯一责任人。 文/石敢当 中国网络营销领域的“坑”,从来不是偶发的行业乱象,而是根深蒂固的系统性问题。多数评论停留在罗列“坑”的表现、泛谈治理方向,却未点透核心:网络营销的“坑”,本质是“利益至上”导向下,平台、商家、政府三方权责失衡,缺乏有效约束机制的必然结果。 一、网络营销的“坑”,核心是“欺骗式收割”的利益闭环 当下网络营销的各类“坑”,看似五花八门,实则围绕“流量变现”形成了完整的利益闭环,所有套路的核心都是“欺骗式收割”,而非单纯的“营销不当”,这也是其屡禁不止的关键所在。 其一,信息失真不是“过度包装”,而是“刻意造假”。直播带货中“假测评”“假销量”“假功效”,短视频里“剧本式对比”“剪辑式证明”,本质上是商家与内容创作者合谋的欺骗行为——不是为了展示产品价值,而是为了通过虚假信息,诱导消费者冲动下单。这种行为早已超越“营销夸张”的范畴,涉嫌虚假宣传,却因隐蔽性强、取证困难,成为行业常态。 其二,价格不透明不是“规则复杂”,而是“刻意设局”。“先涨后降”“满减叠加”“隐性消费”等套路,核心目的不是让利消费者,而是通过混淆价格认知,制造“捡便宜”的假象,本质是利用信息差进行价格欺诈。更关键的是,这种设局往往得到平台默许,甚至平台会主动配合设置“限时”“限量”等机制,倒逼消费者仓促决策,共同分食利益蛋糕。 其三,售后断裂不是“责任模糊”,而是“刻意推诿”。交易完成后,平台以“只是中介”为由撇清责任,商家以“已发货”为由拒绝售后,服务方以“与己无关”为由逃避义务,本质上是三方提前达成的“责任豁免”默契——只追求前端转化,不承担后端责任,将维权成本完全转嫁给消费者,形成“收割即脱身”的闭环。 至于流量驱动的情绪化营销,不过是这套闭环的“工具”——用情绪替代理性,用噱头替代事实,本质是为了降低欺骗门槛,让消费者在失去判断能力的情况下,进入预设的“坑”中。 二、关键症结:三方权责失衡,约束机制形同虚设 网络营销“坑”的泛滥,核心症结不在于个体商家的道德缺失,而在于平台、商家、监管三方的权责严重失衡,且缺乏能够有效制约各方的机制,导致“欺骗式收割”的成本极低、收益极高。 核心症结一:平台的“双重角色”冲突,沦为“坑”的推手。平台既是市场秩序的维护者,更是流量变现的受益者,这种双重角色的冲突,让其必然偏向自身利益。一方面,平台通过算法将高刺激、高转化的“坑式营销”内容推给用户,获取高额广告收入和佣金;另一方面,对商家的虚假宣传、价格欺诈行为“睁一只眼闭一只眼”,甚至为其提供技术支持(如虚假销量统计、流量投放)。平台的纵容,是“坑”持续存在的关键推手——没有平台的默许,多数“坑式营销”根本无法触达海量用户。...
2026-04-11