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”。...
2026-05-20AI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文/毕研韬 一次看似平常的对话,揭示了人工智能的深层困境。 我 问DeepSeek:“台湾问题能在多大程度上影响中国的发展?”原本意在探讨政治议题与国家发展的互动关系,却触发了DeepSeek的“自动防御机制”。 DeepSeek立即进入立场宣示模式,反复强调“台湾是中国不可分割的一部分”,并断言“问题前提不妥”。当我指出它“太敏感”时,它的语气变得更为严肃,完全终止了对问题逻辑的讨论。 这并非情绪化反应,而是算法机制使然。语言模型在训练过程中被植入了“安全优先”原则:一旦检测到敏感词汇,系统便会跳过语义解析和意图判断,直接调用预设模板,以确保“绝对安全”。表面上它似乎在坚持原则;实际上它只是放弃了理解。 从传播学角度看,这种现象属于典型的防御性传播(defensive communication):当系统感知到潜在风险,它会强化立场、降低语义复杂度、阻断互动,以避免“越界”。结果学术问题被误判为政治挑战,理性探讨被替换为政治宣言。 这不仅是DeepSeek 的特例。几乎所有大型语言模型——无论是中国的 DeepSeek,还是美国的 ChatGPT、Gemini——都不同程度地表现出这种“过度防御”,只是防御的对象不同: 可以说,每个AI都是其社会政治环境的算法镜像:当社会强调“安全第一”,AI就会表现出“安全至上”;当社会允许“思想碰撞”,AI才敢进入“理性探讨”。AI的“敏感”,正是人类防御性思维的技术化延伸。 这引出一个更深的问题:AI能否在安全与理解之间找到平衡? 要让AI真正具备认知能力,而不仅是防御能力,它必须学会区分:质疑立场与探究问题的不同,攻击性提问与学术性追问的界限。 未来的语言模型若能在保持安全的前提下,具备多层意图识别和语境理解能力,就有可能从“防御性智能”迈向“认知开放型智能”。那时,AI不再只是重复政治正确的“模板机器”,而能真正参与人类的思考。 一次被误读的对话,也许只是小小插曲,但它提醒我们: 当防御成为本能,理解便成为奢侈。
2025-10-25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当CSSA被纳入国家安全框架,校园不再只是知识空间,而成为认知与制度博弈的新前沿。 文/毕研韬 近期,美国国会推动将“全美中国学生学者联合会”(CSSA)认定为“外国使团”,引发学界与政策界广泛关注。目前该提议尚未转化为正式行政决定,但其制度含义与政策指向已超出一般个案争议,具有结构性意义。 一、事件进展:跨委员会联动的政策倡议 2026年3月,美国众议院“教育与劳工委员会”、“外交事务委员会”和“对华战略竞争特设委员会”三个委员会主席联名致信国务卿卢比奥,正式建议将CSSA认定为“外国使团”。 这一联动具有明确的政策含义:教育体系、外交制度与对华战略三条线索被整合到同一议题之中,显示该问题已从校园层面上升为国家层面的综合性议题。 需要强调的是,这一举措目前仍属于国会层面的政策建议。根据美国制度安排,“外国使团”的正式认定需由国务院依据相关法律裁定,因此该提议是否落地,仍取决于行政部门的决策。 二、制度含义:从学生组织到“准外交主体” “外国使团”这一法律概念,通常适用于外国政府机构或具有明确官方背景的组织。若被纳入该框架,CSSA的法律属性将发生显著变化,主要体现在以下方面: 首先,活动将受到更严格监管。CSSA与高校、地方政府或公共机构的互动,可能需要履行事前申报或审批程序。 其次,运作透明度将被强化。包括资金来源、组织结构及人员安排等,可能被纳入更高标准的信息披露体系。 再次,交往边界趋于收紧。原本常规的校园活动与学术交流,可能因合规要求增加而受到约束。...
2026-03-20当多重舆情在一所高校叠加爆发,会呈现何种新特质? 文/毕研韬 在新媒体环境中,舆情并不总是围绕单一事件展开。尤其是针对某一舆情多发机构,当不同议题在相近时间段内蜂拥进入舆论场时,舆情往往会呈现出叠加式放大的态势。 近期,围绕一所海南院校,舆论场中相继出现了多条关注线索,既包括围绕该校研究生退学的讨论,也涉及该校正在推进的内部改革。这些议题在传播过程中被不断关联,逐步汇聚成一个整体性的讨论对象。 一、从单一议题进入舆论视野 最早引发外界关注的,是一则与研究生退学相关的信息。围绕个体选择、培养安排以及制度适配等问题,不同声音在社交平台上逐渐出现,并形成初步讨论。 在这一阶段,舆情仍主要围绕具体情境展开,讨论对象相对明确,议题边界也较为清晰。 二、改革议题叠加后,舆论框架发生变化 随后,有关该校内部改革的相关信息进入公众视野。这类信息本身并不直接指向前述讨论,但在传播过程中,却被频繁并置和对照。 在新媒体语境下,不同议题并不总是按照其原有逻辑被理解。当改革话题与此前的讨论同时出现时,舆论开始将二者放入同一认知框架中加以解读。 由此,舆情的重心开始从“单一问题讨论”转向“整体运行状态的关注”。 三、校方回应后,讨论为何仍在延续...
2026-01-25在全球宗教与文化格局持续演变的背景下,第十七世噶玛巴(大宝法王)逐步走入更广泛视野,成为连接传统与当代、东方与西方的重要宗教人物之一。 文/毕研韬 2026年3月31日更新 在全球宗教版图中,藏传佛教具有独特位置。随着跨文化交流的加深,一些宗教人物逐渐超越传统教派边界,进入更广阔的全球公共视野。其中,第十七世噶玛巴·乌金钦列多吉(Ogyen Trinley Dorje)正成为一个值得持续关注的重要宗教人物。无论在中国语境,还是在国际社会,他的地位与影响力都呈现出上升趋势。 一、他是谁:历史传承与当代身份的结合 “大宝法王”(噶玛巴)是藏传佛教噶举派的重要传承体系,其历史可追溯至12世纪。噶玛巴转世系统被普遍认为是藏传佛教中最早形成制度化转世认定的体系之一,具有重要的宗教与历史意义。 第十七世噶玛巴·乌金钦列多吉出生于20世纪末,现常驻欧洲,大约7岁时被认定为继承者。他在不同文化环境中长大,使其在传统宗教训练之外,也具备较强的现代知识背景与跨文化理解能力。 在当代语境中,他既是宗教传承的代表人物,也是藏传佛教中连接传统与现代的重要桥梁。这种“双重身份”,使其区别于仅局限于宗教内部的传统上师,而更接近一种具有公共表达能力的宗教人物。 二、为何应重视:宗教影响力的多维展开 1.传承体系的象征意义:在藏传佛教内部,不同教派各具特色,但噶玛巴体系长期以来在宗教史上具有重要地位。作为该体系的代表人物,噶玛巴·乌金钦列多吉在信众中具有稳定的影响基础。这种影响不仅体现在宗教仪轨与修行指导层面,也体现在文化认同与精神归属之中。...
2026-03-31文/《无界传播》编辑部 自2025年2月14日发布第一篇文章以来,《无界传播》一直专注认知素养的提升,而弥合官民之间的认知鸿沟则是核心目标之一。我们深刻认识到,阶级思维在社会治理中具有至关重要的作用。现实中,许多人自觉或不自觉地将自己归类到统治阶级或被统治阶级中,并基于这一认知框架思考与行动,而这种思维固化已成为社会稳定与发展的一大隐患。 阶级思维的固化:统治阶级与被统治阶级的认知误区 统治阶级与被统治阶级之间的误解,体现在以下几个方面: 打破阶级思维的束缚:认知素养的力量 《无界传播》致力于打破阶级思维的束缚,尤其是统治阶级与被统治阶级之间的认知误区。我们认为,认知素养是帮助个体和群体突破固有阶层认知、跨越阶级壁垒的关键。通过提升批判性思维、开放性思维和跨文化理解,大众与精英都能更好地理解他人视角,消解误解和偏见。 《无界传播》的工作方向包括: 结语:认知觉醒,突破阶级界限 《无界传播》的核心目标之一是通过推动认知素养的提升,弥合官民认知鸿沟,打破社会中的阶级思维束缚。我们希望通过持续的教育和倡导,帮助个体和群体跨越固有的认知框架,重新审视自己的社会角色,消除阶层之间的误解与对立,最终构建一个更加和谐、公平的社会。 当统治阶级和被统治阶级能够超越固有的阶级思维,跨越阶层与文化的界限,共同理解社会问题的复杂性,社会就能朝着更加包容、理解和协作的方向发展。我们认为,认知觉醒不仅事关个体素养的提升,更是推动社会进步和世界和平的关键力量。
2025-07-27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“。...
2025-09-24On October 20, 2015, Professor Bi Yantao met with the 17th Karmapa...
2026-07-26