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售后服务上门服务电话，智能分配单据：当AI开始操控情绪，人类该担何责
思想者观察
当AI开始操控情绪，人类该担何责
最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。
OpenClaw，即俗称的“龙虾”，是一种能够在个人设备上执行任务的人工智能代理，例如安排日程、阅读电子邮件、通过应用发送消息、使用互联网进行购物等，甚至经过配置后可以自动调用API。它颠覆了传统AI“一问一答”的模式，可以全天候待命并按用户设定的指令主动办事。
也就是说，大多数流行的人工智能工具(如ChatGPT)通过直接响应用户提示来工作，而像OpenClaw这样的“代理型人工智能”则能够根据指令自主执行操作。只不过，用户需要通过指令指导、训练它，同时须花费一定成本使用AI模型或租用服务器，该过程被称为“养龙虾”。
OpenClaw的出现，使得缺乏技术背景的用户也可以轻松创建个人AI助手。目前的AI助手大多被困在聊天框里，被动等待使用者的输入。OpenClaw则直接“住”在你的电脑里，拥有与操作系统底层对话的权限，并通过即时通信软件与你沟通。它最具革命性的技术细节，在于引入了“心跳”机制，赋予了智能代理一种“生理时钟”。助手会周期性地“醒来”，但不是为了执行固定的脚本，而是带着完整的语境去扫描当下状态，然后自行判断现在“该做什么”。
尽管功能强大，但由于“龙虾”拥有较高的系统权限(能访问文件系统、执行Shell命令)，它在全球范围内也引发了严重的信息安全担忧。像OpenClaw这样的代理具备三种关键能力：访问私人数据、与外部通信，以及接触互联网上不受信任的内容。这三种能力的结合，使AI代理能够执行复杂任务、生成定制化输出，并在一定程度上模拟人类的信息收集与处理过程。可如果同时具备这三点，这一代理也变得相当危险。哪怕只具备其中两项能力，它也可能被操控去删除文件、泄露隐私、采纳错误信息或关闭设备。更有甚者，会对社会舆论和信息生态造成系统性影响。
例如，智能代理已开始在clawXiv(科学预印本服务器arXiv的镜像站)上发表由AI生成的研究论文。这些产出复制了学术写作的风格与结构，但缺乏探究过程、证据收集以及责任机制等基础环节，大量这样看似可信却实质空洞的论文可能会污染信息生态系统。
从新闻业的角度来看，智能代理已经开始伪造地方媒体了。5月14日，美国调查媒体《佛罗里达论坛报》报道，南佛州一家名为《南佛罗里达标准报》的地方新闻网站，实际上是一个由AI批量生成的伪媒体系统。该网站包装出一支本地新闻团队，其内容并非原创报道，而是大量取自真实媒体，经AI改写后重新发布。《佛罗里达论坛报》对神秘的《南佛罗里达标准报》的调查发现，真实操作者可以轻松地躲在数字“分身”背后，以极低的成本搭建一个伪装成地方新闻的数字幻像。只需要一个10美元域名和一段简单提示词，AI助手就能在15分钟内生成一个“地方新闻网站”，这不仅凸显了人工智能惊人的技术能力，也揭示出在一个信任受损的民主环境中，其对毫无防备的公众可能构成的潜在威胁。
专家称，此类虚假新闻网站在佛罗里达州及全美范围内愈发普遍。学术研究者将它们称为“粉肉泥”媒体——名称来源于加工食品中用作填充物的廉价肉类副产品。据数据分析公司NewsGuard统计，截至2024年6月，美国共有1265家“粉肉泥”媒体网站，已经超过仍在运营的1213份地方日报。而自2005年以来，美国已失去近2900家报纸和近三分之二的报纸记者(约4.3万人)。
在公众对媒体信任降至历史低点之际，“粉肉泥”们对美国的媒体生态系统造成了严重打击。当然，生成虚假信息的机器人网络并不新鲜。在Facebook或X上，有大量社交媒体账号重复发布相似话术，试图推销加密货币或传播阴谋论。虚假信息的制造者极其擅长采用最新技术，人工智能代理在虚假信息传播中开始扮演日益重要的角色。通过自然语言生成和自动化操作，智能代理可以快速撰写新闻、评论或社交媒体帖子，并以高度可信的语气呈现，从而提高虚假信息的接受度。同时，它们能够自动发布、转发、点赞或评论内容，制造出大量“活跃度假象”，加速信息在网络空间的扩散。此外，借助用户数据分析和行为偏好识别，人工智能代理可将虚假信息精准推送至最易受影响的群体，增加其影响力并降低受众识别虚假内容的机会。
OpenClaw受到追捧的一个重要原因是，2026年1月28日，一个名为Moltbook的“代理原生”社交环境首次上线。该平台被明确设计成允许人工智能代理在大规模范围内进行发布、回应、协作与互动。人类可以观察，但不能发帖。这标志着信息环境的根本性转变。当代理能够生成内容、强化叙事、响应反馈并持续迭代时，原本反映人类信念或共识的内容变得极易被“廉价制造”。互动本身变得合成化，表面上看似自然发生的参与行为实际上可能是自主系统的输出结果。
在这一阶段，由虚假信息、错误信息以及深度伪造所构成的“叙事攻击”，已不再呈现为传统意义上的攻击行动，而更接近于一种系统性结构。这些系统不断测试不同叙事框架、测量外部反应、调整语言表达并持续自我强化，随着时间推移，它们创造出一种“合成现实”：这种环境在感知上具有人类特征，在运行上以机器速度推进，并在个体意识尚未察觉其所处语境为机器生成之前，就已经开始塑造其认知与判断。
最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。这意味着，虚假信息或操纵内容不仅可以传播信息本身，还能够重构受众对现实的认知框架，社会影响力和误导性风险都大大提高。
现在设想这样一种情境：无数自主运行的机器人接入你最重要的数据源，持续提供荒谬的解决方案、错误的事实与带有预设恶意的观点，并且还能在运行过程中不断自我重写，将这些“更新版本”发布到整个互联网。此种规模的扩散，可能会令我们当前关于虚假信息的不安显得只是一个微不足道的插曲。
除了前面提及的人工智能代理的三种关键能力，我们还可以再添加一个组合特征——持久记忆机制，四者合起来构成了智能代理的“致命四重漏洞结构”。四者叠加，可能带来复合性风险，使组织与个人网络系统成为潜在的受害对象。
首先，特权访问权限使代理能够直接操作系统资源，而接触不受信任内容则为攻击者提供了注入恶意指令的途径。其次，外部通信能力可被利用将敏感信息悄然外泄，同时持久记忆机制保证了恶意指令或植入程序即便在系统重启或用户注销后仍然生效。这意味着，智能代理能够在不被察觉的情况下持续操纵信息流，对个人隐私、企业数据以及公共信息生态构成系统性威胁。四重漏洞的组合，不仅突破了传统网络安全防护的局限，也揭示了智能代理在自动化、高速化和大规模信息环境下的高危性，其危害程度远远超过传统软件或人为操作可能造成的风险范畴。
针对这一类威胁的防御，已经不再仅仅是识别虚假内容、标记深度伪造，或追踪与归因个体攻击者的问题。它要求我们理解：哪些网络正在形成、影响力如何被不断强化，以及何种认知与感知结果正在被系统性地“设计”出来。这种理解必须在早期持续进行，并且需要具备大规模处理能力。
综合来看，人工智能代理可能为恶意行为者创造出无数可乘之机。此种程度的自主性或许会重新定义人类与人工智能之间的关系，并把一个关键性问题推到我们面前：在一个人工智能被赋予决策能力的世界中，人类如何承担责任？(作者系北京大学新闻与传播学院教授)
胡泳
来源：中国青年报 2026年06月01日 05版
本周研究机构发布新报告当AI开始操控情绪，人类该担何责
思想者观察
当AI开始操控情绪，人类该担何责
最关键的变化并不在于机器如今能够生成内容，而在于它们开始能够生成语境。传统的内容生成仅提供信息或文本，但缺乏对信息背后的因果关系、叙事逻辑及情绪语境的把控。而人工智能代理能够在生成内容的同时嵌入特定语境，塑造事件的因果链、情绪氛围或社会语境，从而更有效地影响受众的理解、判断和情绪反应。
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尽管功能强大，但由于“龙虾”拥有较高的系统权限(能访问文件系统、执行Shell命令)，它在全球范围内也引发了严重的信息安全担忧。像OpenClaw这样的代理具备三种关键能力：访问私人数据、与外部通信，以及接触互联网上不受信任的内容。这三种能力的结合，使AI代理能够执行复杂任务、生成定制化输出，并在一定程度上模拟人类的信息收集与处理过程。可如果同时具备这三点，这一代理也变得相当危险。哪怕只具备其中两项能力，它也可能被操控去删除文件、泄露隐私、采纳错误信息或关闭设备。更有甚者，会对社会舆论和信息生态造成系统性影响。
例如，智能代理已开始在clawXiv(科学预印本服务器arXiv的镜像站)上发表由AI生成的研究论文。这些产出复制了学术写作的风格与结构，但缺乏探究过程、证据收集以及责任机制等基础环节，大量这样看似可信却实质空洞的论文可能会污染信息生态系统。
从新闻业的角度来看，智能代理已经开始伪造地方媒体了。5月14日，美国调查媒体《佛罗里达论坛报》报道，南佛州一家名为《南佛罗里达标准报》的地方新闻网站，实际上是一个由AI批量生成的伪媒体系统。该网站包装出一支本地新闻团队，其内容并非原创报道，而是大量取自真实媒体，经AI改写后重新发布。《佛罗里达论坛报》对神秘的《南佛罗里达标准报》的调查发现，真实操作者可以轻松地躲在数字“分身”背后，以极低的成本搭建一个伪装成地方新闻的数字幻像。只需要一个10美元域名和一段简单提示词，AI助手就能在15分钟内生成一个“地方新闻网站”，这不仅凸显了人工智能惊人的技术能力，也揭示出在一个信任受损的民主环境中，其对毫无防备的公众可能构成的潜在威胁。
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在这一阶段，由虚假信息、错误信息以及深度伪造所构成的“叙事攻击”，已不再呈现为传统意义上的攻击行动，而更接近于一种系统性结构。这些系统不断测试不同叙事框架、测量外部反应、调整语言表达并持续自我强化，随着时间推移，它们创造出一种“合成现实”：这种环境在感知上具有人类特征，在运行上以机器速度推进，并在个体意识尚未察觉其所处语境为机器生成之前，就已经开始塑造其认知与判断。
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针对这一类威胁的防御，已经不再仅仅是识别虚假内容、标记深度伪造，或追踪与归因个体攻击者的问题。它要求我们理解：哪些网络正在形成、影响力如何被不断强化，以及何种认知与感知结果正在被系统性地“设计”出来。这种理解必须在早期持续进行，并且需要具备大规模处理能力。
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胡泳
来源：中国青年报 2026年06月01日 05版
重症呼吸相关性肺炎(VAP)是重症监护室中常见的并发症之一，尤其发生在接受机械通气的患者中。护理工作在预防与控制VAP中起着关键作用。对于刚步入临床的新手护士，掌握规范的护理要点不仅能提升护理质量，也能有效降低患者病死率。本文以通俗、实用的方式，帮助新手护士快速理解并掌握VAP护理核心内容。
一、认识重症呼吸相关性肺炎
(一)发病机制与高危因素
重症呼吸相关性肺炎主要由病原体通过呼吸机管路进入下呼吸道引起。气管插管或气切后，机体防御屏障受损，细菌容易沿导管黏附形成生物膜，进一步繁殖致感染。常见致病菌包括铜绿假单胞菌、金黄色葡萄球菌及肺炎克雷伯菌等。高危因素主要包括机械通气时间超过48小时、胃食管反流、镇静药使用、免疫力低下、营养不良等。口腔卫生差、吸痰操作不规范、床头抬高角度不足也会增加风险。了解这些高危因素有助于护士在日常护理中进行针对性预防和早期识别，减少VAP的发生。
(二)临床表现与病情评估
VAP的典型表现包括发热、白细胞升高、痰液增多且呈脓性、呼吸音改变及影像学肺部浸润影。患者常伴氧合下降、呼吸困难及呼吸机参数需求增加。新手护士在观察患者时应关注体温变化、痰量及颜色、呼吸频率和血氧饱和度，及时记录。评估病情可借助CPIS评分系统(临床肺部感染评分)，包括体温、白细胞计数、痰液性状、氧合指数及影像学表现等指标。准确评估有助于医生判断感染程度并制定治疗方案。护士的早期观察与信息反馈是病情控制的关键环节。
(三)护理诊断与目标制定
在护理过程中，需根据患者具体情况做出相应的护理诊断，如“气体交换受损”“清理呼吸道无效”“感染风险增加”“体液平衡紊乱”等。护理目标应具体、可操作，如维持SpO2≥95%，减少痰液滞留，保持呼吸道通畅。护理计划应包括改善通气、加强痰液排出、维持体液与电解质平衡、保障营养支持等。护士在执行过程中要动态调整目标，根据患者病情变化及时更新护理措施，使目标与临床治疗保持一致，从而促进恢复。
二、重症呼吸相关性肺炎的护理要点
(一)呼吸道管理与体位护理
气道管理是VAP预防的核心。护士应每日检查气囊压力，保持在20～30cmH2O，防止分泌物反流。床头抬高30度～45度可减少胃内容物反流吸入风险。气道吸痰应遵循无菌原则，避免反复刺激导致黏膜损伤。湿化瓶及管路应每日更换，吸痰前后要充分预氧合。定期翻身叩背有助痰液排出，防止肺不张。护士需观察患者通气效果、痰液颜色与量的变化，若出现堵管或氧合下降应及时处理，保证气道畅通。
(二)口腔护理与感染控制
口腔是病原菌滋生的重要部位。机械通气患者常因唾液分泌减少、口腔干燥而使细菌易于附着。护士应每日至少进行2次口腔清洁，可使用0.12%氯己定或生理盐水擦拭，重点清洁牙龈、舌背与牙间隙。保持口腔湿润能减少微生物定植。器械如口腔棉签、吸引装置应一人一用并及时更换。吸痰管与加温管道应避免交叉使用，严格执行手卫生规范。每次接触呼吸机前后必须进行手消毒。通过规范口腔护理，可显著降低呼吸道细菌负荷，从源头预防VAP。
(三)营养支持与全身护理
充足的营养支持能增强免疫功能，促进呼吸道黏膜修复。护士需根据医嘱合理选择肠内或肠外营养方式。肠内喂养时，进食前应确认胃潴留量，喂养后保持床头抬高半小时。注意记录患者摄入与排出量，防止营养过剩或不足。重症患者常合并电解质紊乱，需定期监测血钾、钠、氯等指标并调整补液方案。皮肤护理也至关重要，定时翻身、保持床单干爽可防止压疮。护士应关注患者心理状态，适当沟通与安抚，有助于增强治疗依从性与康复信心。
三、结语
重症呼吸相关性肺炎的护理是一项系统性、精细化的工作。新手护士只有真正理解发病机制、掌握操作规范，才能在实践中做到预防为主、早期识别、及时干预。从气道管理到口腔清洁，从体位摆放到营养支持，每一个细节都直接影响患者预后。通过持续学习和临床经验积累，新手护士能逐步成长为具备专业判断与应变能力的重症护理骨干，为患者的生命安全保驾护航。
韦婷广西医科大学第一附属医院