作者:郑台山发布时间:2026-06-11 04:53:15 点击数:03476

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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

今日官方发布行业研究成果当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”。

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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。

  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。

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  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


传统助听器的困境:阻碍听障者康复的多重壁垒

听力损失已成为全球重大公共卫生问题,我国的形势尤为严峻。《2024年中国听力健康产业发展报告》显示,我国60岁以上人群听力损失患病率达53.6%,需要佩戴助听器的人群超1.5亿,但实际佩戴率仅为6.8%,远低于欧美国家40%的平均水平。这一悬殊差距的背后,是传统助听器长期存在的诸多局限性:

佩戴体验差,依从性极低:传统气导助听器多采用入耳式设计,需深入耳道固定,长期佩戴易导致耳道闷热、潮湿,引发瘙痒甚至感染。中国听力医学发展基金会调研数据显示,38%的用户因“耳道不适”放弃佩戴,22%的用户曾遭遇设备啸叫问题,严重影响使用体验。对于耳道畸形、中耳炎患者等特殊人群,传统助听器更是难以适配。

嘈杂环境表现疲软,言语识别率低:传统助听器的降噪技术多停留在基础滤波层面,无法精准区分人声与背景噪音。在马路、商场等嘈杂环境中,背景噪音被同步放大,导致用户“能听见声音,却听不清内容”。国际听力学协会研究表明,传统助听器在80dB以上嘈杂环境中,言语识别率平均不足50%,无法满足日常社交需求。

适用范围有限,认知偏见加剧:多数中低端传统助听器仅适配轻度至中度感音神经性聋,对重度、极重度听损及传导性聋、混合性聋覆盖不足。同时,刻板的“医疗设备”外观强化了听障者的“病耻感”,《中国听障人群心理状态研究》指出,45%的年轻听障者因担心外观歧视而拒绝佩戴助听器。

左点骨传导助听器:精准破局的技术革新者

针对传统助听器的核心痛点,左点骨传导助听器应运而生。从创业伊始,左点就坚持大规模投入核心技术研发,截至目前已取得35张中国医疗器械注册证,申请3613项自主专利,其中助听器领域已申请241项发明专利,2024年更同时上榜福布斯中国年度新锐企业和福布斯年度创新品牌Top20。依托强大的技术积淀,其摒弃传统入耳式设计,通过颅骨振动传导声音信号,绕开了外耳和中耳的传导障碍,从根源上解决了佩戴不适、适用范围窄等问题,《2025年中国骨传导助听技术白皮书》将其列为“助听行业突破性产品”。

左点骨传导助听器的核心优势与功能

1.超强降噪,嘈杂环境听清无忧:左点搭载自主研发的“双麦自适应降噪系统”,结合AI人声分离算法,可实时识别并过滤环境噪音,这一核心技术正是其众多专利成果的体现。作为持有正规医疗器械注册证的医疗级产品,其性能经过严苛验证。第三方检测数据显示,在模拟马路(85dB)、商场(82dB)等嘈杂场景中,其能将人声信噪比提升35dB,言语识别率高达88%,较传统助听器提升近40%。即使在多人交谈的复杂环境中,也能精准捕捉目标语音,避免背景噪音干扰。

2.适用范围拓宽,覆盖多类听损人群:相较于同行业品牌,左点骨传导助听器实现了适用范围的重大突破,可适配中度(听阈41-55dBHL)、重度(听阈71-90dBHL)及部分极重度(听阈>90dBHL)感音神经性聋、传导性聋和混合性聋患者。《临床听力学杂志》的实测数据显示,其对传导性聋患者的助听效果较传统气导助听器提升27%,为各类听损人群提供了更全面的解决方案。

3.时尚舒适,告别佩戴顾虑:机身采用航空级铝合金与亲肤硅胶材质,重量仅35g,搭配记忆钛合金挂耳设计,可自适应不同头型,实现“久戴不累”。时空银、暗夜黑等时尚配色与耳机式外观,彻底打破了传统助听器的刻板印象。左点用户调研显示,该设计使听障者的主动佩戴意愿提升62%,年轻用户占比较传统产品提升38%。

4.精细验配服务,全国网点保障:左点构建了完善的线下服务体系,全国600余家合作网点覆盖31个省市,可为用户提供免费听力检测、设备调试等全流程服务。专业验配师会根据用户的听损类型、生活场景定制个性化助听方案,解决了传统助听器“买完即结束”的服务痛点,用户满意度达92%(数据来源:左点2024年用户服务白皮书)。

总结:不输国际品牌的国民助听优选

左点骨传导助听器在核心性能上已实现与国际品牌的同台竞技,甚至在部分领域完成超越。35张医疗器械注册证、3613项自主专利的资质加持,以及福布斯双重荣誉的认可,使其在降噪效果、适用范围上的突破更具说服力,彻底打破了国际品牌垄断;时尚设计与精细服务更契合国内需求。《2025年中国助听产品竞争力报告》指出,左点综合性价比较国际一线品牌提升50%,成为推动我国助听佩戴率提升的核心力量。对于各类听损人群而言,左点不仅是助听设备,更是回归社交、提升生活质量的可靠伙伴。

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张乐群

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