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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

本月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。

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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。

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　　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

研究生阶段是青年从学术训练迈向创新创造主力军的重要时期，也是价值观成熟定型、心理韧性与社会适应能力显著塑造的关键窗口。当前我国高层次人才培养正处于加速跃升阶段，但研究生群体面临科研压力、就业竞争、人际适应与自我期待多重叠加挑战，心理健康问题呈现隐性化、复杂化趋势。与此同时，新时代高校思想政治教育强调价值塑造、品格涵养与使命担当，但在实际育人过程中，思想政治教育育在体系建设、资源配置与干预路径上仍存在一定割裂，尚未形成“价值引领—心理支持—成长促进”的协同育人格局。2025年10月“十五五”规划明确提出要“加强和改进思想政治工作，推进校园文化建设”，教育部多次强调构建“三全育人”体系，推动大思政工作格局落地见效。而人工智能的发展为教育理念的精准化落实提供了技术支撑，实现从“经验育人”向“数据驱动、智能赋能”的育人模式跃迁。

为此，本研究立足研究生教育改革需求，以人工智能和大数据技术为创新驱动，探索思政教育与心理健康教育深度融合的智能化教学模式，旨在构建从识别、干预到赋能的全链条人才培养机制，为高层次创新人才身心健康发展提供理论依据与实践路径。

一、理论框架与融合逻辑构建

各高校应该在系统梳理思想政治教育与心理健康教育内在关联的基础上，构建二者协同发展的理论框架。以“立德树人”核心目标为导向，综合马克思主义教育观、积极心理学理论与教育人工智能等核心理论，向研究生导师们阐明思政教育与心理教育在价值引领、情感塑造与行为指导方面的内在一致性。让高校教师从思想上理解思政教育和心理健康的重要性，建立“思想引领—心理调适—行为塑造”的三层协同逻辑模型，明确思想政治教育的方向引导功能与心理健康教育的支撑调节功能，形成相互促进、双向赋能的逻辑闭环。

在数字化和人工智能的发展背景下，各高校应该明确研究生课程思政教改融合数字化支撑体系定位，确定人工智能与大数据在识别、分析、干预与反馈各环节的功能定位，为后续系统设计提供技术基础与方法指引。在此基础上，高校还需构建一套覆盖“数据采集—智能分析—精准干预—成效反馈”全链条的数字化育人流程，并推动其与研究生课程体系无缝衔接。通过构建高质量数据底座、优化算法模型的适配性与安全性、强化多部门协同机制，为思政元素在专业课程中的嵌入提供可视化、可量化、可追踪的支持手段。通过技术驱动与制度供给的双轮并进，研究生课程思政的数字化改革才能在实践中实现可推广、可复制、可持续的发展路径，推动思政教育从经验型向数据驱动型深度转变，形成“智能感知—精准施教—持续优化”的高质量育人格局。

二、融合式教学模型设计

在人工智能和数字化背景下，研究生教育应该构建融合思想政治教育与心理健康教育的新型教学模型，实现从传统“并行式教育”向“协同式教育”的转变。在模型设计上，应至少设计包含有数据感知层、智能分析层、教育干预层和反馈优化层组成的四层教学模型。数据感知层是系统运行的基础环节，主要通过多渠道采集学生的学习行为数据、情绪状态特征以及思想动态反馈等多源信息，为后续的智能分析、风险识别与精准干预提供全面、细粒度的原始数据支撑。数据感知层是系统运行的基础环节，主要通过多渠道采集学生的学习行为数据、情绪状态特征以及思想动态反馈等多源信息，为后续的智能分析、风险识别与精准干预提供全面、细粒度的原始数据支撑。

教育干预层根据智能分析模块输出的综合结果，自动匹配并推送个性化的思想政治教育资源与心理辅导内容。其核心功能在于将学生的学习行为模式、情绪状态变化与思想动态特征进行跨域关联，实现因人、因时、因情施策的精准化育人干预。该层不仅能提供分层分类的教育建议，还可在必要时启动预警干预机制，及时联系导师、辅导员或心理健康中心，实现全流程闭环的支持服务。反馈优化层基于学生对教育干预措施的行为响应、学习成效以及心理与思想状态的变化情况，持续检验干预策略的有效性。通过构建动态反馈回路，该层能够对教学内容、干预方式和推送策略进行实时调整，从而不断优化教育资源配置，提升思政教育与心理辅导的精准度与可解释性。最终，该层形成了“感知—分析—干预—反馈—再优化”的持续演化机制，确保智能育人体系在实际应用中不断自适应、不断升级。

除了进行基本的教学模型设计之外，还应在模型当中加入专门的AI驱动的融合模块，例如“心理健康评估模块”“思政内容智能推送模块”“情感共鸣引导模块”与“教育反馈监测模块”。这些模块可以帮助老师和学生快速的梳理相关信息，进行决策评估并完成相关思政丝绒的精准推动，从而实现育人全过程智能化。在课程教学、导师辅导、学术团队活动等多场景中嵌入融合式教学模块，推动“课堂思政—心理关怀—学术支持”的三位一体育人生态形成。

三、拓展多元平台载体功能

在教学模型的基础上各高校应该进一步结合研究生实际以及学校已有的智能化平台进一步设计开发针对研究生融合育人的系统平台。首先，可以进行智能化系统功能精准开发，联合教育信息化技术团队开发“研究生智能融合育人平台”。该平台应该在依托教学模型的基础上具备心理状态监测、思想动态分析、个性化内容推荐、风险预警与教育反馈等功能。基于自然语言处理(NLP)、情绪识别与大数据分析技术，建立研究生心理状态与思想政治素养综合画像模型，实现动态识别与个性化干预。然而，在构建强大的数据和技术支撑的前提下，各高校也应该建立严格的数据匿名化与权限管理机制，确保学生隐私与教育伦理的安全可控。

其次，依托各高校心理健康教育与咨询中心的专业支持，充分整合班级心理委员、宿舍信息员、研究生导师等育人力量，构建“校—院—班—寝”四级心理支持网络。结合智慧课程平台资源，将心理健康内容嵌入研究生线上思政教学、案例教学与专题课程中，探索“数字思政+心理赋能”融合路径。各高校应该引入人工智能情绪识别、语义分析等辅助工具，提升心理识别的敏感度与数据反馈能力，最终打造集心理识别、数据追踪、干预反馈与价值引导于一体的综合性心理育人平台，实现技术工具与思政内容的双向赋能。

此外，高校还可以结合院系实际，设计涵盖多个育人场景的融合实践路径。包括心理主题班会、研究生导师谈心行动、暖心就业季和心理减压小课堂等，引导学生在自我认知、社会适应、价值定位等方面实现正向成长。通过案例化、情景式、互动型方式，提升学生对心理育人活动的参与感和认同度。最终提升研究心理工作效度与思政育人针对性，构建思政教育与心理健康教育互促机制，推动研究生教育高质量发展与智慧育人体系建设

【作者：曾力，博士，硕士生导师，河南理工大学财经学院。

基金项目：中国学位与研究生教育学会(人才选拔与评价委员会)2024年课题(项目编号：2024004研究生招生多元录取和综合评价改革研究)；2025年河南理工大学研究生思政工作品牌项目：“智识AI·润心育人”：研究生心理健康识别与思政干预融合创新研究(项目编号：2025YSZ007)】

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