课题申报参考:泛在信息社会下AI生成式虚假信息风险感知及治理路径研究.docx
研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤(附:可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个)
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《泛在信息社会下AI生成式虚假信息风险感知及治理路径研究》
课题设计论证
泛在信息社会下AI生成式虚假信息风险感知及治理路径研究课题设计论证
一、研究现状、选题意义、研究价值
1.研究现状
在泛在信息社会下,随着人工智能技术的迅猛发展,AI生成式虚假信息已成为一个日益严重的问题。目前,国内外学者对这一现象已经有所关注。国外的研究在技术层面上对AI生成虚假信息的算法机制、传播模型等方面有一定的探索,例如某些研究聚焦于特定AI算法如何被恶意利用来生成看似真实的虚假新闻内容,以及这些虚假信息在社交媒体等平台上的快速传播模式。
在国内,一方面从法律和监管角度探讨如何约束AI生成式虚假信息的传播,另一方面关注其对社会秩序、公众认知等方面的影响。然而,现有的研究存在一些不足。大多研究是从单一角度出发,如要么单纯从技术防范,要么从法律规制进行探讨,缺乏从多维度综合考虑风险感知以及全面的治理路径研究。而且对于公众在泛在信息社会下对AI生成式虚假信息的风险感知研究较少,这对于制定有效的治理策略至关重要。
2.选题意义
社会稳定方面:在泛在信息社会中,AI生成式虚假信息可能引发社会恐慌、扰乱社会秩序。例如,虚假的灾害信息或者政治谣言可能导致民众的不必要恐慌或者社会动荡。对其进行研究有助于及时识别和防范这类信息,维护社会稳定。
公众认知方面:公众作为信息的接收者,其对AI生成式虚假信息的风险感知能力直接影响他们对信息的甄别和接受程度。通过本课题研究,可以提高公众对这类虚假信息的识别能力,避免受到虚假信息的误导。
国家治理层面:符合国家对于信息安全、社会治理现代化的政策要求。国家需要保障信息环境的健康有序,防范AI生成式虚假信息对国家治理体系和治理能力现代化进程的干扰。
3.研究价值
理论价值:本课题将丰富信息管理、传播学、风险社会理论等多学科理论在AI时代的内涵。有助于构建关于AI生成式虚假信息风险感知和治理的理论框架,填补现有理论在这方面的空白。
实践价值:研究成果能够为政府部门、互联网企业以及社会组织提供切实可行的治理路径参考。例如,为监管部门制定相关政策提供依据,为互联网平台优化信息审核机制提供方向,为社会组织开展辟谣等公益活动提供指导。
二、研究目标、研究对象、研究内容
1.研究目标
提升公众风险感知能力:通过研究,开发有效的教育和宣传方案,提高公众对AI生成式虚假信息的风险感知能力,使公众能够准确识别和应对这类虚假信息。
构建全面治理路径:从技术、法律、社会等多维度构建一套全面的AI生成式虚假信息治理路径,包括事前防范、事中监测、事后处置等环节。
优化社会信息环境:减少AI生成式虚假信息在泛在信息社会中的传播,提高信息的真实性和可信度,优化整个社会的信息环境。
2.研究对象
AI生成式虚假信息本身:包括其类型(如虚假新闻、虚假图片、虚假视频等)、生成机制(涉及的人工智能算法等)、传播特点(在不同平台上的传播规律)。
公众:不同年龄、性别、学历、职业等公众群体对AI生成式虚假信息的风险感知能力、认知差异以及他们获取和处理信息的习惯。
相关利益主体:如AI技术开发者、互联网平台运营者、监管部门等,研究他们在AI生成式虚假信息治理中的角色、责任和相互关系。
3.研究内容
风险感知因素分析:研究影响公众对AI生成式虚假信息风险感知的因素,如信息来源的可信度、信息内容的合理性、公众自身的信息素养等。
技术治理手段:探索利用人工智能技术本身(如溯源技术、智能识别技术等)来防范和治理AI生成式虚假信息的可能性和有效性。
法律与政策框架:分析现有法律和政策在治理AI生成式虚假信息方面的适用性,提出完善相关法律和政策的建议。
社会协同治理机制:研究如何促进政府、企业、社会组织和公众之间的协同合作,形成有效的AI生成式虚假信息治理网络。
三、研究思路、研究方法、创新之处
1.研究思路
本课题将采用系统分析的思路。首先,对泛在信息社会下AI生成式虚假信息的现状进行全面的调查和梳理,包括其类型、传播渠道、造成的危害等。然后,深入分析公众的风险感知状况以及现有治理措施的成效和不足。在此基础上,借鉴国内外相关经验,从多学科视角构建AI生成式虚假信息风险感知模型和治理路径。最后,通过实证研究对构建的模型和路径进行验证和优化。
2.研究方法
文献研究法:搜集国内外关于AI生成式虚假信息、风险感知、信息治理等方面的文献资料,了解相关领域的研究进展和现状,为课题研究提供理论依据和研究思路。
调查研究法:通过问卷调查、访谈等方式,对公众、相关利益主体进行调