3/19 --- AI 推理和服务的（Output）数据到哪去以及如何去？ 这是不可回避的一个已然显现的“瓶颈”：即 AI 组网/连网 （Networking）技术与传统网络拓扑结构及其应用状况。 事实上，移动通信 4G 在 2010 年的商用化成为了互联网 发展的转折点，其中“暗光纤”（Dark Fiber）的作用至关重要。 目前，AI 已然触发了网络化（Networked）数据量的指数级增长， 的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---在技术底层，独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征，包括理解、决策、 解决问题、创 （例如，大量的客户端同时访问同一存储服务器，多对一的通信 模式）。因而，随机性网络数据流量阻塞（incast）会频繁发生。 二、传统网络规划中的“超强配置”与“超强服务” 在传统网络设计中，有两个相互关联的术语及其应用：  超强配置（Over-subscription），主要表现为网络系统的 工程配置。  超强服务（Overbooking），主要是面向终端用户（销售）。 “超强配置”是网络系统中的一个关键挑战，该问题出现

特点构建分析和预测模型，利用仿真实验和实证研究探寻 突发事件网络舆情的发展演变趋势。采用案例分析法的研 究中往往针对个别案例，由于各案例间存在一定的差异， 因此所得出的结论具有一定的局限性，不能够完全应用到 所有突发事件网络舆情中。 （二）突发事件网络舆情的引导和治理 在突发事件网络舆情的引导和治理方面，定性和定量 的方法都较为常见。 张一文、齐佳音等利用系统动力学构建系统模型仿真 模拟 过程中的专业性和复杂程度。突发事件网络舆情治理逐渐 成为社会管理的重要课题，关于突发事件网络舆情的研究 日趋增多。 五、结论与展望 国内突发事件网络舆情研究，从理论基础到研究框架， 从研究方法到实际应用都有了较为完善和科学的体系。随 着科技的发展和时代的变化，突发事件网络舆情研究还有 以下两点需要关注： （一）学科间的关联性有待加强 突发事件网络舆情是综合性很强的研究领域，所涉及 的学科 但是 无法被有关联的其他领域所借鉴，这势必会影响研究的深 度和广度。因此，在未来的研究过程中，要强化综合性思 维，加强不同领域专家学者的合作，将不同领域的专业知 识有机联系起来，群策群力共同应用于突发事件网络舆情 的研究过程中。（二）研究方法略显单一 在舆情演化和传播领域使用定量和模型仿真的方法， 可以很大程度上实现对突发事件网络舆情演化和传播的精 确仿真，具备鲜明优势的同时也存在着一定不足，例如意

时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。 技术迭代应关注新兴领域风险。随着元宇宙社交、AI 生成内容的兴起，企业需升级监测模型以识别深度伪造视频、虚拟身份传播 等新型威胁。区块链技术的应用使得关键信息的不可篡改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。 最终检验舆情保护成效的是企业声誉资产的保值增值。通过定 期发布《社会责任白皮书》、参与行业标准制定等举措，将被动防御

魔改）》，表示 AI“魔改”视频以假乱真、“魔改”经典现象频发。这些视频为博 流量，毫无边界亵渎经典 IP，冲击传统文化认知，与原著精神 内核相悖，且涉嫌构成侵权行为。AI 技术在影视领域的应用引 发了一系列乱象，其中尤为突出的便是国产老剧被 AI 肆意爆改 的现象。一些人借助先进的 AI 技术，对经典国产老剧进行毫无 底线的篡改，致使原本充满艺术价值的作品变得低俗、恶趣味。 大量 生成内容做出显著提示。而从 现实情况看，这些魔改视频中很少有主动标识的。 （二）缺乏明确法律标准，法律滞后于技术发展 《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相 关法律法规，为 AI 技术的合规应用提供了法律框架。但 AI 技 术的快速发展使得法律法规难以及时跟进，导致现有的法律框 架可能无法有效应对新形式、新变化。在如何界定 AI“魔改”视 频的侵权范围，确定侵权者的责任方面，依然缺乏明确的法律

植技术。展会开幕当天还举行了关于加工食品增值和食品安 全标准的国际研讨会。 医疗行业，11 月 4 日，国家卫生健康委、国家发展改革 委等 5 个部门公布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生” 应用发展的实施意见》，明确提出以新一代人工智能深度赋 能卫生健康行业高质量发展，更好地满足人民群众日益增长 的健康服务需求；同日，国家医保局正式印发《血管、淋巴 系统医疗服务价格项目立项指南（试行）》。该指南系统整