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认知武器化与人工智能认知战——一项机器学习与行为实验研究
被引量:
13
1
作者
曾庆鸣
毛维准
《国际安全研究》
CSSCI
北大核心
2024年第5期49-80,158,159,共34页
作者基于自然语言处理与机器学习,针对1950—2024年173例美国对外政策与行为,构造以ChatGPT为对象的行为实验与对照研究,涵盖美国制裁禁运、安理会否决、军事干涉、政权更迭、海外作战等五类事件。虽然目前大语言模型未在明面上被用于...
作者基于自然语言处理与机器学习,针对1950—2024年173例美国对外政策与行为,构造以ChatGPT为对象的行为实验与对照研究,涵盖美国制裁禁运、安理会否决、军事干涉、政权更迭、海外作战等五类事件。虽然目前大语言模型未在明面上被用于谋杀、军事破坏或系统性认知攻防与渗透,也没有大语言模型认知攻防作战公开明确的战略政策执行或文本宣示,但OpenAI的ChatGPT模型展现出显著的认知安全风险。这种认知威胁具有长期性、隐蔽性、精准性等特点,其潜在认知杀伤与认知“殖民”能力不容忽视。ChatGPT能够选择性呈现信息与伪造事实,并塑造、扭转用户认知与思维模式,引导用户产生对美国对外政策与行为正当性的积极情感,进而实现认知操纵。ChatGPT生成的内容在文本、叙事与情感等三个层面表现出正负面极化情感动员趋势,通过“言过其实”“无罪推定”“以退为进”等方式放大己方正当性、美化自身形象,通过“栽赃陷害”“无中生有”“有罪推定”污名化、妖魔化竞争对手形象。基于大语言模型的人工智能认知战成为一种隐蔽、精准、低成本、高收益的非动能作战工具。人工智能认知战利用人类的认知弱点和思维偏差,潜移默化地实施思维诱导与认知操纵,实现了“认知武器化”,对认知域国家安全构成了重大威胁。
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关键词
人工智能
ChatGPT
认知战
算法
机器学习
行为实验
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职称材料
双重机器学习在社会科学因果推断中的应用
2
作者
陈茁
陈云松
《浙江社会科学》
北大核心
2025年第6期72-85,158,共15页
双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能...
双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能捕捉变量间的复杂非线性关系,同时在发现和刻画影响方式异质性、估计因果效应随时间变化的动态趋势等方面有独特优势。此外,该框架可以与因果中介分析、面板数据分析及非结构化数据处理相结合,展现出广泛的应用潜力。本文旨在系统地介绍双重机器学习方法,审视其所带来的机遇及其面临的挑战,并通过一个关于“父母学业期望”对“子女学业表现”影响的研究案例来对双重机器学习的分析过程进行实证演示。
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关键词
机器学习
因果推断
双重机器学习
去偏机器学习
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职称材料
流动育龄女性的生育时间成本感知与生育意愿
被引量:
3
3
作者
郭未
蔡正广
《浙江工商大学学报》
CSSCI
北大核心
2024年第5期129-142,共14页
流动育龄女性对生育成本的感知与母职惩罚的认知,会对其生育观念产生影响。立足对于育龄流动女性在妊娠期和分娩后可能面临的工作时间减少风险的理解,将流动女性的生育机会成本操作化为产前时间成本与产后时间成本。基于2018年全国流动...
流动育龄女性对生育成本的感知与母职惩罚的认知,会对其生育观念产生影响。立足对于育龄流动女性在妊娠期和分娩后可能面临的工作时间减少风险的理解,将流动女性的生育机会成本操作化为产前时间成本与产后时间成本。基于2018年全国流动人口动态监测调查数据,参考单递减生命表方法与总和工作年限方法分别计算生育年龄段流动女性的产前时间成本与产后时间成本,并采用系列计量模型和因果修正及稳健性检验方法,探索出流动女性人口的生育时间成本与其生育意愿之间的因果关系。计量结果发现,预期生育时间的成本上升对流动女性的一孩及二孩生育意愿均具有显著抑制作用,其中,这种抑制作用在二孩生育意愿上更为明显。
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关键词
母职惩罚
生育意愿
时间成本
产前
产后
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职称材料
人口与社会流动视野下的社会经济地位感知与公安部门信任
被引量:
2
4
作者
郭未
王若霖
《治理研究》
CSSCI
北大核心
2024年第6期72-87,159,共17页
公众对公安部门信任水平的提升在提高公安部门的执法效能及促进城市社会治理方面起着重要作用。基于中国社会状况综合调查CSS 2021年数据,使用OLS模型挖掘流动视野下个体社会经济地位感知与其对公安部门信任水平之间的关系,并利用倾向...
公众对公安部门信任水平的提升在提高公安部门的执法效能及促进城市社会治理方面起着重要作用。基于中国社会状况综合调查CSS 2021年数据,使用OLS模型挖掘流动视野下个体社会经济地位感知与其对公安部门信任水平之间的关系,并利用倾向得分匹配法(PSM)与工具变量法等方法进行稳健性检验;通过Bootstrap中介分析探究网络浏览时政信息在社会经济地位感知与公安部门信任间的中介作用。结果表明:社会经济地位感知正向作用于对公安部门的信任。这一关系在人口流动和社会流动中具有异质性,在进行长期人口流动的群体中最强,非流动人口中次之;在经历向上社会流动的群体中更强,未经历社会流动的人口中次之。网络浏览时政信息的频率在社会经济地位感知与公安部门信任间起负向中介作用,这一作用在非流动人口和未经历社会流动的群体中显著。研究发现为公安部门如何更为有效参与城市社会治理提供了证据为本的实践启示。
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关键词
流动
信任
社会经济地位
工具变量
人口治理
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职称材料
题名
认知武器化与人工智能认知战——一项机器学习与行为实验研究
被引量:
13
1
作者
曾庆鸣
毛维准
机构
南京大学
国际关系学院
南京大学中华文明数智创新实验室
南京大学
亚太发展研究中心
出处
《国际安全研究》
CSSCI
北大核心
2024年第5期49-80,158,159,共34页
基金
国家社会科学基金重点项目“美国‘重建美好世界’倡议对共建‘一带一路’的影响研究”(项目批准号:22AGJ012)的阶段性成果。
文摘
作者基于自然语言处理与机器学习,针对1950—2024年173例美国对外政策与行为,构造以ChatGPT为对象的行为实验与对照研究,涵盖美国制裁禁运、安理会否决、军事干涉、政权更迭、海外作战等五类事件。虽然目前大语言模型未在明面上被用于谋杀、军事破坏或系统性认知攻防与渗透,也没有大语言模型认知攻防作战公开明确的战略政策执行或文本宣示,但OpenAI的ChatGPT模型展现出显著的认知安全风险。这种认知威胁具有长期性、隐蔽性、精准性等特点,其潜在认知杀伤与认知“殖民”能力不容忽视。ChatGPT能够选择性呈现信息与伪造事实,并塑造、扭转用户认知与思维模式,引导用户产生对美国对外政策与行为正当性的积极情感,进而实现认知操纵。ChatGPT生成的内容在文本、叙事与情感等三个层面表现出正负面极化情感动员趋势,通过“言过其实”“无罪推定”“以退为进”等方式放大己方正当性、美化自身形象,通过“栽赃陷害”“无中生有”“有罪推定”污名化、妖魔化竞争对手形象。基于大语言模型的人工智能认知战成为一种隐蔽、精准、低成本、高收益的非动能作战工具。人工智能认知战利用人类的认知弱点和思维偏差,潜移默化地实施思维诱导与认知操纵,实现了“认知武器化”,对认知域国家安全构成了重大威胁。
关键词
人工智能
ChatGPT
认知战
算法
机器学习
行为实验
Keywords
artificial intelligence
ChatGPT
cognitive warfare
algorithms
mobilization
machine learning
behavioral experiment
分类号
D815 [政治法律—国际关系]
D63 [政治法律—中外政治制度]
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职称材料
题名
双重机器学习在社会科学因果推断中的应用
2
作者
陈茁
陈云松
机构
南京大学
社会学院
南京大学中华文明数智创新实验室
出处
《浙江社会科学》
北大核心
2025年第6期72-85,158,共15页
基金
国家社会科学基金重大项目“国家治理视角下基于数智方法的社会风险评估与应对”(24&ZD168)
教育部哲学社会科学创新团队“中国式现代化的社会治理数智创新研究”(AI for HASS)的阶段性研究成果。
文摘
双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能捕捉变量间的复杂非线性关系,同时在发现和刻画影响方式异质性、估计因果效应随时间变化的动态趋势等方面有独特优势。此外,该框架可以与因果中介分析、面板数据分析及非结构化数据处理相结合,展现出广泛的应用潜力。本文旨在系统地介绍双重机器学习方法,审视其所带来的机遇及其面临的挑战,并通过一个关于“父母学业期望”对“子女学业表现”影响的研究案例来对双重机器学习的分析过程进行实证演示。
关键词
机器学习
因果推断
双重机器学习
去偏机器学习
Keywords
machine learning
causal inference
double machine learning
debiased machine learning
分类号
C812 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
流动育龄女性的生育时间成本感知与生育意愿
被引量:
3
3
作者
郭未
蔡正广
机构
南京大学
社会学院
南京大学中华文明数智创新实验室
出处
《浙江工商大学学报》
CSSCI
北大核心
2024年第5期129-142,共14页
基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“中国式现代化建设的人口机遇、挑战与政策研究”(23JZD028)。
文摘
流动育龄女性对生育成本的感知与母职惩罚的认知,会对其生育观念产生影响。立足对于育龄流动女性在妊娠期和分娩后可能面临的工作时间减少风险的理解,将流动女性的生育机会成本操作化为产前时间成本与产后时间成本。基于2018年全国流动人口动态监测调查数据,参考单递减生命表方法与总和工作年限方法分别计算生育年龄段流动女性的产前时间成本与产后时间成本,并采用系列计量模型和因果修正及稳健性检验方法,探索出流动女性人口的生育时间成本与其生育意愿之间的因果关系。计量结果发现,预期生育时间的成本上升对流动女性的一孩及二孩生育意愿均具有显著抑制作用,其中,这种抑制作用在二孩生育意愿上更为明显。
关键词
母职惩罚
生育意愿
时间成本
产前
产后
Keywords
motherhood penalty
fertility intentions
time cost
prenatal
postnatal
分类号
D669 [政治法律—中外政治制度]
C92 [社会学—人口学]
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职称材料
题名
人口与社会流动视野下的社会经济地位感知与公安部门信任
被引量:
2
4
作者
郭未
王若霖
机构
南京大学
社会学院
南京大学中华文明数智创新实验室
南京大学
就业质量研究中心
出处
《治理研究》
CSSCI
北大核心
2024年第6期72-87,159,共17页
基金
国家社会科学基金国家应急管理体系建设研究专项项目“重大突发公共卫生事件下的网络社会心态及公众情绪引导研究”(编号:20VYJ039)
2023年度教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“中国式现代化建设的人口机遇、挑战与政策研究”(编号:23JZD028)
首批教育部哲学社会科学创新团队(南京大学“中国式现代化的社会治理数智创新研究”创新团队)的成果。
文摘
公众对公安部门信任水平的提升在提高公安部门的执法效能及促进城市社会治理方面起着重要作用。基于中国社会状况综合调查CSS 2021年数据,使用OLS模型挖掘流动视野下个体社会经济地位感知与其对公安部门信任水平之间的关系,并利用倾向得分匹配法(PSM)与工具变量法等方法进行稳健性检验;通过Bootstrap中介分析探究网络浏览时政信息在社会经济地位感知与公安部门信任间的中介作用。结果表明:社会经济地位感知正向作用于对公安部门的信任。这一关系在人口流动和社会流动中具有异质性,在进行长期人口流动的群体中最强,非流动人口中次之;在经历向上社会流动的群体中更强,未经历社会流动的人口中次之。网络浏览时政信息的频率在社会经济地位感知与公安部门信任间起负向中介作用,这一作用在非流动人口和未经历社会流动的群体中显著。研究发现为公安部门如何更为有效参与城市社会治理提供了证据为本的实践启示。
关键词
流动
信任
社会经济地位
工具变量
人口治理
Keywords
mobility
trust
socioeconomic status
instrumental variables
population governance
分类号
C912 [经济管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
认知武器化与人工智能认知战——一项机器学习与行为实验研究
曾庆鸣
毛维准
《国际安全研究》
CSSCI
北大核心
2024
13
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职称材料
2
双重机器学习在社会科学因果推断中的应用
陈茁
陈云松
《浙江社会科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
流动育龄女性的生育时间成本感知与生育意愿
郭未
蔡正广
《浙江工商大学学报》
CSSCI
北大核心
2024
3
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下载PDF
职称材料
4
人口与社会流动视野下的社会经济地位感知与公安部门信任
郭未
王若霖
《治理研究》
CSSCI
北大核心
2024
2
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