【摘 要】
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【目的/意义】对GPT类技术牵引负面舆情态势恶化引起充分重视，深入考据现象之下的威胁确证与化解问题，有利于增强忧患意识、建立健全舆情安全感知神经末梢。【方法/过程】通过关系数据模型+情境感知推理+模拟退火算法完成舆情正负属性判断，利用萤火虫算法嵌套AT树模型分析恶化态势，构建GPT技术牵引作用测度、威胁建模及分类、威胁确证及应对方法，使之实现通用性威胁识别与监测。【结果/结论】实证分析表明，GPT
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【目的/意义】对GPT类技术牵引负面舆情态势恶化引起充分重视，深入考据现象之下的威胁确证与化解问题，有利于增强忧患意识、建立健全舆情安全感知神经末梢。【方法/过程】通过关系数据模型+情境感知推理+模拟退火算法完成舆情正负属性判断，利用萤火虫算法嵌套AT树模型分析恶化态势，构建GPT技术牵引作用测度、威胁建模及分类、威胁确证及应对方法，使之实现通用性威胁识别与监测。【结果/结论】实证分析表明，GPT类技术确实能在负面舆情态势恶化中起到一定作用，危害程度从低到高的威胁依次为意识形态攻击、歪曲认知共鸣、涟漪效应催化、负面价值引导与恶性意见领袖。进一步，结合实证结果及中国古代情报学术语“伐谋”之辐射范围提供了4条面向威胁化解的现实策略。【创新/局限】创新在于，提出一项GPT技术带来的可预见威胁，并围绕化解策略展开讨论。局限在于，未过多探讨威胁生成动机，也未针对涉舆用户开展深入分析，期待今后提供更全面研究。
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