AI赋能内容治理 上半年145.4亿条有害信息处理背后的技术革新

在数字时代浪潮中，信息内容安全与合规成为互联网治理的核心议题。近期公布的数据显示，仅2023年上半年，依托人工智能等新技术，我国在线数据处理与交易处理业务中，累计识别、拦截与处置的有害信息已达145.4亿条。这一庞大数字不仅反映了网络空间治理的严峻挑战，更彰显了技术创新在净化网络环境、保障数据安全方面发挥的关键作用。

人工智能，特别是机器学习与自然语言处理技术，已成为内容审核的“中流砥柱”。传统的“人工+规则”审核模式面对海量、实时、多形态（文本、图像、音频、视频）的网络数据流早已力不从心。而AI模型通过深度学习海量样本，能够以毫秒级速度对涉嫌违法违规、虚假谣言、色情暴力、诈骗侵权等多元有害信息进行精准识别与分类，极大地提升了处理效率和覆盖广度。例如，通过计算机视觉技术识别违规图片与视频，通过语义分析捕捉隐蔽的恶意文本，通过图神经网络追踪跨平台信息传播链条，构成了多维度、智能化的治理网络。

在线数据处理与交易处理业务作为数字经济的基础设施，其安全、稳定、合规运行至关重要。该业务涉及大量用户数据流转与交易指令处理，是有害信息与网络攻击企图渗透的重点领域。AI技术的深度应用，不仅体现在事后审核，更实现了事中风险预警与事前防范。通过用户行为分析、异常模式检测、实时风险评分等技术，系统能够在交易与数据处理过程中动态评估风险，及时中断可疑操作，有效防范数据泄露、金融欺诈、非法交易等安全事件，保障业务本质安全。

这145.4亿条有害信息的成功处置，是技术、法规与产业协同共治的成果。一方面，《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规为治理提供了明确依据与责任框架；另一方面，各平台与服务提供商积极履行主体责任，持续加大技术研发投入，优化审核算法模型，并建立“AI研判+人工复核”的协同机制，以平衡处理效率与准确率。行业间也加强了数据共享与威胁情报联动，共同提升整体防御能力。

随着生成式AI等技术的快速发展，网络有害信息的形式可能更加复杂多变，对内容治理提出更高要求。这需要持续推动AI治理技术本身的进化，发展更强大的可解释AI、深度伪造检测、跨模态内容理解等能力。也应注重科技伦理，在高效治理与保护用户隐私、促进信息自由流动之间寻求平衡，构建清朗、安全、可信的网络空间，为数字经济的健康繁荣筑牢根基。