谣言事件概述 - 网络出现关于“长晋高速大客车侧翻致2死6重伤”的图文信息 该信息包含明确时间、地点、详细事故描述及现场配图 引发网友转发[1] - 经警方全面核查 高速交警到达所述现场后发现一切正常 车辆通行顺畅 且高速信息中心与值班指挥中心均未接到相关报警[3] - 警方在全国范围巡查后确认 不仅其辖区 其他范围也未发生此类事件 综合研判认定该图文信息为虚假信息[5] 警方调查与处置行动 - 警方为阻断虚假信息传播、防范不良社会影响 迅速开展核查溯源工作 并成功锁定虚假信息发布者[5] - 办案民警传唤违法嫌疑人赵某 根据其供述 其在社交媒体发布的新闻内容无真实可靠来源 系通过AI软件搜索并让AI包装生成图文后发布[7] - 山西高速交警三支队和长治警方分别发布官方辟谣信息 及时澄清事实 此次谣言未造成恶劣社会影响[7]

社交媒体与数字平台行业 - 社交媒体、视频平台和人工智能已成为法国34岁以下群体获取信息的第一途径 [1] - 约44%的法国人每天通过社交媒体获取信息 [1] - 在25岁以下群体中，54%依赖社交媒体、视频平台和人工智能获取信息，而依赖传统媒体的仅有26% [1] - 在25岁至34岁群体中，39%首选社交媒体等渠道获取信息，传统媒体为36% [1] - 信息的可及性、内容呈现形式、实时性和多样化信息源是吸引用户，特别是年轻人使用社交媒体的主要原因 [1] 行业面临的挑战与监管动态 - 社交平台面临虚假信息泛滥、个人数据安全、网络暴力、信息过载等风险，这是用户的主要担忧 [1] - 法国国民议会通过法案，将禁止15岁以下未成年人使用社交媒体，该法案由总统马克龙力推 [2] - 该法案旨在保护儿童免受过度使用电子产品的危害 [2]

地缘政治与战略资源 - 法国总统马克龙指出格陵兰岛局势为整个欧洲敲响了战略警钟 [1] - 警示内容包括维护欧洲主权、为北极安全作贡献、对抗外国干涉和虚假信息 [1] - 警示内容还包括应对气候变暖、建立促进可持续发展和减少战略依赖的优先伙伴关系 [1] 主权与外交关系 - 马克龙重申法国对丹麦及格陵兰岛主权和领土完整的支持 [1]

事件概述 - 成都市公安局高新区分局对违法行为人张某依法处以行政拘留并关停其相关网络账号[1] - 张某为24岁外市男性 为博取关注吸引流量 在其骑行主题网络视频中编造被同性恋骚扰搭讪的虚假经历[1] - 张某通过伪装声音捏造剧情等方式蓄意将虚假情节与成都进行地域关联 刻意制造话题牟取利益[1] 行为定性 - 张某的行为被认定为寻衅滋事 严重扰乱网络秩序 破坏公序良俗 造成恶劣社会影响[1] - 相关视频引发大量不实解读 其行为是在明知会误导公众认知的情况下实施的[1] - 公安机关依据《中华人民共和国治安管理处罚法》第三十条之规定对张某进行处理[1] 官方立场与监管信号 - 公安机关重申网络绝非法外之地 在网络活动中务必自觉遵守法律法规 恪守社会公德和公序良俗[2] - 对于任何为牟取流量而恶意编造散布虚假信息 煽动地域与群体对立的行为 公安机关将坚决依法严厉打击[2] - 警方呼吁携手共建清朗有序的网络环境[2]

地缘政治紧张局势 - 美国总统特朗普在社交媒体发布经过编辑的图片 图片中地图将委内瑞拉涂上了星条旗图案 [1] - 委内瑞拉政府发表声明 呼吁其公民在社交媒体上发布该国官方地图 作为捍卫领土完整的象征性行动 [1] - 美军对委内瑞拉发动大规模军事打击 强行控制委总统马杜罗夫妇并将他们带到美国 [3] 资源与主权主张 - 特朗普政府宣称将“管理”委内瑞拉 并开采其巨大的石油储备 [3] - 特朗普发布的图片中 被涂上星条旗图案的地区还包括加拿大和丹麦自治领地格陵兰岛 [1]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：含虚假信息的掠夺性交易博弈模型** [1][3] * **模型构建思路**：基于Carlin等（2007）与Carmona & Yang（2011）的微观结构框架，构建一个包含受害者与捕食者的掠夺性交易博弈模型，并引入虚假信息（即玩家误信失真的信号）[3]。该模型旨在分析信息扭曲对市场均衡与价格波动的影响[3]。 * **模型具体构建过程**： 1. 市场中有N个参与者，其中1个是受害者，其余N-1个是捕食者[24]。 2. 第n个参与者在时刻t持有的风险资产总量为 $X^{n}(t)$，其交易速率 $\alpha^{n}(t)$ 满足 $X^{n}(t)=X^{n}(0)+\int_{0}^{t}\alpha^{n}(s)\mathrm{d}s$ [24]。 3. 交易价格 $P_t$ 与中间价 $X_t^0$ 的关系为 $P_{t}-X_{t}^{0}=\lambda\sum_{i=1}^{N}\alpha_{t}^{i}$，其中 $\lambda$ 是弹性因子，代表临时价格冲击[24]。 4. 中间价的动态变化为 $\mathrm{d}X_{t}^{0}=\gamma\sum_{i=1}^{N}\alpha_{t}^{i}\mathrm{d}t+\sigma\mathrm{d}W_{t}$，其中 $\gamma$ 是可塑性因子，$\sigma$ 是波动率，$W_t$ 是布朗运动，代表永久价格冲击和噪声交易[24]。 5. 每个参与者n的目标是最大化利润 $J^{n}(\mathbf{\alpha})=\mathbb{E}\left(\int_{0}^{T}\alpha^{n}\left(X_{t}^{0}+\lambda\sum_{i=1}^{N}\alpha_{t}^{i}\right)\mathrm{d}t\right)$ [26]。 6. 引入虚假信息：受害者被迫交易的真实数量为 $x_0^1$，但其他参与者收到的是扭曲版本 $\tilde{x}_{0,i}^{1}=x_0^{1}+\epsilon$，其中 $\epsilon$ 是随机失真[27]。模型假设每个参与者都坚信自己收到的信息是真实的[27]。 * **模型评价**：该模型通过“信念固着偏差”合理化假设，将虚假信息问题与不确定性下的博弈区分开来，使得在虚假信息下求解系统可以沿用基于正确信息的博弈论框架[28]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：误差因子（Error Factor）** [30] * **因子构建思路**：用于刻画虚假信息的扭曲程度及其在参与者中的传播范围，是衡量虚假信息对价格过程影响的关键综合指标[30][33]。 * **因子具体构建过程**： * **基础情形（两类信息）**：假设市场中有 $N_c$ 个正确信息持有者和 $N_w$ 个虚假信息持有者，虚假信息为 $\tilde{x}_0^1$，真实信息为 $x_0^1$。误差因子 $\tilde{\nu}$ 定义为： $$\tilde{\nu}:=\frac{N_{w}}{N}\left(\tilde{x}_{0}^{1}-x_{0}^{1}\right).\tag{12}$$ 其中 $N = N_c + N_w$，$\frac{N_w}{N}$ 代表虚假信息的传播范围，$(\tilde{x}_{0}^{1}-x_{0}^{1})$ 代表信息扭曲程度[30][33]。 * **广义情形（多种信息）**：假设有 $\kappa$ 种不同的信息信念，第 $l$ 种信念 $\tilde{x}_{0, w_l}^{1}$ 有 $N_{w_l}$ 个追随者。广义误差因子 $\nu$ 定义为： $$\nu:=\frac{1}{N}\,\sum_{l=1}^{\kappa}N_{w_{l}}\left(\bar{x}_{0,w_{l}}^{1}-x_{0}^{1}\right).\tag{28}$$ 该定义是基础情形的推广，对不同信息失真的影响进行加权求和[56]。 2. **因子名称：最大预期价格波动（MPF）** [34] * **因子构建思路**：用于衡量在特定时间段内，由博弈引发的额外价格波动强度，即均衡价格的最大预期波动幅度[34]。 * **因子具体构建过程**：对于具有误差因子 $\nu$ 的博弈，在时间段 $[t_*, t^*]$ 内的最大预期价格波动定义为： $$M P F_{\nu}(t_{*},t^{*}):=\operatorname*{max}_{t_{1},t_{2}\in[t_{*},t^{*}]}\left|\mathbb{E}\left(X_{t_{1}}^{0}-X_{t_{2}}^{0}\right)\right|.$$ 该指标完全归因于受害者的交易约束及其他参与者的掠夺性交易意图[34]。 3. **因子名称：兼容集与容忍边界（$\mathcal{V}$, $b_1$, $b_2$）** [38] * **因子构建思路**：定义系统可以容忍而不引发额外价格波动的误差因子集合（$\mathcal{V}$），以及该集合的边界 $b_1$ 和 $b_2$，用于量化系统对虚假信息的容忍阈值[38][40]。 * **因子具体构建过程**： 1. **兼容集 $\mathcal{V}$**：定义为导致最小预期波动的误差因子集合，即 $\mathcal{V}:=\left\{\,\tilde{v}\in\mathbb{R}\,\Big{|}\,M\,PF_{\tilde{v}}(0,T)=\min_{\tilde{v}\in\mathbb{R}}\,\,M\,PF_{\tilde{v}}(0,T)\,\right\}$。其补集 $\tilde{\mathcal{V}}$ 包含所有会引发更大波动的误差因子[38]。 2. **容忍边界 $b_1$, $b_2$**：定理指出，误差因子 $\tilde{\nu}$ 属于 $\mathcal{V}$ 的条件是： $$\left\{\begin{array}{ll}b_{2}\leq\bar{v}\leq b_{1}&\mbox{if}\quad\sum_{i=1}^{N}x_{0}^{i}\geq0\\ b_{1}\leq\bar{v}\leq b_{2}&\mbox{if}\quad\sum_{i=1}^{N}x_{0}^{i}<0\end{array}\right.\tag{21}$$ 其中 $b_1, b_2 \in \mathbb{R}$ 为常数边界，其具体表达式依赖于市场参数 $\lambda \gamma^{-1}$、博弈时长 $T$、累计交易需求 $\sum x_0^i$ 和玩家数量 $N$ 等系统参数[38][40][42]。 4. **因子名称：误差因子与边界的距离（$D_{\bar{v},d}$）** [48] * **因子构建思路**：当误差因子超出容忍边界时，用于衡量其超出程度，该距离与引发的额外价格波动大小相关[48]。 * **因子具体构建过程**：对于固定的误差因子 $\bar{v}$ 和边界 $d$（$d_1$ 或 $d_2$），定义距离为： $$D_{\bar{v},d_{1}}:=\begin{cases}|\bar{v}-d_{1}\mid\text{if}\ Sign\ d_{1}=Sign\ \bar{v}\\ 0\ \ \text{else,}\end{cases}$$ $$D_{\bar{v},d_{2}}:=\begin{cases}|\bar{v}-d_{2}\mid\text{if}\ Sign\ d_{2}=Sign\ \bar{v}\\ 0\ \ \text{else.}\end{cases}$$ 该距离衡量了误差因子 $\bar{v}$ 超出容忍集合 $\mathcal{V}$ 的程度[48]。 5. **因子名称：信息更新时间（$\tau_n$）与误差容忍阈值（$\iota, \kappa_n$）** [100] * **因子构建思路**：描述参与者通过观察市场价格来更新（怀疑）自身信息的机制。当观测价格与预期价格的偏差超过个人容忍阈值时，触发信息更新[100]。 * **因子具体构建过程**：第 $n$ 个参与者的信息更新时间 $\tau_n$ 定义为： $$\tau_{n}=\inf\left\{t\geq0\,:\,X_{t}^{0}-\mathbb{E}_{n}\left(X_{t}^{0}\right)\in\left\{-t_{n},\tau_{n}\right\}\right\},\tag{43}$$ 其中 $\mathbb{E}_n(X_t^0)$ 是该参与者基于自身信息的预期价格，$[-\iota, \kappa_n]$ 是其误差容忍阈值，即触发怀疑的价格偏差区间[100]。 模型的回测效果 （注：本篇为理论推导型研报，未提供具体的数值回测结果，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等指标。报告主要通过定理、引理和图表展示理论关系，例如误差因子对价格路径的影响[31][32]、参数对容忍边界的影响[41][43]、以及随机失真下特定事件发生的概率估计[60][65]。） 因子的回测效果 （注：本篇为理论推导型研报，未提供因子在选股或预测方面的具体数值测试结果，如IC、IR、多空收益等指标。报告主要分析因子的理论性质及其与其他变量的关系，例如误差因子与最大预期价格波动（MPF）的关系[38][48]、容忍边界随系统参数的动态变化[40][42]、以及信息更新时间的概率分布[100][103]。）

文章核心观点 - 在信息过载和虚假信息泛滥的时代，强大、清晰且由价值观驱动的品牌是企业抵御风险、建立信任和引导公众的关键战略资产，其重要性已从“锦上添花”变为商业成功的核心要素[6][9][23] 信息环境与商业风险 - 全球每日生成的数据量高达4亿太字节，信息过载现象严重，人类大脑难以应对[3] - 错误与虚假信息被列为未来两年全球最严峻的风险，其每年给全球经济造成约780亿美元的损失[5][6] - 人工智能加剧了问题，“AI糟粕”（AI生成的劣质内容）成为年度词汇，加速了真相的消蚀[2][9] - 70%的人认为来自企业、政府和媒体的领导者正在有意误导公众，信任严重流失[9] 品牌与声誉的战略区别 - 品牌是公司主动定义的自身定位、价值观和抱负，如同“罗盘”和“守城之策”，是公司可以书写和掌控的[11][15] - 声誉是外界对公司的看法和报道，如同“土壤”，受算法、公众感知等外部因素影响，公司可以引导但无法完全控制[15] - 厘清两者区别是抵御信息风险的第一道防线，一个清晰、始终如一的品牌能创造辨识度和熟悉感，使公司不易受到虚假叙事的影响[9][10] 强大品牌的价值与作用 - 强大且由价值观驱动的品牌能实现双重目标：主动塑造公众预期，并保护公众免受有害或虚假信息的误导[11][12] - 在信息混沌中，清晰的品牌能“锚定真相”，为公众拨开迷雾、指明方向，并简化选择[15] - 弥合信任鸿沟是重要的商业战略，信任已成为驱动利润、市场份额与客户增长的第二大影响力指标，仅次于产品与服务品质本身[17] 构建强大品牌的实践框架 - **清晰化**：用一句清晰、统一的话定义品牌故事，让全员理解并使用，并围绕其构建所有对外信息[20] - **内化**：员工是最好的品牌大使，需将品牌融入招聘、入职、培训和日常对话，确保内部认知统一[26] - **传播**：当品牌内核清晰且深入人心后，所有内容、活动和合作都将传递一致的信念，同时尊重地域文化差异[26] - 品牌建设需注重**清晰度**、**一致性**（信息需七次触达才能被记住）和**可信度**（品牌必须根植于组织的价值观与使命）[22] 品牌的动态管理与衡量 - 品牌并非静止不变，而是一个随组织发展和利益相关者需求变化而成长的“蓬勃生长的生态系统”[23] - 公司可成立跨部门品牌咨询小组来审慎、持续地推进品牌演进，并构建品牌健康仪表盘来系统衡量内外部对品牌的认知度、理解度和认同度[23] - 最终的成功在于每个人是否真正理解品牌故事为何重要，而不在于是否讲述完全相同的字句[23]

互联网虚假信息产业规模与影响 - 中国网民平均每天花费在互联网的时间接近8小时，每天拿起手机117.9次，浏览近1000条信息，每月被动接触近万条信息[4] - 保守估计每月有上百条虚假信息，以2025年6月为例，全国受理网络违法和不良信息举报1849.6万件[4] - 虚假内容通过短视频和社交媒体可在几分钟内覆盖蒙骗百万受众[4] 虚假短视频产业链运作模式 - 虚假外卖员视频团队通过编撰剧本进行拍摄，例如“外卖员与女顾客”的故事，视频点赞超过7万，转发超过3万[7] - 团队规模可达16人，拥有至少8个账号，在浙江金华横店等地进行专业化拍摄[12] - 剧本核心强调戏剧化冲突，聚焦“擦边”或低俗内容，以激发道德愤怒或突出账号主体的善良[12][15] 虚假内容盈利模式 - 主要盈利方式包括接广告、平台流量激励、直播带货和打赏，例如药品广告每个约3000元，月接20个广告可收入近7万[20] - 平台流量收益显著，百家号平台每万阅读创作者可得20元左右，10万阅读量文章可带来2000元收益[20] - 直播中通过卖惨鼓动打赏，例如挂出399元“请我吃饭”链接，当天售出40多单，另挂出4999元“金条”盲盒和999元定制礼盒[20][21] AI技术在虚假信息生产中的应用 - AI可自动生成虚假文本和深度伪造内容，例如生成虚假道歉声明和法院判决书，传播速度极快[26][32] - 训练数据中仅有0.01%的虚假文本时，模型有害输出增加11.2%，0.001%的虚假文本也会导致有害输出上升7.2%[26] - 公司如长沙三匹马科技利用AI软件实现全自动采集、改写和发布，1分钟可生成10篇初稿，两小时可产出上千篇稿件[35][37] 虚假信息对社会和个体的危害 - 虚假内容污名化特定职业形象，如外卖员，并刻意制造社会群体对立，长期影响真实世界[22] - 虚假信息伤害具体个体，例如武汉大学图书馆事件中虚假信息扰乱舆论场，主流媒体跟进失实报道后未澄清致歉[23] - 艺人谣言引发网络暴力，例如大S去世谣言累计在微博热搜榜时长超过12小时，引导对其家人的攻击[24] 虚假信息与事实核查的失衡 - 虚假信息传播具有先天优势，由情绪驱动易触发转发和算法推送，而辟谣信息滞后数小时或数天，传播力度弱[43] - 事实核查平台如“有据核查”拥有100多位志愿者，日均仅能核查8到9条虚假信息，而2022年俄乌冲突期间涉俄假消息达550万条[44] - 公众对事实核查的信任度下降，例如胡鑫宇事件中尽管警方发布详尽通报，谣言仍被广泛传播且公众认为真相被隐藏[49]

文章核心观点 - 互联网虚假信息污染已形成成熟的灰色产业链，通过剧本编造、AI批量生产等方式大规模传播，主要驱动力为流量变现带来的高额经济回报 [5][9][22][37] - 虚假内容并非无害，其通过污名化特定群体（如外卖骑手）、制造社会对立、损害个人名誉等方式对现实社会产生实质性伤害 [22][24][25] - 虚假信息的传播速度与规模远超事实核查能力，算法推送机制与受众心理共同导致"事实让位于立场"的公共讨论困境，系统性摧毁社会信任 [46][52][54] 虚假内容产业链运作模式 - **剧本化视频制作**：团队通过编写外卖员与顾客的冲突或情感剧本（如"骑手送蛋糕"剧情），雇佣演员拍摄低质但看似真实的短视频，单条视频点赞超7万、转发超3万 [7][8][9] - **流量变现渠道**：主要盈利模式包括接药品广告（单广告约3000元，月接20单收入近7万）、平台流量激励（10万阅读量文章收益约440元）及直播带货（399元虚拟链接单日售出40多单） [20][21] - **规模化AI生产**：公司使用自研AI工具（如"三匹马"软件）全自动抓取热点、洗稿生成内容（1分钟产10篇初稿），月盈利达90万元，员工通过分发现金激励（基层400元/人） [30][33][34][37] 虚假信息的社会危害 - **污名化特定职业**：虚假外卖员视频刻意塑造"悲情"或"擦边"形象，加剧公众对骑手群体的误解，人为制造阶层对立 [14][22] - **伤害个体名誉**：谣言直接导致艺人宋伊人被造黄谣、遭受网络暴力，演员于朦胧坠亡事件中虚假信息累计传播超12小时 [25] - **扰乱公共舆论**：武汉大学图书馆事件中，主流媒体误报"杨某某博士录取资格被撤销"假新闻，阅读量迅速突破10万，加剧舆论场混乱 [24] AI技术加剧信息污染 - **低门槛批量造假**：AI模型训练数据中仅含0.01%虚假文本时，有害输出增加11.2%，深度伪造技术可生成政治人物投降视频等扰乱国际舆论的内容 [27][29] - **平台算法助推**：虚假内容因引发恐惧、愤怒等情绪更易获得高互动，触发算法优先推送，形成传播优势，而辟谣信息因滞后性难以等同扩散 [46] 事实核查的困境 - **产能严重不匹配**：虚假信息爆发式增长（如俄乌冲突期间涉俄假消息550万条），而核查平台日均仅能处理8-9条信息，志愿者规模仅百余人 [46] - **核查流程复杂**：需交叉验证权威信源（如东京奥运会水质报告需检索世界铁人三项联盟技术文件）或联系当事人确认（如李显龙办公室邮件回复） [48][49][51] - **公众信任缺失**：热点事件后单一口径的信息披露方式削弱公信力，受众更倾向坚持原有立场，导致"摆事实讲道理"的讨论机制失效 [52][53][54]

中美AI竞赛格局 - 美国在追求通用人工智能和超级智能方面具有优势，其优势在于硬件和软件技术，但面临电力供应不足的挑战 [3][4][7] - 中国致力于将人工智能技术广泛应用于各类产品和服务，在硬件制造和成本控制方面具有优势，特别是在消费品领域 [3][4][6] - 美国对中国实施的硬件限制将影响中国在高端AI领域的竞争能力 [3] 机器人产业发展趋势 - 中国在机器人领域采取与电动汽车类似的策略，通过制造廉价但功能强大的设备主导市场，例如宇树科技发布售价6000美元的R1机器人 [6] - 美国在高端复杂机器人领域仍有机会，其软件优势明显，但硬件层面可能面临中国廉价机器人的冲击 [6] - 中国在太阳能和电动汽车领域的竞赛中已取得领先地位，去年新增172吉瓦太阳能装机容量 [6] 能源瓶颈与基础设施 - 到2030年，美国需要新建92吉瓦发电能力以满足数据中心需求，相当于约60-92个大型核电站的发电量 [8] - 美国当前电力供应不足，这将限制其在AI和AGI领域优势的充分发挥 [5][7][8] - 中国在电力生产方面已解决问题，具备基础设施优势 [7] AI技术安全与治理 - 当前面临三大明显威胁：虚假信息、网络安全和生物安全，其中生物安全风险尤为突出 [10][11] - AI训练效率不断提升，从FP16转向FP8，甚至4位浮点运算，这加剧了技术扩散的风险 [13][14] - 通过"蒸馏"和迁移学习技术，模型训练成本可降至原始训练的1%，同时达到80%-90%的顶级闭源模型水平 [14][15] 创业环境与成功要素 - 当前创办公司的门槛几乎为零，创业者可在线注册公司，利用AI工具编写代码，通过第三方物流和合同制造商处理硬件生产 [16] - 成功的关键在于快速行动并构建围绕"学习"的系统，通过监督或非监督训练实现爆发式增长 [17][18] - 行业创造财富的核心在于建立可规模化的平台，形成网络锁定效应，这是从微软到当代科技公司的普适真理 [19][20] 技术革命的历史意义 - 人工智能这种非人类智能的出现，其重要性堪比人类历史上电力、火或交通工具的发明 [21] - 未来十年将比以往任何时候都更能决定未来百年的走向，积极拥抱AI的国家和公司将成为大赢家 [22] - 所有经济增长都来源于应用智慧发现新事物、解决新问题，而AI正加速这一进程 [22]