张涛等：生成式AI驱动下深度伪造情报的生成机理与风险防控
摘要伴随生成式人工智能（GAI）的迅猛演进，深度伪造技术持续迭代，由此催生出深度伪造情报这一新型威胁形态。它既给情报工作带来全新风险，又对社会稳定与国家安全形成严峻挑战。但既有研究缺少面向情报领域特殊性的系统化治理方案。基于此，文章搭建“三维四层”分析框架，解析深度伪造情报的生成机理、核心特质与运作模式。研究表明，深度伪造情报沿循“模态协同-语义融合-语境适配”的生成路径，其风险横跨技术、流程、组织、法律与战略五个维度。据此，研究给出涵盖技术对抗、流程重塑、机构强化、法律规制与国际协作的层级递进式治理策略
高等教育机构如何管理生成式AI技术？
生成式人工智能正以空前的影响力重塑国际高等教育格局。从学子论文撰写，到讲师课程策划，再到院校教务管理，这项革命性技术在高等教育各层面的运用，虽能提高效能，却也引发了学术道德、信息防护与道德义务等隐患。应对这把“两刃利器”，怎样在教育增益与危机管控间寻求均衡，探寻契合智能时代的高校治理方案，是各国高校需共同面对的世纪课题。理念导向：由“技术封锁”转向“教学增益”生成式人工智能在高等教育中的浸透，不单是技术手段的融入，更激起了对教育真谛及未来人才塑造目标的省思。纵观各国高校对生成式人工智能的治理举措，大致形成
生成式AI个人信息保护的治理策略
姚迁文 | 公安部第三研究所 姚迁 盛小宝 刘晋名当前，全球人工智能领域的竞争焦点已从单纯的技术研发转向综合治理监管。据经济合作与发展组织（OECD）人工智能政策观察站统计， worldwide已有70多个司法管辖区发布了800余项人工智能相关治理规范，而其中的核心议题便是如何在人工智能实际应用中有效保障个人隐私信息的安全。就国内情况而言，我国首部专门规制生成式人工智能监管的法律文件《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》），在多个条款中着重明确了生成式人工智能服务供应方及使用方的个人数据