AI时代的企业声誉风险管理
最近几年，生成式人工智能技术迅猛发展，加速迭代，深刻地影响着社会生活的方方面面。企业声誉风险管理也遭遇了人工智能（AI）技术的冲击与挑战。
要理解这个问题需要从一般的舆情传播链ued体育官网条入手。舆情传播通常包括内容生产、信息发布、信息接收和内容评论等多个环节，而AI在每一个环节都或明或暗地发挥着威力。
AI内容生产：AI在内容生成方面的优势最为引人注目，但同时负面舆情的生产能力也相应提高了。
首先，AI能够迅速捕捉过去很难被关注的蛛丝马迹，实现了信息的“细网捕捞”。例如，一些企业经营数据或一般性司法诉讼过去往往被忽视，但借助AI的数据抓取比对和文本分析技术，这些信息可以在极短的时间内浮出水面，再冠以吸引眼球甚至耸人听闻的标题，就能迅速引起舆论关注。
其次，AI具备“秒级生成”的创作能力。传统上，文字撰写和图片、视频制作需要耗费大量人力和时间，而AI技术极大地降低了技术门槛，不仅可以在极短时间内生成海量文字，甚至能够批量化生成多模态的图像、视频内容。
更值得关注的是，深度造假现象也因AI技术进步而愈发猖獗。AI换脸、语音模拟及图片与视频合成等技术手段，使得虚假信息的生产成本大幅降低，欺骗性大幅增加。近年来，已有多起误导公众、严重侵蚀企业或个人声誉的事件发生，需要引起各方面的警惕。
AI信息发布：信息的传播速度和广度在AI技术的助力下得到了前所未有的提升。智能推送技术让信息能够精准地到达目标受众。借助大数据和机器学习算法，AI能够分析用户的行为和场景数据，掌握用户的兴趣偏好，从而实现定向推送。这种精准推送加速了舆情的发酵，使得负面信息能够迅速在目标群体中裂变式扩散。
同时，AI技术也能使信息迅速在全网铺开。不同平台之间的壁垒日益模糊，一条信息可以通过社交网络、搜索引擎、即时通讯工具等多个渠道同时扩散，其他账号也可以通过转发、改写或者模仿翻拍来跟进传播，使负面信息产生遍在效应、累积效应和共鸣效应。这种全网覆盖的传播模式，使得特定舆情一旦形成，就极易在短时间内广泛覆盖，形成舆论高压。
由于上述原因，特定舆情对于特定人群就形成了“饱和攻击”之势，进而形成一种另类的“舆情茧房”，加剧了特定人群的焦虑感。
AI信息接收：信息接收环节同样面临着巨大挑战。算法偏差问题在这里显得尤为突出。根据尤瓦尔·赫拉利的观点，那些容易引发愤怒与仇恨情绪，带有阴谋论色彩的内容，最容易提升用户的参与度，增加其在社交平台的驻留时间，最终转变为商业价值。换言之，这种从商业利益出发的算法偏见本身虽不具有主观恶意，但客观上却放大了社会负面情绪。
“茧房效应”也在这个过程中逐渐显现。随着算法个性化推荐的普及，每个人的网络环境逐渐形成了一个“信息茧房”，用户所接触到的都是符合其既有偏好与态度倾向的信息，而不同观点和多样声音则被排除在外，社会议题变得阵营分明。这种现象不仅导致信息的碎片化，也降低了理性讨论的可能性。
当对立情绪得以强化，极端观点势必被放大，“偏见如山”难以撼动，舆情更难平息。
AI内容评论：在负面舆情的互动评论环节，社交机器人（Chatbot）和虚假账号的泛滥为声誉管理带来了新的隐患。国外有数据显示，近年来社交平台上社交机器人的账号数量和发帖数量都在持续增长，而且随着AI技术不断进步，机器人账号的拟人化程度变得更高。它们通过大量发帖、评论和点赞等行为，形成了表面上“热闹”的舆论氛围，实际上却可能隐藏着精心策划的攻击或“洗白”策略。
在此条件下，“沉默的螺旋”也在网络评论中悄然上演。由于从众心理的作用，特定的观点形成所谓的“大多数人”声音时，持不同意见的个体往往因担心遭受围攻而选择沉默，从而使多样化的声音难以在网络中传播。一旦理性声音被淹没，极端观点便有可能进一步占领话语权，导致舆情走势被操纵。
此外，热点事件的评论区也容易成为虚假信息的温床。以前不久发生的一次马拉松事件为例，有网友在网络评论区有意无意的指认，导致某上市公司高管无辜陷入舆论旋涡，损害了企业的声誉和社会公众的信任度。
除了上述舆情传播各环节的隐患，AI技术在有些场景也可能触发品牌安全问题。
随着企业大量应用AI技术，不当使用的风险相伴而生。无论是企业的涉密信息外泄，还是使用了AI幻觉输出的内容，或出现AI文化冒犯（例如模型对某些群体产生的歧视被企业采用），均可能引发公众不满、嘲笑或愤怒。
品牌部门是AI技术的积极拥抱者。虽然AI技术可以帮助企业实现高效的品牌内容生成，但生成的也可能是高效却平庸的内容，引发公众的审美疲劳甚至厌恶；还可能因为AI输出的大量内容缺少内在一致性，导致公众对品牌的感知严重碎片化，使得品牌形象缺乏深度与温度；同时，过度精准的信息传播也会令公众产生隐私被侵入的恐惧感，严重损害用户对品牌的信任。
语料与数据是AI学习的根基，而“数据投毒”行为则直接影响模型的学习效果和输出准确性。最近，恶意“数据投毒”问题受到社会的关注，别有用心的人通过标签篡改、对抗注入和偏差诱导等方式，导致AI在实际应用中输出错误的内容，或者使模型在学习过程中产生偏向性，间接破坏企业的品牌形象。这种情况应当引起企业的高度警惕。
如AI技术的发展对某些工作岗位的替代，将引发人们的就业焦虑，可能激化社会矛盾，为负面舆情埋下隐患，其中也包括企业声誉风险。
比如单一舆情的负面影响有可能降低。互联网上经常有一种感叹——“瓜太多，根本吃不过来。”随着媒体单日使用时间接近触顶和“信息茧房”的增厚，个体接收到的信息会愈发粉尘化、圈层化，注意力被高度分散，热点切换频繁，导致单一负面事件的全网影响力相对减弱，难以形成持久的、压倒性的舆论焦点。
这种信息分流效应在某种程度上降低了单一舆情对品牌的冲击力。公众在接触大量不同内容的同时，不再将注意力过度集中于某一热点事件，从而使单一舆情的负面效应被迅速稀释。这为企业赢得了一定的缓冲空间，使其可以通过多元化的信息沟通和议程设置，引导舆论走向，缓释特定负面事件的冲击力。
再比如声誉风险管理岗位较难被替代。AI时代，虽然大量传统岗位面临被替代的风险，但声誉风险管理这一岗位却显示出强大的韧性。
我们在实践中不难观察到，舆情处置是一个艰难的决策过程——几乎没有万全之策，所有方案都有相应的代价或一定的副作用。如何在短时间内作出决策，高度依赖经验与决心，而且需要由具体的人来承担最终责任，而这是Aued体育官网I无法完成的任务。同时，舆情处置的执行环节高度倚重人际沟通。在危机公关过程中，无论是与公众，还是与媒体、当事人的沟通，甚至是与上级的沟通，都需要高度的同理心与灵活性，还需要具备对行业细节与利益相关者心理的深入了解。可以说，声誉风险管理有大量的隐性知识，依赖长期的经验积累与人脉积累，在这个非标准化程度较高的领域，AI发挥的空间相对较小。
《AI革命：人工智能如何为商业赋能》一书提到“应急管理主任”属于被取代概率最小的岗位，或许原因也在于此。
面对人工智能带来的挑战和冲击，企业声誉管理也应与时俱进，在策略层面进行调整，争取占据主动，及时有效地化解危机。关键性策略包括：
先声夺人。过去，企业往往被动应对危机，形成“冲击—反应”模式。未来，企业应当转变思路，积极争取舆论的主导权，通过预判潜在风险，提前开展议题管理，迅速部署正面宣传，使企业在舆论战中占据先发优势。
触点布局。如前所述，AI让内容生产能力实现极大跃升。与此相匹配的是，企业也应在各大平台上搭建传播阵地，形成畅通且多元的信息发布网络，在关键时刻形成有效联动，达到整体布局、协同作战的效果。
授权赋能。随着舆情的骤增，大型企业在舆情处置方面逐渐倾向于给分支机构下放权力，这势必要对基层进行全面赋能。这种赋能不能局限于简单的培训，而是需要打造一整套AI赋能工具。企业应采取“讲、练、比、评、用”相结合的赋能模式，使这项工作日常化和实战化，注重参与和效果反馈，确保基层和管理人员能迅速掌握新理念、新方法，并在实际操作中不断改进。
优化决策。在信息爆炸的时代，决策链条过长往往导致危机应对滞后，错失宝贵的时间窗口，因此，企业应建立一套高效的决策机制，包括熔断机制和容错机制。熔断机制是指在规定条件下，要允许舆情管理归口部门负责人自行拍板；容错机制则要避免对决策者过度追责，特别要防止让“救火者”去承担“纵火者”的责任。这样才能使企业在舆情爆发之初具备迅速反应能力，防止小问题被拖成大危机。
提高容忍度。企业高管层和上级主管部门都需要认识到，AI时代的舆情环境已发生根本性变化，应调整心态，适应信息多变和情绪波动的现实，提高对轻微负面舆情的容忍度，避免因舆情洁癖和情绪化反应造成更大声誉损害。
技术本质上是中立的。AI带来诸多风险的同时也可以用来防控风险，维护声誉。从舆情处置的现实出发，以下技术应用将有效提升声誉管理的效果与效率。
AI舆情核查。有必要利用AI建立一套全面的舆情倒查系统，以迅速进行事实核查、数据核查、推手识别，以及追踪溯源等工作，对负面信息内容迅速甄别和定性。企业可以向社会及时公示谣言中的虚假成分与逻辑漏洞，免受诬陷与误解，维护自身的合法权益。
AI预测体系。当前主流的舆情监测系统已经基本做到快、准、全。在此基础上，有必要也有可能利用AI将舆情从发生后的预警向演变中的预测升级，即通过对历史数据、实时信息及宏微观环境的分析，预判特定时期可能的社会情绪反应，帮助企业在危机爆发时作出相对正确的决策和管理动作。
AI辅助决策。利用AI可以建立舆情处置的工作流，整合专属信息库、实效工具库和真实案例库，高效完成舆情处置的策略及战术方案，为决策迅速提供依据。在重特大舆情的处置决策过程中，理想的状态是开发符合当时舆情环境的数字孪生，作为试行处置方案的沙箱（Sandbox），对各种决策方案进行比较，减少因严重误判导致受到二次声誉损害。
AI压力测试。面对复杂多变的网络环境，企业应定期开展声誉风险压力测试，模拟各种极端情况下的舆情，通过“AI攻防”与“AI评判”来客观地检验企业现有措施的有效性，考察各级机构的舆情处置能力，帮助监管层与管理层提前发现短板和漏洞，及时调整策略。
AI声誉建设。除了被动防御，AI在主动声誉建设方面同样大有可为。企业可利用AI分析工具及时探测与品牌价值观相契合的社会议题和公众兴趣点，创造性地生成个性化、有温度的品牌内容，实现心灵层次的沟通互动，达成与公众的良性长久关系。
AI时代，企业唯有清醒认知挑战与机遇，积极调整战略，应用新兴技术，同时坚守人文关怀与伦理底线，方能在复杂环境中有效维护并提升品牌声誉与社会信任。
