从问责到提拔：社会热点事件中 官员问责的真实面貌 “ ” 近期甘肃天水 褐石培心幼儿园 儿童血铅异常事件震惊全 国：233名幼童血铅超标，其中多例重度中毒；调查发现竟是幼儿 “ ” 园后厨长期使用 不可食用 的工业彩绘颜料制作食品。面对家长 愤怒和社会关注，官方迅速提级调查，并在7月20日通报，已有 10 “ ” 名省市领导被 立案问责 ，另17人被审查。 然而，许多 “ 网民的反应却出奇一致：表面问责只是 网民的反应却出奇一致：表面问责只是 应景之 ” 举 ，真正问题并未得到深层追责。回溯2006年天水吴家河村集体 铅中毒事件，涉事企业仅被行政处罚，相关决策负责官员只是记 过或免职，无一人承担刑责。此次幼儿园案虽较重，但问责信息 笼统，责任细节不透明，热点冷却后，官员是否继续履职、是否 在半年内被提拔无人知晓。 问责缺乏透明度，难以形成持续监督 “ ”“ 公开通报中只列出了 省卫生健康委主任 天水市委书记、市 论无法追踪这些官员最终命运：是接受实质处分，还是迅速回归 岗位或调任他职？信息封闭反倒掩盖问责效果，也阻断公众对制度变革的信心。 “ ” 过段时间照样提起来 ：老问题重演？ “ ” 回顾过去多如牛毛的因社会热点事件处置不当被 问责 的情 况，不少地方确实存在有关领导被“ → → ” 表面问责 冷处理 再起用 “ 的惯性。如同吴家河事件中的 记过+ → ” 免职 无刑责 。此次天水事

鼓励学生举报被判担责：永远都不要迎合举报式管理 （文稿内容转自新京报） 一中学生举报同班同学带平板电脑后，得到了老师的一 瓶牛奶奖励和被举报同学的殴打。责任该如何划分？ 5 月 28 日，湖南省高院召开未成年人权益司法保护新闻 通气会，通报了这样一起案例。某中学严禁学生携带手机、 平板电脑等电子设备并鼓励学生举报。宋某发现同学周某玩 手机，遂向老师举报，并从周某书包里搜出平板电脑交给老 过错， 涉及到多个方面，但仔细察之，源头仍在于学校鼓励学生互 相检举。 法院的这一判决，体现了司法的规则引领与价值引导作 用，向社会公众释放出明确的法律态度，值得点赞。学校有 权力采取一定措施保障校规落实，但不能“摁下葫芦浮起瓢”，把学生引到互相检举、彼此提防、人人自危的境地。这样不 仅会侵害学生的隐私权、人格尊严，也会败坏学校风气。 当然，判决学校在这起民事案件中担责，意在强调，学 电子设备这一条，而罔顾同学的个人隐私、人格尊严乃至财 产权。学校非但未能预见到这种情况的发生，并采取相关补 救措施，反而鼓励学生相互举报，这种行为无异于诱导学生 可以“不择手段”，理当为后面发生的打人事件担责。 其二，包括学校在内，任何单位的内部管理规定，都应 符合法律规定，不能超然于国法之上。 学校担心电子设备影响学生的注意力，破坏教学秩序， 这没问题，但不能以鼓励、奖赏举报的方式动员学生向同学

从小米汽车到小米手机，从流量封神到信 任翻车 在中国车圈，没有谁比小米汽车更懂“冰与火之歌” 的残酷。从 SU7 系列甫一问世，雷军携“最后一次创业” 的悲壮与“科技春晚”的流量，登上了国产新能源的“封 神台”。然而，当致命事故的发生与大规模召回的公告交 织，当“逆光之王”的广告小字刺痛了消费者敏感的神 经，小米品牌便从云端急速坠落，陷入一场深刻的信任危 机。 图片来源：AI 合成 合成 这场从万众追捧到群起质疑的舆情反转，是一次关乎 企业声誉、个人 IP 与社会信任心理的公开课。 一、“封神”时刻，一场情绪价值的精准狙击 小米汽车的开局，与其说是一场产品发布，不如说是一场精心策划的“雷军个人品牌价值”的终极变现。 正如紫金传媒智库燕志华所言，“小米从关注粉丝到 包装雷军，每次发布会都是发布两个产品。一个是实物产 品，另一个是通过演讲大谈情怀的雷军。”那场新品发布 犹在 耳：“小米的全部声誉形象都维系于雷军个人，这导致一 荣俱荣，一损俱损。”这套在消费电子领域屡试不爽的打 法，在人命关天的汽车产业，早已埋下了最危险的伏笔。 二、信任“翻车”，从质量惊雷到“西贝式”心理陷 阱 信任的崩塌，往往始于最坚硬的基石——安全。 （一）当“安全冗余”遭遇“成本控制” 安徽高速上的一起 SU7 碰撞后爆燃事故，成为小米汽 车舆论的第一个转折点。尽管官方初

特权疑云与公平之问：云南红河“孕期摆烂” 事件折射职场公平焦虑 一则关于“孕期摆烂上班”的自曝帖文，在社交媒体上掀 起轩然大波。一位自称通过人才引进进入云南某县文旅局的 公职人员，自己因怀孕将工作推给合同工、长期休假、租酒 店“上班”，更抛出“副处级丈夫”的身份信息。短短数日，相 关话题冲上热搜，点燃了公众对“体制内特权”“同工不同酬” 及公职人员职业操守的激烈讨论与质疑。尽管官方迅速介入 公布关键事实（如请假医疗依据、工作分配细节），避免“信 息真空”被谣言填充。 三是官方通报的“技术性澄清”不足，舆论共情能力不 足。红河县调查组的通报虽回应了合规性争议，但对公众关 切的“摆烂期间工资是否全额发放”“领导是否追责”“合同工 权益保障”等问题未予明确，导致“避重就轻”的质疑。舆情回 应需从“证明无错”转向“回应关切”，详细说明请假审批的医 疗依据、摆烂期间的工作考核标准、合同工补偿措施等，用 具体数据与

从“全托”到“陪床”：住院高价陪护的来龙去 脉 解放初期至改革开放前，中国医院曾构建起一套相对完整的 护理体系。彼时的护士不仅要完成打针、发药等基础操作，更需 承担病人的生活照护。1950 年《健康报》全文发表的《卫生部 关于改进护士工作的指示》明确规定，护士需“协助病人进食、 排泄、体位转换，预防压疮、跌倒等并发症”。北京协和医院的 老护士长回忆，上世纪六十年代，一名护士需管理 8-10 某试点医院的案例颇具启示：在引入规范化护理员后，护士 得以将更多精力投入专科护理，患者压疮发生率下降 62%，跌 倒事件减少 45%。更重要的是，当专业人员承担起生活照护责 任，病房恢复了应有的秩序与宁静——这或许才是医疗场所最该 有的模样。 从“全托”到“陪床”的变迁，折射出中国医疗卫生体系 40 年的发展阵痛。破解这一困局，既需要政策层面的制度创新， 也呼唤护理行业回归“以患者为中心”的初心。当护士重新伸出

二、生成式 AI 的伴生风险 8.技术漏洞导致技术风险，会泄露数据、外部攻击等社 会安全风险 从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （九） 。 ·数据泄露风险。大模型需要海量数据，数据在清洗、 处理、传输过程存在数据非法获取或泄露风险，包括个人隐 私数据、商业敏感数据、政府机密数据等各种类型数据。如 果大模型在训练数据时看到很多密钥信息，它很可能在内容 假信息，误导模型得出错误的答案；或在多个问题中注入相 关信息，使模型推理过程出现偏差。提示注入攻 击形式多 种：直接提示注入是指直接向模型输入恶意指令，引发意外 或有害的行为；间接提示注入是将恶意指令注入到可能被模 型检索或训练的文档中，从而间接地控制或引导模型。注入 攻击是大模型与外部数据、API 或其他敏感系统的交互往往 面临投毒攻击，被注入错误参数、恶意代码和恶意命令等。大模型一旦被恶意攻击，其关联业务面临整体失效风险，威

从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （一） 人工智能领域近年来正在迎来一场由生成式人工智能 大模型引领的爆发式发展。全球掀起一场大模型热潮， Gemini、Copilot、LLaMA、SAM、SORA 等国外大模型如雨 后春笋般涌现，中国也掀起百模大战，2022 年被誉为大模型 元年。人工智能正逐渐深入地赋能千行百业，推动人工智能 与数据要素成为新质生产力的典型代表。[1]从 与数据要素成为新质生产力的典型代表。[1]从 GPT-4o 到 SORA，AGI（通用人工智能）的曙光显现，2024 年或将成 为 AGI 元年。 同时，技术嵌入政治文化和生活是一种历史必然。西方 国家对人工智能与安全问题的极端重视，始于 2016 年美国 总统大选和英国脱欧两只黑天鹅。在此之前，美西方国家凭 借硬实力优势和对全球舆论的强大掌控能力在世界各地进 行渗透，形成了一套干涉他国内政和渗透颠覆的手段。然而， 介传播模式。未来，随着人工智能应用的无所不在，它能够 以较低成本、极高效率触达全球多语种受众，并自动化展开 一对一的信息生成和内容传播。Gartner 预测，到 2025 年， ChatGPT 类 AI 生成的数据将占到整个互联网的 10%，到 2030 年，新闻行业九成以上新闻稿件将由 AI 辅助完成。 2.两元传播主体：生成式 AI 是一种人机互构的交互传 播。ChatGPT 是一种对话式人工智能模型，它是人类的认知

中优质单词总数的 36.5T 个单词，远快于 人类生成文本的速度。第二种是利用多模态和迁移学习，超 越文本数据从其他领域获取数据，比如视频、图像、金融市 场数据或科学数据库。[1 从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （五） ] 不过，这并非是解决问题的良策。如果网上大部分文本都是 AI 生成的，而用合成数据训练的大模型会发生什么？ 大模型开发需要更多数据进行训练，而由 光。AI 不但没有解放生产力，反而劣币驱逐良币。[5]如果在网上 搜索“AI 写文赚钱”，会有许多广告跳出来说，用 AI 写文章， 只需复制粘贴，月赚上千元。 可以说，如今全球大模型已经陷入到高质量数据荒之中。 但是，目前多数模型的训练数据都是从网上抓取数据，不可 避免地会使用其他大模型生成的数据内容。后果就是，合成 数据最终污染下一代模型的训练集，出现“模型崩溃（modelcoll 子大模型完全 崩溃。此外，2023 年来自斯坦福和 UC 伯克利的一项研究中， 作者同样发现，大模型在少量自己生成数据内容重新训练时， 就会输出高度扭曲的图像。研究人员还发现，一旦数据集受 到污染，即便大模型仅在真实图像上重新训练，模型崩溃现 象无法逆转。为了大模型不再被自己“降级”，AI 需要能够 区分真实和虚假内容。[6] [1]https://mp.weixin.qq.com/

甘肃庆阳“校服维权”事件：从网络发声到司 法纠偏的争议与反思 2023 年，甘肃庆阳市宁县男子邓建国因在抖音发布视频， 质疑儿子所在学校校服存在褪色、起球等质量问题，被当地 警方以“寻衅滋事”为由行政拘留 7 天。2024 年，邓建国上诉 后，二审法院认定警方处罚存在程序违法、事实证据不足， 判令撤销原处罚并支付国家赔偿金。2025 年 8 月，随着媒体 对事件全程的深度报道，这起从普通民生纠纷升级的法治争 服乱象谁监管》视频，因引发本地家长共鸣，点击量达 14.9 万次。12 月 7 日，宁县市场监管局向其送达第三方质检报告， 显示校服“标签成分与检测结果不符”，但甲醛等有毒物质指 标合格。邓建国认可有毒物质检测结果，仍坚持质疑质量问 题，并于 12 月 8 日发布《时至今日，问题校服仍然未被召 回》视频，点击量超 10 万次。 当日，校服供应商兆春服装厂向宁县公安局报案，称邓 建国“寻衅滋事”或“散布谣言”。12 月 13 元。同年 3 月，庆阳市市场监管局联合教育局开展校服质量 专项检查，责令兆春服装厂整改“质量管理制度落实不到位” 问题。2025 年 8 月，邓建国接受澎湃新闻采访，讲述从发现儿 子校服起球褪色，到拍抖音维权遭行政拘留，再到经历离婚、 失业、确诊抑郁症，最后二审改判等经历，引发关注。 二、舆论聚焦 （一）媒体观点：在司法纠偏与权利边界中寻找平衡 肯定司法对程序正义的坚守。有观点认为，二审法院以