📖+30 XP
🎧+20 XP
✅+35 XP
公民社会如何回应人工智能的挑战CEFR B1
2026年4月29日
改编自 Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
照片: Christian Wiediger, Unsplash
等级 B1 – 中级CEFR B1
4 分钟
193 字
人工智能和算法平台正在改变人们的沟通、组织和讲述方式。2026年4月,Global Voices 发布了一系列 Spotlight 报道,IRIS 在基金会支持下委托了十篇案例研究,覆盖拉丁美洲和加勒比地区、阿拉伯地区、尼日利亚、突尼斯、印度与香港。
研究总结出三类公民社会回应:同化、反制与创新。例如,在巴西有团体利用 AI 测试信息以减少公众对贫民区警察暴力的支持;也有人权组织公开反对巴西和智利广泛使用面部识别;另有来自萨尔瓦多和香港的团体通过线下活动、桌游、沉浸式装置、幽默和短期组织等方式规避监控并尝试新叙事。
研究强调两种空间策略:超本地化以凸显草根声音,以及跨境连结以分享经验。作者指出,灵活且短暂的组织结构很重要,并建议资助者支持这种机动性。报告还强调叙事、技术与政治的相互作用,以及对分散联盟和持续技术支持的需求。
Brett Davidson 作为 IRIS 的叙事基础设施负责人参与了该项目。
难词
- 同化 — 把不同群体或文化变得相似
- 反制 — 采取行动对抗或抵消某种影响
- 创新 — 用新方法或新想法解决问题
- 面部识别 — 用人脸图像识别人身份的技术
- 超本地化 — 特别关注非常地方性的活动或声音
- 跨境连结 — 不同国家或地区之间建立联系
- 叙事 — 用故事或说法来表达观点或事实
提示:在文章中将鼠标悬停、聚焦或轻触高亮词语,即可在阅读或听音频时快速查看简要释义。
讨论问题
- 你认为超本地化和跨境连结哪种策略更容易帮助草根组织?为什么?
- 资助者支持灵活且短暂的组织结构有什么优点和缺点?请举例说明。
- 面对面部识别和监控,社区可以用哪些创意方式来规避或反制?