序言

今年是國(guó)內(nèi)生成式人工智能大發(fā)展的一年，國(guó)產(chǎn)大模型的技術(shù)水平已經(jīng)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步，如零一萬物的Yi-Large、阿里的通義千問等大模型性能上逐漸步入國(guó)際一線行列。伴隨著技術(shù)的迭代與創(chuàng)新，生成式人工智能的應(yīng)用生態(tài)日益豐富，尤其在社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，各類智能交互服務(wù)正以前所未有的速度融入人們的日常生活，重塑著信息傳播與人際交流的方式。

在社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，人工智能回復(fù)機(jī)器人是生成式人工智能的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。現(xiàn)階段，人工智能回復(fù)機(jī)器人服務(wù)的用戶數(shù)和影響力目前都在快速提升階段，其輿論影響逐漸展現(xiàn)。

本文所指的人工智能回復(fù)機(jī)器人并不是傳統(tǒng)意義上批量發(fā)布評(píng)論的機(jī)器人水軍，也不涉及非開放式的對(duì)話場(chǎng)景的人工智能如ChatGPT、通義千問等。人工智能回復(fù)機(jī)器人（下文簡(jiǎn)稱為回復(fù)機(jī)器人）是指那些由社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)自主研發(fā)或第三方機(jī)構(gòu)開發(fā)，并獲得平臺(tái)認(rèn)可的智能體，它們能夠自主解析用戶發(fā)布的信息，包括但不限于文字、圖片和視頻，進(jìn)而生成符合情境的回復(fù)，如安慰、鼓勵(lì)、信息補(bǔ)充或問題解答等。這些機(jī)器人通常不會(huì)主動(dòng)發(fā)起話題，而是基于用戶的需求或提及，例如微博的“評(píng)論羅伯特”、百度的“貼吧包打聽”以及快手的“AI小快”，它們的存在既豐富了社交網(wǎng)絡(luò)的互動(dòng)模式，也對(duì)公眾輿論的形成與發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

因?yàn)槠浠貜?fù)內(nèi)容直接發(fā)表在社交網(wǎng)絡(luò)中，默認(rèn)全網(wǎng)可見，和普通的問答對(duì)話機(jī)器人相比更有可能會(huì)產(chǎn)生輿論影響力。在接下來的篇章中，我們將深入探討這些回復(fù)機(jī)器人會(huì)如何影響我國(guó)的輿論生態(tài)，分析其背后的運(yùn)作機(jī)制，以及它們可能帶來的正面與負(fù)面影響，最終提出合理的監(jiān)管建議，以期在促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，維護(hù)健康有序的網(wǎng)絡(luò)空間。

一、回復(fù)機(jī)器人的技術(shù)基礎(chǔ)

在深入探討回復(fù)機(jī)器人對(duì)輿論生態(tài)的影響之前，我們必須首先理解其技術(shù)基礎(chǔ)——大語言模型（Large Language Models， LLMs）。這些模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在海量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得了強(qiáng)大的自然語言處理能力。理解這些模型的能力和局限性，對(duì)于分析回復(fù)機(jī)器人在社交網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)至關(guān)重要。

大語言模型的能力

大語言模型在以下幾個(gè)方面表現(xiàn)出色：

· 語言理解：能夠理解復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和上下文，捕捉語言的細(xì)微差別。

· 文本生成：可以生成流暢、連貫且符合語境的文本。

· 情感識(shí)別：能夠識(shí)別文本中的情感傾向，并做出相應(yīng)的回應(yīng)。

· 知識(shí)整合：具備廣泛的通用知識(shí)，能夠在回答問題時(shí)融合多方面信息。

· 上下文適應(yīng)：能夠根據(jù)對(duì)話歷史和當(dāng)前語境調(diào)整回復(fù)的風(fēng)格和內(nèi)容。

這些能力使得回復(fù)機(jī)器人能夠在社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行看似自然的對(duì)話，提供情感支持，回答問題，甚至參與到復(fù)雜的討論中。

大語言模型的局限性

然而，大語言模型也存在一些重要的局限性：

· 事實(shí)準(zhǔn)確性：模型可能產(chǎn)生"幻覺"，即生成看似合理但實(shí)際上不準(zhǔn)確的信息。

· 推理能力：在需要復(fù)雜邏輯推理的任務(wù)中，模型的表現(xiàn)可能不如人類。

· 數(shù)學(xué)計(jì)算：對(duì)于需要精確計(jì)算的問題，模型的表現(xiàn)往往不夠理想。

· 時(shí)效性：模型的知識(shí)基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可能無法反映最新的信息和事件。

· 特定領(lǐng)域知識(shí)：對(duì)于高度專業(yè)化或小眾的領(lǐng)域知識(shí)，模型的理解可能不夠深入。

· 上下文理解限制：雖然模型能夠處理上下文，但對(duì)于長(zhǎng)期、復(fù)雜的對(duì)話歷史，其理解能力仍有限制。

在社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的特殊挑戰(zhàn)

將大語言模型應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)的回復(fù)機(jī)器人時(shí)，還面臨一些特殊挑戰(zhàn)：

· 多樣性和不可預(yù)測(cè)性：社交網(wǎng)絡(luò)上的用戶輸入極其多樣，包含各種網(wǎng)絡(luò)用語、俚語和新詞，這對(duì)模型的理解能力提出了更高要求。

· 實(shí)時(shí)性要求：社交網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)要求快速響應(yīng)，這限制了模型進(jìn)行深度思考和推理的時(shí)間。

· 安全性和道德考量：模型需要避免生成不當(dāng)、有害或具有偏見的內(nèi)容，這需要復(fù)雜的過濾和安全機(jī)制。

· 個(gè)性化需求：不同的社交平臺(tái)和用戶群體可能需要不同風(fēng)格的回復(fù)，這要求模型具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。

· 輿論影響：由于回復(fù)內(nèi)容可能被廣泛傳播，錯(cuò)誤或不當(dāng)?shù)幕貜?fù)可能引發(fā)輿論風(fēng)險(xiǎn)。

二、該類回復(fù)機(jī)器人的產(chǎn)品形態(tài)

“評(píng)論羅伯特”為微博官方推出的評(píng)論機(jī)器人，它能夠根據(jù)用戶發(fā)布的微博原帖內(nèi)容，生成具有安慰、鼓勵(lì)、肯定或調(diào)侃等多種情感色彩的回復(fù)。這種機(jī)器人的設(shè)計(jì)旨在通過情感共鳴，增強(qiáng)用戶與平臺(tái)的互動(dòng)。微博作為以訂閱模式為主的社交網(wǎng)絡(luò)，普通用戶的發(fā)帖相對(duì)于算法推送制為主的平臺(tái)難以得到閱讀和互動(dòng)，該回復(fù)機(jī)器人也是為了彌補(bǔ)這方面的不足。

“貼吧包打聽“一般為主動(dòng)提及后回復(fù)（用戶在回復(fù)帖子里@貼吧包打聽），生成的內(nèi)容一般為回答問題為主。

“AI小快”一般為主動(dòng)提及后回復(fù)（用戶在評(píng)論里@ AI小快），生成的內(nèi)容兼具回答問題、觸發(fā)AI功能（如幫助用戶繪圖等）

目前大部分機(jī)器人并不會(huì)主動(dòng)發(fā)表觀點(diǎn)。

三、由回復(fù)機(jī)器人引發(fā)的典型輿情案例

回復(fù)機(jī)器人為新生事物，結(jié)合當(dāng)下AIGC、大語言模型的熱潮，其舉動(dòng)會(huì)帶來大量的輿論關(guān)注。

以微博 “評(píng)論羅伯特”為例，當(dāng)該類機(jī)器人回答不當(dāng)時(shí)，會(huì)被大量傳播。特別是其中反差感強(qiáng)烈（不像傳統(tǒng)服務(wù)類機(jī)器人語言）、帶有“侮辱性”的回復(fù)，因其流量屬性還會(huì)被其他營(yíng)銷號(hào)反復(fù)截圖轉(zhuǎn)發(fā)，引發(fā)更大關(guān)注。

如圖為因 “評(píng)論羅伯特”回復(fù)不當(dāng)被截圖廣泛傳播的某案例。

同時(shí)我們觀察到發(fā)博內(nèi)容以@評(píng)論羅伯特 異常類回復(fù)為主的 微博賬號(hào)@羅伯特受害者聯(lián)盟，開博半年即迅速變?yōu)槲⒉┑念^部賬戶。目前已經(jīng)有521.7萬微博互動(dòng)數(shù)據(jù)。這也從側(cè)面說明該類信息被大量關(guān)注的情況。

類似的情況也出現(xiàn)在百度的“貼吧包打聽”上，一些錯(cuò)誤的回答在網(wǎng)絡(luò)上流傳，成為網(wǎng)民討論和嘲諷的對(duì)象。

因?yàn)檫@些錯(cuò)誤及其傳播情況，很多普通用戶對(duì)該類回復(fù)機(jī)器人持負(fù)面態(tài)度。同時(shí)一些新聞報(bào)道也有類似觀點(diǎn)，如“微博官方推出的回復(fù)機(jī)器人，罵起人來比誰都狠”，“在評(píng)論區(qū)大殺四方，微博AI毒舌程度遙遙領(lǐng)先”等。

四、輿情生態(tài)影響及風(fēng)險(xiǎn)分析

對(duì)用戶體驗(yàn)和平臺(tái)生態(tài)的影響

回復(fù)機(jī)器人顯著提升了社交平臺(tái)的用戶體驗(yàn)和互動(dòng)質(zhì)量。它們能夠24小時(shí)不間斷地提供即時(shí)回應(yīng)，滿足用戶的互動(dòng)需求。通過分析用戶發(fā)布的內(nèi)容，這些機(jī)器人能夠生成個(gè)性化的回復(fù)，增強(qiáng)用戶的參與感和歸屬感。在情感支持方面，機(jī)器人能夠識(shí)別用戶的情緒狀態(tài)，提供及時(shí)的安慰和鼓勵(lì)，特別是在用戶表達(dá)負(fù)面情緒時(shí)。這種情感陪伴功能在某種程度上填補(bǔ)了人際互動(dòng)的空白，為用戶提供了情感寄托。

下圖為回復(fù)機(jī)器人的情感支持案例。

從回答問題、獲取信息的角度來看回復(fù)機(jī)器人的作用更為復(fù)雜。對(duì)于一些常見問題，機(jī)器人能夠快速提供準(zhǔn)確的答案，提高了信息獲取的效率。但對(duì)于一些需要復(fù)雜推理、計(jì)算或較為小眾的知識(shí)，回復(fù)機(jī)器人經(jīng)常會(huì)給出錯(cuò)誤答案。且由于其幻覺特點(diǎn)，這個(gè)錯(cuò)誤答案往往會(huì)被包裝為“肯定、專業(yè)”的形態(tài)，誤導(dǎo)用戶。

對(duì)輿論形成和傳播的影響

回復(fù)機(jī)器人在輿論形成和傳播過程中扮演著越來越重要的角色。由于這些機(jī)器人的回復(fù)往往直接、迅速，且容易引起注意，它們的言論很可能成為輿論的焦點(diǎn)，特別是在熱點(diǎn)事件中。機(jī)器人的回復(fù)可能會(huì)引導(dǎo)公眾討論的方向，影響輿論的走向。例如，在一些社會(huì)熱點(diǎn)問題上，機(jī)器人的表態(tài)可能會(huì)被廣泛傳播，形成初始的輿論導(dǎo)向。

然而，這種影響也帶來了潛在的風(fēng)險(xiǎn)。由于大語言模型的局限性，機(jī)器人可能會(huì)生成不準(zhǔn)確或片面的信息。在專業(yè)性強(qiáng)或小眾的話題上，機(jī)器人的回答可能存在錯(cuò)誤或偏差。這些不當(dāng)?shù)幕貜?fù)一旦被廣泛傳播，可能會(huì)誤導(dǎo)公眾，影響輿論的準(zhǔn)確性。更嚴(yán)重的是，一些錯(cuò)誤或爭(zhēng)議性的回復(fù)可能會(huì)被截圖、轉(zhuǎn)發(fā)，在社交媒體上引發(fā)更大范圍的討論，形成負(fù)面輿論風(fēng)暴。

輿情風(fēng)險(xiǎn)分析

在輿情風(fēng)險(xiǎn)方面，回復(fù)機(jī)器人帶來的挑戰(zhàn)尤為突出: 

a) 輿論操縱風(fēng)險(xiǎn):

惡意用戶可能會(huì)利用回復(fù)機(jī)器人的特性來制造虛假輿論或放大某些觀點(diǎn)，影響公眾認(rèn)知。例如，他們可能通過反復(fù)觸發(fā)機(jī)器人的特定回復(fù)，制造某個(gè)觀點(diǎn)被廣泛支持的假象。在一些敏感話題或社會(huì)熱點(diǎn)問題上，這種操縱可能會(huì)造成嚴(yán)重的輿論偏差，影響社會(huì)穩(wěn)定。

b) 信息繭房效應(yīng)加劇:

回復(fù)機(jī)器人的算法可能會(huì)強(qiáng)化用戶的既有觀點(diǎn)，加劇信息繭房效應(yīng)。由于回復(fù)機(jī)器人傾向于根據(jù)用戶的歷史互動(dòng)和偏好生成回復(fù)，這可能導(dǎo)致用戶長(zhǎng)期接觸到與自己觀點(diǎn)一致的信息，減少接觸不同觀點(diǎn)的機(jī)會(huì)。長(zhǎng)此以往，可能會(huì)加深社會(huì)分化，不利于多元化討論和社會(huì)共識(shí)的達(dá)成。

c) 敏感話題處理不當(dāng):

在涉及政治、宗教、種族等敏感話題時(shí)，機(jī)器人的回復(fù)可能會(huì)無意中觸及禁忌或引發(fā)爭(zhēng)議。由于這些話題的復(fù)雜性和敏感性，回復(fù)機(jī)器人可能難以準(zhǔn)確把握分寸，給出恰當(dāng)?shù)幕貞?yīng)。一旦出現(xiàn)不當(dāng)言論，可能會(huì)迅速引發(fā)大規(guī)模的負(fù)面輿論，甚至導(dǎo)致社會(huì)矛盾。

d) 突發(fā)事件應(yīng)對(duì)不足:

在社會(huì)突發(fā)事件或重大熱點(diǎn)話題討論中，回復(fù)機(jī)器人可能因缺乏最新信息或?qū)κ录?fù)雜性理解不足，而給出不恰當(dāng)?shù)幕貜?fù)。這可能會(huì)加劇輿論的混亂，誤導(dǎo)公眾對(duì)事件的理解，甚至干擾官方的信息發(fā)布和輿論引導(dǎo)工作。

e) 真實(shí)性識(shí)別困難:

隨著回復(fù)機(jī)器人技術(shù)的不斷進(jìn)步，用戶可能越來越難以區(qū)分人工回復(fù)和機(jī)器人回復(fù)。這種模糊性可能會(huì)影響信息的可信度判斷，使用戶更容易受到虛假信息的影響。長(zhǎng)期來看，這可能會(huì)削弱公眾的信息辨別能力，增加輿論被操縱的風(fēng)險(xiǎn)。

f) 用戶信任危機(jī):

如果回復(fù)機(jī)器人頻繁出現(xiàn)不當(dāng)或錯(cuò)誤回復(fù)，可能會(huì)導(dǎo)致用戶對(duì)平臺(tái)和人工智能技術(shù)的信任度下降。這種信任危機(jī)不僅會(huì)影響平臺(tái)的聲譽(yù)和用戶粘性，還可能延伸到對(duì)整個(gè)人工智能行業(yè)的質(zhì)疑，阻礙相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

回復(fù)機(jī)器人在提升用戶體驗(yàn)和平臺(tái)活躍度方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也給輿論生態(tài)帶來了新的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)不僅涉及信息質(zhì)量和用戶體驗(yàn)，更關(guān)乎輿論導(dǎo)向、社會(huì)穩(wěn)定和公眾認(rèn)知。因此，在充分利用人工智能技術(shù)提升社交網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)的同時(shí)，我們需要高度重視其潛在的輿情風(fēng)險(xiǎn)，采取有效措施進(jìn)行管理和規(guī)范，以維護(hù)健康有序的網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境。

五、回復(fù)機(jī)器人監(jiān)管建議

鑒于回復(fù)機(jī)器人對(duì)輿論生態(tài)的深遠(yuǎn)影響，在這里提出一些面向社交網(wǎng)絡(luò)主管部門的監(jiān)管建議，以確保其正面作用，減少負(fù)面影響：

1. 技術(shù)監(jiān)管與安全管控

督促社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)持續(xù)優(yōu)化人工智能算法，提高機(jī)器人回復(fù)的準(zhǔn)確性和可靠性。建立實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理不當(dāng)言論。特別是在敏感話題和突發(fā)事件中，應(yīng)當(dāng)設(shè)置更嚴(yán)格的審核機(jī)制，必要時(shí)可以暫時(shí)限制機(jī)器人在特定話題下的回復(fù)功能。

此外，要求平臺(tái)建立完善的數(shù)據(jù)安全保護(hù)體系，防止用戶數(shù)據(jù)被濫用或泄露，避免因數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致的輿論風(fēng)險(xiǎn)。

2. 提升透明度與用戶識(shí)別

要求社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)明確標(biāo)識(shí)機(jī)器人身份，讓用戶能夠輕松識(shí)別機(jī)器人的回復(fù)。這不僅有助于減少用戶對(duì)機(jī)器人回復(fù)的誤解，還能提升整體交互的透明度。

3. 建立多層次內(nèi)容審核機(jī)制

鼓勵(lì)平臺(tái)構(gòu)建人工智能自動(dòng)審核與人工審核相結(jié)合的多層次內(nèi)容審核機(jī)制。對(duì)于機(jī)器人生成的內(nèi)容，特別是涉及敏感話題或可能引發(fā)爭(zhēng)議的內(nèi)容，應(yīng)進(jìn)行更嚴(yán)格的審核。同時(shí)，建立快速響應(yīng)機(jī)制，及時(shí)處理用戶舉報(bào)的不當(dāng)言論。

4. 建立輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)

利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，建立針對(duì)回復(fù)機(jī)器人的專門輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。定期分析機(jī)器人回復(fù)對(duì)輿論走向的影響，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，及時(shí)識(shí)別和應(yīng)對(duì)可能引發(fā)的輿論風(fēng)險(xiǎn)。

5. 促進(jìn)行業(yè)自律

鼓勵(lì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和人工智能企業(yè)成立行業(yè)協(xié)會(huì)，制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和自律公約。通過行業(yè)內(nèi)部的相互監(jiān)督和經(jīng)驗(yàn)交流，不斷提高回復(fù)機(jī)器人的服務(wù)質(zhì)量和安全性。

6. 設(shè)立用戶反饋與干預(yù)機(jī)制

要求平臺(tái)為用戶提供便捷的反饋渠道，允許用戶對(duì)不當(dāng)?shù)臋C(jī)器人回復(fù)進(jìn)行舉報(bào)或反饋。同時(shí)，賦予用戶更多控制權(quán)，如允許用戶選擇是否接受機(jī)器人回復(fù)，或調(diào)整機(jī)器人回復(fù)的頻率和類型。

7. 開展定期評(píng)估與公開報(bào)告

督促平臺(tái)定期對(duì)回復(fù)機(jī)器人的表現(xiàn)進(jìn)行全面評(píng)估，包括其對(duì)用戶體驗(yàn)、平臺(tái)生態(tài)和輿論環(huán)境的影響。要求平臺(tái)公開發(fā)布評(píng)估報(bào)告，接受公眾和監(jiān)管部門的監(jiān)督。

六、總結(jié)

本文深入探討了人工智能回復(fù)機(jī)器人在社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用及其對(duì)我國(guó)輿論生態(tài)的多層面影響。隨著國(guó)內(nèi)生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，這類回復(fù)機(jī)器人已成為社交平臺(tái)上一個(gè)新興且具有重要影響力的參與者。

從技術(shù)基礎(chǔ)來看，這些機(jī)器人建立在大語言模型的基礎(chǔ)之上，展現(xiàn)出強(qiáng)大的語言理解、文本生成和情感識(shí)別能力。然而，它們?cè)谑聦?shí)準(zhǔn)確性、復(fù)雜推理和特定領(lǐng)域知識(shí)方面的局限性也不容忽視。這些技術(shù)特性直接影響了機(jī)器人在社交互動(dòng)中的表現(xiàn)，也決定了它們可能引發(fā)的輿論反響。

在實(shí)際應(yīng)用中，回復(fù)機(jī)器人如微博的“評(píng)論羅伯特”、百度的“貼吧包打聽”等，通過提供即時(shí)回應(yīng)、情感支持和信息補(bǔ)充，顯著提升了用戶體驗(yàn)和平臺(tái)活躍度。然而，它們也引發(fā)了一系列輿情風(fēng)險(xiǎn)，包括信息準(zhǔn)確性問題、輿論操縱風(fēng)險(xiǎn)、信息繭房效應(yīng)加劇等。特別是在敏感話題和突發(fā)事件中，機(jī)器人的不當(dāng)回復(fù)可能引發(fā)大規(guī)模負(fù)面輿論，甚至影響社會(huì)穩(wěn)定。

針對(duì)這些挑戰(zhàn)，本文提出了一系列監(jiān)管建議，包括加強(qiáng)技術(shù)監(jiān)管和安全管控、提升透明度、建立多層次內(nèi)容審核機(jī)制、構(gòu)建輿情監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)、促進(jìn)行業(yè)自律等。這些措施旨在平衡回復(fù)機(jī)器人的積極作用與潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保它們能在促進(jìn)社交網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的同時(shí)，維護(hù)健康有序的輿論環(huán)境。

展望未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和監(jiān)管機(jī)制的逐步完善，回復(fù)機(jī)器人有潛力成為社交網(wǎng)絡(luò)中的重要資產(chǎn)。它們不僅能為用戶帶來更豐富、更個(gè)性化的社交體驗(yàn)，還可能在信息傳播、輿論引導(dǎo)等方面發(fā)揮積極作用。然而，我們也需要保持警惕，持續(xù)關(guān)注和應(yīng)對(duì)它們可能帶來的新挑戰(zhàn)。

回復(fù)機(jī)器人代表了社交媒體與人工智能技術(shù)融合的一個(gè)重要趨勢(shì)。如何在發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)的同時(shí)有效管控風(fēng)險(xiǎn)，將是社交平臺(tái)、科技公司、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和整個(gè)社會(huì)共同面臨的重要課題。只有在技術(shù)創(chuàng)新、用戶體驗(yàn)和社會(huì)責(zé)任之間找到平衡，我們才能真正實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在社交網(wǎng)絡(luò)中的價(jià)值，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)空間的健康發(fā)展。

蟻坊軟件輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)試用》》

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