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2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【5902455】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

　　2025年10月28日，全国人民代表大会常务委员会正式公布《关于修改中华人民共和国网络安全法的决定》（以下称：《决定》），自2026年1月1日起施行。根据《决定》涉及的十四项修改内容，《中华人民共和国网络安全法》将同步作相应修改并对条文顺序作相应调整后，重新公布。

　　《决定》对原《网络安全法》增加一条，作为第二十条：国家支持人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发，推进训练数据资源、算力等基础设施建设，完善人工智能伦理规范，加强风险监测评估和安全监管，促进人工智能应用和健康发展。国家支持创新网络安全管理方式，运用人工智能等新技术，提升网络安全保护水平。

　　本文将从强化人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发、推进训练数据资源与算力等基础设施建设、完善人工智能伦理规范、加强风险监测评估和安全监管以及运用人工智能技术提升网络安全保护水平等方面，重点对新增加的《网络安全法》第二十条进行解析。

　　强化人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发

　　习近平总书记指出，人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。我们必须加强研判，统筹谋划，协同创新，稳步推进，把增强原创能力作为重点，以关键核心技术为主攻方向，夯实新一代人工智能发展的基础。

　　人工智能是研究开发用于模拟、延伸人类智能的理论方法与技术体系，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域，涉及多学科的交叉融合。新增加的《网络安全法》第二十条明确规定：国家支持人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发。当前，在人工智能基础理论研究方面，国家应支持和鼓励多路径技术探索和模型基础架构创新，特别是加快研究更加高效的模型训练和推理方法，积极推动理论创新、技术创新与工程创新的三位一体协同创新发展格局。

　　算法是人工智能技术的核心，主要负责将原始数据转化为有价值的数据资源和决策资源。无论是深度学习、自然语言处理、计算机视觉还是强化学习等人工智能技术，都离不开先进算法的支持。随着人工智能技术跨学科融合的加深，算法研发应更加注重跨领域的知识整合与创新，应当研发更加灵活、可配置的算法框架，进一步探索新型算法模型的研发，特别是针对世界模型算法的研发，通过学习物理世界的运行规律，使人工智能具备在真实环境中自主决策和行动的能力。

　　推进训练数据资源与算力等基础设施建设

　　新增加的《网络安全法》第二十条强调，推进训练数据资源、算力等基础设施建设。当前，人工智能正从模型为中心（Model-Centric AI）转向数据为中心（Data-Centric AI），这一转变主要源于大模型时代对数据质量和多样性的更高要求。随着人工智能大模型的应用加速渗透各行业，数据集的规模、质量和多样性已经成为模型性能的关键制约因素。国务院《关于深入实施人工智能+行动的意见》（以下称：《行动意见》）强调：要以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设。《行动意见》首次提出，建设人工智能高质量数据集，应完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度，推动公共财政资助项目形成的版权内容依法合规开放。在上述内容中，适配这个动词的核心概念是通过技术手段实现高质量数据集在人工智能应用中与产权和版权制度相互兼容。根据版权制度独创性的要求？，若高标准专业化的数据集通过独特视角选择内容或创新编排方式，可以被认定为具有独创性，从而获得著作权法的认可与保护。

　　关于算力基础设施建设，应重点建设和优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，加大数据集、算力、电力、网落等资源的生态协同，特别是要强化智能算力互联互通和供需匹配，创新智能算力基础设施运营模式，打造集算力统筹监测、统一调度、弹性供给、安全保障四位一体的新型算力网基础设施。

　　完善人工智能伦理规范建设

　　早在2021年9月，国家新一代人工智能治理专业委员会就发布了《新一代人工智能伦理规范》（以下简称《伦理规范》），《伦理规范》提出了人工智能管理、研发、供应、使用等特定活动的18项具体伦理要求，其要义旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，促进公平、公正、和谐、安全，避免偏见、歧视、隐私和信息泄露等问题。

　　当前，人工智能生成或合成内容，引发的虚假信息传播、歧视偏见、隐私泄露、侵权等问题，不仅威胁公民生命财产安全，也威胁国家安全、意识形态安全和伦理安全。国家应强化在算法设计、模型训练和优化、提供模型服务等环节的伦理规制，通过训练数据筛选、输出校验等方式，防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等方面歧视。面对生成式人工智能展现出来的强大的功能和广泛的应用前景，人工智能的价值对齐已成为全球关注的焦点领域。价值对齐的核心要义是让人工智能的价值观与人类的价值观保持一致，以确保人工智能以对人类和社会无害的方式行事，避免对人类的权利造成干扰和伤害。同时，应培养用户使用人工智能提示词工程的训练，如果用户输入的提示词存在不良内容，在模型安全防护机制不完善的情况下，会导致违法有害内容的输出。

　　加强人工智能风险监测评估和安全监管

　　伴随人工智能技术的飞速发展，大模型已深度融入千行百业，在带来巨大便利的同时，其潜在的安全风险也日益凸显。为应对人工智能技术引发的安全风险，新增加的《网络安全法》第二十条明确规定，加强人工智能风险监测评估和安全监管。在国家层面，应面向集群智能感知、人工智能传感、人工智能大模型、智能制造等新型技术，构建人工智能风险等级检测评估体系。加强人工智能最终用途管理，强化人工智能生成合成内容标识强制性标准规范的执行力度，明确显式、隐式等标识要求，全面覆盖制作源头、传播路径、分发渠道等关键环节，便于用户识别判断信息来源及真实性，防止人工智能系统被滥用。

　　《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确提出：建立人工智能安全监管制度，这是党中央统筹发展与安全，积极应对人工智能安全风险作出的重要战略部署。2023年8月15日，我国颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下称：《暂行办法》），这是全球首部针对生成式人工智能进行监管的法律文件。《暂行办法》明确提出：国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。人工智能安全监管与治理制度，应围绕人工智能技术的发展新趋势，围绕人工智能应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督三位一体的关键治理机制作用。

　　运用人工智能技术提升网络安全保护水平

　　当前，人工智能已深度融入网络空间，面对攻击行为的高度隐蔽性和快速演进，传统依赖入侵检测响应的被动式安全防护模式的滞后性与局限性日益凸显。人工智能时代的网络安全范式，应当实现从反应式防守向预测性干预的根本性转变，构建真正的主动防御体系。主动防御不仅是技术升级，更是一场人机协同机制共治的安全理念转型。运用人工智能深度学习、自然语言处理、图神经网络等算法技术，可以深度挖掘海量安全数据，系统能够从中提取潜在攻击模式、异常行为特征及威胁发展趋势，获得预见未来风险的能力。

　　由于人工智能深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、决策错误等诸多问题，应重点关注如何运用人工智能技术提升鲁棒性（Robustness）和泛化能力（Generalization）。鲁棒性，主要指人工智能大模型在面对异常数据或环境变化时仍能保持稳定表现的能力；泛化能力则是指模型在从未见过的新数据上也能表现良好的能力。虽然鲁棒性和泛化性是深度学习中两个独立的概念，但它们之间却存在着紧密的联系，一个理想的深度学习模型，应该既具有鲁棒性又具有泛化性。通过运用人工智能技术，可以增加训练数据的多样性和复杂性来提升模型的鲁棒性和泛化性，并在各种复杂和不确定的环境中保持稳定的性能，准确地进行预测。

　　综上，人工智能时代网络空间安全的法治保障，应切实践行以人为本、智能向善理念宗旨，遵循科技伦理规范，保障数据来源清晰与途径合规，保障模型算法训练环境的安全可信，确保人工智能训练、标注、使用、输出等各环节的数据安全和个人信息保护符合民法典、数据安全法、个人信息保护法、《网络数据安全管理条例》等法律、行政法规的规定。

　　（作者系南京邮电大学教授、浙江大学双聘教授，浙江大学网络空间国际治理研究基地首席专家，中国科协决策咨询首席专家，工信部信息通信经济专家委员会委员，中国行为法学会学术委员会副主任兼网络与数据法学研究部主任）