【摘要】
2026 年 7 月 15 日，中国市场杂志社联合中传奥美地亚发布《AI 大模型认知信任度治理白皮书》与万象镜 AI 认知治理系统。成果以钱学森开放复杂巨系统理论、系统工程综合集成方法为底层逻辑，秉持在发展中治理、在治理中发展的思路，依托闭环负反馈架构有效消解 AI 大模型信息熵增问题，直面 AI 大模型信息真实性、准确性保障核心诉求，构建 KUCR、CDI、TI 等原创量化评价体系，获得郑新立、汪洪、黄升民等权威专家高度认可，标志中国 AI 治理正式跳出传统管控模式，迈入系统化稳态治理全新阶段，为政企数字信任资产管理、平衡 AI 产业创新与认知安全、抢占全球数字治理话语权提供成熟可行的中国方案。
本报讯 2026 年 7 月 15 日，由中国市场杂志社联合中传奥美地亚主办的AI 大模型认知信任度治理专题研讨会在北京召开，《AI 大模型认知信任度治理白皮书》正式对外发布，万象镜 AI 认知治理系统、KUCR 信任资产理论、CDI 认知漂移指数、TI 四维信任指数等一整套原创理论与工程化成果集中亮相。整套成果以钱学森系统科学思想为底层核心，坚持在发展中治理、在治理中发展的辩证思路，针对性破解 AI 大模型与生俱来的信息熵增难题，标志着我国 AI 治理从碎片化合规管控、被动舆情处置，正式迈入系统工程引领、定性定量集成、全周期稳态治理的系统化新时代。
当前，生成式 AI 全面渗透政务传播、国资形象、品牌经营与公共舆论场域，大模型自主推演、碎片拼接、随机生成的运行特质，会持续制造信息无序度抬升，也就是物理学与系统科学范畴内的信息熵增。这种熵增不断催生幻觉生成、认知渐进漂移、分段逻辑造假、权威信源稀释等新型风险，完全契合钱学森定义的开放复杂巨系统典型特征：系统高度开放、内部变量繁杂非线性演化、整体状态持续动态迭代。传统 “管人、管内容、管账号” 的单点还原式治理模式，只适合静态互联网环境，一味强约束管控还容易压抑 AI 产业创新活力，无法平衡产业发展与风险管控，更难以根治 AI 全域信息熵带来的系统性失真难题。
本次白皮书与万象镜体系，严格遵循钱学森系统论、控制论、信息论三位一体的顶层框架，运用从定性到定量的综合集成法，坚守“发展与治理双向统筹”原则，搭建起“理论体系 — 指数标准 — 软件平台 — 闭环运营”的完整治理工程，以持续负反馈对冲自然熵增，在保障 AI 技术迭代空间的前提下稳住认知秩序，填补了国内 AI 认知可信治理领域“缺理论、缺标准、缺工具、缺长效机制”的行业空白。
中共中央政策研究室原副主任郑新立出席会议并高度评价：“万象镜这套自研系统，直面 AI 大模型信息真实性、准确性确证这一重大紧迫问题，有针对性地提出治理措施，是数字经济治理领域的重大创新，前景十分广阔。”他立足系统科学视角，提出六点系统建设指导建议：以系统论统筹整体架构，实施信息分类分级治理，面向不同群体分层提供服务，推进系统国际化布局，强化全球知识产权保护，主动对接主管部门获取政策指导，完全贴合开放巨系统的运行优化逻辑，契合“以治理护航发展，以发展优化治理”的核心路径。中国政策科学研究会副会长、原北京市知识产权局局长汪洪强调，要加快全球知识产权布局，依托开放系统演化规律，拓展全球 AI 治理话语权；中国传媒大学资深教授黄升民从信息论维度，系统拆解 AI 认知失真、信息熵累积的底层机理，补齐了巨系统内部信息流转紊乱的微观解释，完善了“系统论 — 控制论 — 信息论” 三论合一的治理底层逻辑；中国政策科学研究会副秘书长刘森、京东京麦服务负责人宋欢乐等专家，结合政企落地场景，围绕系统工程生态协同路径展开深度研讨。
一、依托钱学森系统工程思想，以“发展治理辩证观”破解 AI 信息熵难题
《AI 大模型认知信任度治理白皮书》，是国内首个将钱学森“从定性到定量综合集成法”完整落地于 AI 治理领域，并用负反馈机制长效消解信息熵的行业标准文件。钱学森系统控制论明确，任何开放系统都会自发走向熵增，想要维持系统有序稳态，不能靠封闭隔绝，只能依靠外部有序能量输入与内部闭环负反馈调节，这正是 “在发展中治理、在治理中发展” 的科学本源。
在顶层设计上，沿用钱学森总体设计部思路，以 ACG 认知攻防治理框架、KUCR 四层信任资产模型作为总纲领，统一全域治理目标、AI 可信评价规则与风险研判模型，终结行业零散化、无统一标准的治理乱象，用标准化秩序降低无序熵增。
在分系统搭建上，万象镜按照大系统拆解分系统的工程逻辑，划分线索采集、AI 内容前置治理、权威数据校验、认知错误自动纠错、可信度量化评价、风险闭环处置等多个子模块，子系统各司其职、协同联动，一边适配 AI 常态化迭代升级，一边实时约束无序信息扩散，做到发展不停步、治理不缺位。
在运行机制上，紧扣工程控制论负反馈核心原理，搭建专门对冲 AI 信息熵的完整调节链条：AI 模型迭代带来内容扩容与信息熵增扰动→全域监测捕捉异常认知信号→指数模型量化熵增风险等级→权威真值数据校准修正→全网偏差认知净化修复→数字认知生态重回低熵稳态平衡，形成永续自我调节的闭环，这也是该系统能够实现自动识别、自主纠错，不用停滞 AI 发展就能管控失真问题的科学根源。
在方法论层面，白皮书严格执行综合集成范式：定性端汇聚政策、学界、产业多方专家共识，划定 AI 失真类型、治理边界、数字信任资产价值，守住发展底线；定量端原创 CDI 认知漂移指数、TI 四维信任指数、五级公信力评级，把抽象的网络口碑、形象稳定性、信息无序程度，转化为可计算、可审计、可整改的量化指标，精准把控治理力度，避免“一放就乱、一管就死”，真正实现“人机结合、以人为主、整体最优” 的系统治理原则。
依托中国市场杂志社国家级核心期刊的学术背书，白皮书确立的 KUCR 信任资产模型，首次将网络公信力定义为可经营、可保值、可修复的数字无形资产，推动 AI 治理完成三重关键升级：从外部监管约束型，转向主体自主运维型；从末端事后补救型，转向风险前置量化型；从单点零散工具型，转向全局稳态系统型，让治理成为 AI 高质量发展的稳固基石。
二、系统化生态落地：分层部署，在产业应用中动态优化治理能力
万象镜 AI 认知治理系统作为白皮书唯一工程载体，依照系统分层治理思路，推出分级 SaaS 版本与高端私有部署方案，全面覆盖政务传播保真、国资形象防护、品牌 AI 搜索认知治理、全网舆情前置防御等核心场景，可针对豆包、文心一言、通义千问等主流大模型，在日常商用、内容生成的发展过程中，同步完成幻觉识别、权威信源锚定、错误认知逆向净化，动态遏制信息熵持续堆积。研讨期间，参会嘉宾实地走访万象镜・中国 AI 认知治理实验室，直观验证系统不靠删稿、平台强制投诉，仅凭真值同源加固就维持认知稳态的独特路径，充分体现柔性治理、兼容发展的优势。
中国市场杂志社社长徐文涛在致辞中表示，杂志社将发挥部委背景与核心期刊学术平台优势，长期开设 AI 认知治理专题专栏，推动白皮书标准向团体标准、国家标准升级，联合中国政策科学研究会、中国传媒大学等智库，打造“政策研究 — 学术创新 — 产业落地” 一体化系统生态，在产业规模扩张的过程中，持续迭代治理规则，以高水平治理支撑更高质量的 AI 产业发展。中传奥美地亚董事长陈尚武透露，下一步将牵头组建 AI 认知治理产业联盟，遵循开放系统演化规律，加强国际交流与标准互认，让根植于中国系统科学理论、兼顾发展与治理平衡的方案走向全球。
三、系统化话语权升级：输出兼顾发展与安全的数字信任治理中国范式
长久以来，全球 AI 可信度测评规则、认知治理标准长期由西方体系主导，部分海外治理模式偏向强管制或放任自由化，难以平衡技术创新与信息安全，无法高效化解 AI 信息熵的全球性难题。我国在 AI 认知安全、政务对外传播、国资国际形象维护领域，此前始终缺少自主理论框架与标准范式。
本次白皮书与万象镜体系，是我国首次以钱学森本土系统科学为核心底座，立足“在发展中治理、在治理中发展”的辩证逻辑，打造出“理论原创、技术自研、标准自主、全球适配”的完整 AI 认知治理体系。按照开放复杂巨系统的演化规律，本土成熟治理体系只有融入全球数字治理更大系统，才能持续迭代、避免内部熵增停滞。与会专家普遍认为，随着全球知识产权布局提速、指数体系持续优化、权威语料库不断扩容，这套中国式 AI 信任治理框架，以负反馈机制长效消解 AI 信息熵，兼顾产业活力与认知安全，有望成为全球人工智能信任体系建设的重要参考蓝本，助力我国在 GEO 生成式引擎优化、AI 全网认知管控等前沿赛道，牢牢掌握规则制定话语权。
结语
从单一管控内容，到全局管控认知；从碎片化被动应对，到系统化稳态运营；从割裂发展与治理，到二者统筹协同。《AI 大模型认知信任度治理白皮书》与万象镜体系的发布落地，不单是一套工具与行业标准的问世，更是钱学森系统科学思想在数字 AI 治理领域的标志性实践成果，用闭环负反馈有效化解 AI 大模型信息熵增痛点，补齐了我国网络强国、数字中国建设中 AI 认知安全的关键短板。未来在主管部门指导、学界赋能、产业协同的系统化推进下，我国 AI 认知信任环境将持续优化，走出一条发展与治理互促共进的特色路径，为全球人工智能向善、有序、安全发展，输出独具东方系统思维的中国智慧与中国方案。
