面向公安情报研判的AIGC风险评估指标体系构建专家咨询问卷（第一轮）

尊敬的专家：您好！我们诚挚邀请您参与本次专家咨询问卷。本问卷旨在构建面向公安情报研判的AIGC（人工智能生成内容）风险评估指标体系，您的专业见解将为研究提供宝贵支持。问卷内容仅用于学术研究，所有信息将严格保密。请根据您的实际经验和知识如实作答。感谢您的参与和支持！
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1.
您的专业领域是？【多选题】
公安情报业务
公安信息化/科技信息化
人工智能/机器学习
数据安全与隐私保护
风险管理与评估
法律法规与警务合规
其他（请注明）
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2.
您的工作或研究年限？
5年以下
5-10年
10-15年
15年以上
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3.
您对AIGC技术在公安情报领域应用的熟悉程度？
非常熟悉（有深入研究或直接应用经验）
比较熟悉（了解技术原理与应用场景）
一般了解（听说过但未深入接触）
不太熟悉
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4.
请您评估以下风险维度在公安情报研判场景下的重要性。
评分说明：5=极其重要，4=比较重要，3=一般重要，2=不太重要，1=不重要
1分2分3分4分5分
内容真实性风险
内容真实性风险
算法偏见与公平性风险
算法偏见与公平性风险
模型安全与鲁棒性风险
模型安全与鲁棒性风险
数据隐私与合规风险
数据隐私与合规风险
5.
请您补充认为还应增加的重要风险维度及其定义。风险维度名称：，定义说明：*
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6.
以下是“内容真实性风险”维度下的具体指标。请从重要性和可操作性两方面进行评价。
评分说明：重要性：5=最重要，1=最不重要；可操作性：5=最易操作，1=最难操作。请为每个指标分别评价。
1分2分3分4分5分
事实一致性评分
事实一致性评分
信息来源可追溯性
信息来源可追溯性
逻辑自洽性检测
逻辑自洽性检测
语义误导倾向性
语义误导倾向性
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7.
以下是“算法偏见与公平性风险”维度下的具体指标。请从重要性和可操作性两方面进行评价。
评分说明：重要性：5=最重要，1=最不重要；可操作性：5=最易操作，1=最难操作。请为每个指标分别评价。
1分2分3分4分5分
群体关联偏差度
群体关联偏差度
地域公平性指数
地域公平性指数
敏感语境识别准确率
敏感语境识别准确率
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8.
以下是“模型安全与鲁棒性风险”维度下的具体指标。请从重要性和可操作性两方面进行评价。
评分说明：重要性：5=最重要，1=最不重要；可操作性：5=最易操作，1=最难操作。请为每个指标分别评价。
1分2分3分4分5分
对抗样本成功率
对抗样本成功率
模型决策可解释性得分
模型决策可解释性得分
异常输入响应稳定性
异常输入响应稳定性
模型版本与依赖安全性
模型版本与依赖安全性
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9.
以下是“数据隐私与合规风险”维度下的具体指标。请从重要性和可操作性两方面进行评价。
评分说明：重要性：5=最重要，1=最不重要；可操作性：5=最易操作，1=最难操作。请为每个指标分别评价。
1分2分3分4分5分
训练数据脱敏合规率
训练数据脱敏合规率
查询日志泄露风险
查询日志泄露风险
跨境数据流监控
跨境数据流监控
法规条款映射覆盖率
法规条款映射覆盖率
10.
基于您的经验，是否有上述未涵盖但至关重要的指标？请列出并说明属于哪个风险维度。建议指标1： （属于 风险维度）建议指标2： （属于 风险维度）*
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11.
您认为，该指标体系应优先应用于以下哪个（或哪些）AIGC情报研判场景？【多选题】
线索自动生成与初筛
案情摘要与报告自动生成
嫌疑人特征刻画与关系推理
网络舆情倾向性与预警分析
战术方案模拟与推演
其他（请说明）
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12.
请您提出其他任何意见或建议：
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