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AI Native 技术架构
识界AI核心工作流与技术模块
AI工作流
内容输入
图片/视频/音频/文本
OCR识别
文字提取与结构化
Whisper语音
语音转文字分析
AI风险引擎
多维度特征分析
情绪分析
情绪操控模式识别
传播分析
传播路径与影响建模
可信度评分
综合风险评级输出
人机协同
专家验证与反馈
核心AI模块
AIGC检测模型
基于深度学习的AI生成内容识别，支持文本、图像、音频、视频多模态检测
深度学习多模态实时检测
深度伪造检测
针对AI换脸、AI拟声等深度伪造技术的专项检测，识别面部不连续性和语音合成痕迹
换脸检测拟声识别频域分析
风险解释引擎
从传播学视角分析信息风险，输出情绪操控、身份诱导、传播模式等传播学解释
传播学认知偏差风险解释
OCR文字识别
高精度文字提取与结构化，支持截图、手写体、多语言识别
OCR多语言结构化
Whisper语音分析
语音转文字与声纹分析，识别AI合成语音特征，检测拟声诈骗
Whisper声纹分析AI拟声
可信度建模
融合多维度分析结果，建立内容可信度评估模型，输出综合评分与风险等级
可信度多维度评分模型
人机协同结构
AI检测
高速筛选与初判
⇌
专家验证
深度判断与定性
⇌
反馈迭代
模型持续优化
识界AI采用人机协同架构，AI负责高速内容筛选与初步风险评估，领域专家负责深度判断与定性，通过反馈迭代机制持续优化模型性能。
项目核心
信息可信度
多维度评估信息可靠性
风险传播
追踪虚假信息传播路径
认知偏差
识别利用认知漏洞的攻击
情绪操控
检测情绪操控与诱导模式
媒介素养
构建信息风险认知防线
AI内容治理
建立AIGC内容治理体系