题目
阅读下面的文字，完成下列各小题。 材料一： 网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素。在AI（人工智能）出现之前，传统的网络文化监测主要通过计算机数据挖掘技术，运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在网络文化安全问题。 这种监测模式依赖于存有已知威胁和相关关键词的数据库，把抓取的数据与存有已知威胁和相关关键词的数据库进行对比，当找到匹配项时，系统会触发警报。虽然这种方法对已知威胁有效，但对新的和未知的威胁并不适用。此外，这种模式还可能会产生大量误报，一旦合法流量恰好与已知威胁具有相似的特征，就可能被标记为恶意信息，很多时候需要依赖于人工判断，由专职或兼职人员承担起网络文化安全问题的巡查与监测的责任，通过对重点网站、重点论坛进行日常监测，及时发现网络文化安全问题。但，随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继。 材料二： 相比传统的网络文化预警方法，基于AI的解决方案在网络文化预警中具有明显优势。主要体现在借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，分析判断是否出现网络文化安全风险。人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法，更可以24小时持续提供对网络信息的核查、定位、追踪、监管和治理，彻底改变了网络安全问题的处理方式。例如在网络意识形态风险防控中，人工智能技术能够全天候收集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别，通过数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻化的反主流意识内容的扩散和传播。利用算法实时监测识别出潜在网络违法者的应用不胜枚举。 传统的网络文化安全监测中，安全分析师经常面临着筛选大量日志、警报和报告以识别潜在威胁的挑战。相比之下，AI算法可以快速处理和分析大量数据，有效识别和优先处理潜在风险。例如监测网络文化安全事件时，可以通过“不良网络文化形成模型”对不良网络文化类型进行有效识别，并通过分析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化，利用大数据模型来判断群体情感，判断某一网络群体的情感倾向，及时对相关内容进行限流、删帖，减少相关信息在网络上的传播，阻绝不良网络文化的扩散与蔓延，减轻甚至避免不良网络文化对现实的影响。与此同时，AI利用先进的机器学习算法构建语料模型，可以更准确地识别出网络文化安全威胁。传统的网络文化安全监测依赖存有已知威胁信息和关键词的数据库来识别威胁，很难识别隐喻化的威胁信息和新兴网络文化安全信息，AI则显著提高了准确性。例如2021年，日本学者用机器学习的方法，对一款社交类游戏进行分析，在不监测聊天内容的情况下，仅基于聊天次数、聊天对象、聊天时间等基本信息，就能较为精准地识别出潜在网络违法者，并预测出违法行为的大概时间。 材料三： 近年来，我国不断推动网络文化安全治理工作，目前具有网络文化安全监管职责的部门就有十几家之多，但是职责交叉和重叠问题依旧突出，这大大降低了网络文化安全治理的效率。同时，国内网络文化安全监测数据孤岛问题较为突出，表现在各网络文化安全监管平台之间数据互通不畅，跨平台数据流动流程繁琐。作为网络信息传播监管的绝对主体，相关部门应努力推动建立能够促进人工智能正向效能释放的跨平台、跨部门的统一预警平台，这不仅有利于各部门掌握涉及部门本身的网络文化安全信息，有利于更好地掌握涉及本部门的网络安全问题情况还可以避免各部门各自为战，为进一步加强治理提供大数据支持。 2020年3月1日，《互联网信息内容生态治理规定》正式实施，我国初步确立了党委领导、政府管理、企业履责、社会监督、网民自律的多主体协同参与网络安全治理体系。但，立法质量上仍显不足，并存在一定程度上的滞后性。对人工智能领域产生的问题缺乏进一步的研究。此外，由于多部门分别具有管理网络文化安全问题的职责，制定相关政策的背景与目的存在较大差异，这使得部分法律法规的标准存在一定差异，甚至出现了自相矛盾的情况，影响了立法效能的有效释放。网络文化安全的相关标准，特别是事先审查标准的不一致和界定模糊，不仅导致同一款产品需要重复审查、修改，更有甚者一些平台为了免责，审查时层层加码，从重从严，导致大量网络文化内容无法通过审查，这种情况在医疗科普等领域尤为明显。这不仅打击了网民创作积极性，更极大地制约了网络文化的生产和繁荣。 算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题，算法推荐技术具有一定的意识形态属性，影响着网络空间内的信息把关机制、信息传播秩序和舆论场格局，加剧了传播学理论视角下的“把关人离场”效应、“信息茧房”效应和“沉默的螺旋”效应，导致网络主流意识形态面临主导力式微、凝聚力式微和引领力式微的风险。有学者认为：“算法并非完全价值中立的技术，算法偏见是社会偏见在人工智能时代的产物。算法偏见不仅背离了公平公正的新闻职业规范、挑战了用户知情权和信息选择权，还会解构社会共识，引发舆论风险等。”以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，会带来以往无法实现的网络防御的新水平。（1）下列对材料一中相关内容的理解和分析，正确的一项是 ____ A．传统网络文化监测模式需要人工的协助，效率较低，但可以判断新生威胁。B．由专、兼职人员介入的人工检测能够轻松及时地区分具有相似特征的合法流量。C．网络空间的信息数量呈现爆发态势，网络文化安全预警机制改革势在必行。D．网络文化安全是国家文化安全的最主要形态，是国家安全诸多变量中的最重要因素。（2）根据材料二的内容，下列说法不正确的一项是 ____ A．AI算法能较精准地识别话语、图像及视频等内容是否属于反主流的意识形态。B．传统网络文化监测模式主要针对显性信息，AI算法则主要针对隐喻化信息。C．受数字化程度加深的影响，网络文化安全范畴逐渐扩大，不只限于网络言论。D．AI仅基于聊天次数、对象、时间等信息，就能较为精准预测出违法行为的大概时间。（3）下列三则材料的相关分析，不正确的一项是 ____ A．材料一由网络文化安全在国家安全中的重要地位引出话题，强调要对网络文化安全加以重视。B．材料二运用对比论证，指出了传统网络文化监测的弊端，以及AI技术对网络文化安全的价值。C．材料三指出我国在推动网络文化安全治理工作中存在的一些问题，并提出了一些有益的建议。D．三则材料都涉及到网络文化安全话题，但各有侧重，三则材料的顺序按总分总的结构安排，逻辑清晰。（4）下列对材料二相关内容结构的梳理，不正确的一项是 ____ A．传统网络文化监测stackrel(提取)(→)文本关键信息stackrel(比对)(→)已知威胁和相关关键词的数据库stackrel(确定)(→)是否报警B．AI算法风险预警stackrel借助(→)技术模型stackrel(通过)(→)数据挖掘、聚合与清洗stackrel(计算)(→)风险概率和发生路径C．人工智能技术stackrel(收集、整理、归类)(→)数据stackrel(借助)(→)语义、语音和视觉识别技术stackrel(识别)(→)相关内容D．不良网络文化形成模型stackrel(识别)(→)不良网络文化类型stackrel(分析)(→)内容和流量stackrel(追踪)(→)舆情变化量（5）目前，我国网民数量位居世界第一，网络空间公众意见数量与密度爆发式增长，加强网络文化安全治理势在必行，你认为应该采取那些有效措施？试结合三则材料的内容加以分析。
阅读下面的文字，完成下列各小题。
材料一：
网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素。在AI（人工智能）出现之前，传统的网络文化监测主要通过计算机数据挖掘技术，运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在网络文化安全问题。
这种监测模式依赖于存有已知威胁和相关关键词的数据库，把抓取的数据与存有已知威胁和相关关键词的数据库进行对比，当找到匹配项时，系统会触发警报。虽然这种方法对已知威胁有效，但对新的和未知的威胁并不适用。此外，这种模式还可能会产生大量误报，一旦合法流量恰好与已知威胁具有相似的特征，就可能被标记为恶意信息，很多时候需要依赖于人工判断，由专职或兼职人员承担起网络文化安全问题的巡查与监测的责任，通过对重点网站、重点论坛进行日常监测，及时发现网络文化安全问题。但，随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继。
材料二：
相比传统的网络文化预警方法，基于AI的解决方案在网络文化预警中具有明显优势。主要体现在借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，分析判断是否出现网络文化安全风险。人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法，更可以24小时持续提供对网络信息的核查、定位、追踪、监管和治理，彻底改变了网络安全问题的处理方式。例如在网络意识形态风险防控中，人工智能技术能够全天候收集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别，通过数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻化的反主流意识内容的扩散和传播。利用算法实时监测识别出潜在网络违法者的应用不胜枚举。
传统的网络文化安全监测中，安全分析师经常面临着筛选大量日志、警报和报告以识别潜在威胁的挑战。相比之下，AI算法可以快速处理和分析大量数据，有效识别和优先处理潜在风险。例如监测网络文化安全事件时，可以通过“不良网络文化形成模型”对不良网络文化类型进行有效识别，并通过分析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化，利用大数据模型来判断群体情感，判断某一网络群体的情感倾向，及时对相关内容进行限流、删帖，减少相关信息在网络上的传播，阻绝不良网络文化的扩散与蔓延，减轻甚至避免不良网络文化对现实的影响。与此同时，AI利用先进的机器学习算法构建语料模型，可以更准确地识别出网络文化安全威胁。传统的网络文化安全监测依赖存有已知威胁信息和关键词的数据库来识别威胁，很难识别隐喻化的威胁信息和新兴网络文化安全信息，AI则显著提高了准确性。例如2021年，日本学者用机器学习的方法，对一款社交类游戏进行分析，在不监测聊天内容的情况下，仅基于聊天次数、聊天对象、聊天时间等基本信息，就能较为精准地识别出潜在网络违法者，并预测出违法行为的大概时间。
材料三：
近年来，我国不断推动网络文化安全治理工作，目前具有网络文化安全监管职责的部门就有十几家之多，但是职责交叉和重叠问题依旧突出，这大大降低了网络文化安全治理的效率。同时，国内网络文化安全监测数据孤岛问题较为突出，表现在各网络文化安全监管平台之间数据互通不畅，跨平台数据流动流程繁琐。作为网络信息传播监管的绝对主体，相关部门应努力推动建立能够促进人工智能正向效能释放的跨平台、跨部门的统一预警平台，这不仅有利于各部门掌握涉及部门本身的网络文化安全信息，有利于更好地掌握涉及本部门的网络安全问题情况还可以避免各部门各自为战，为进一步加强治理提供大数据支持。
2020年3月1日，《互联网信息内容生态治理规定》正式实施，我国初步确立了党委领导、政府管理、企业履责、社会监督、网民自律的多主体协同参与网络安全治理体系。但，立法质量上仍显不足，并存在一定程度上的滞后性。对人工智能领域产生的问题缺乏进一步的研究。此外，由于多部门分别具有管理网络文化安全问题的职责，制定相关政策的背景与目的存在较大差异，这使得部分法律法规的标准存在一定差异，甚至出现了自相矛盾的情况，影响了立法效能的有效释放。网络文化安全的相关标准，特别是事先审查标准的不一致和界定模糊，不仅导致同一款产品需要重复审查、修改，更有甚者一些平台为了免责，审查时层层加码，从重从严，导致大量网络文化内容无法通过审查，这种情况在医疗科普等领域尤为明显。这不仅打击了网民创作积极性，更极大地制约了网络文化的生产和繁荣。
算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题，算法推荐技术具有一定的意识形态属性，影响着网络空间内的信息把关机制、信息传播秩序和舆论场格局，加剧了传播学理论视角下的“把关人离场”效应、“信息茧房”效应和“沉默的螺旋”效应，导致网络主流意识形态面临主导力式微、凝聚力式微和引领力式微的风险。有学者认为：“算法并非完全价值中立的技术，算法偏见是社会偏见在人工智能时代的产物。算法偏见不仅背离了公平公正的新闻职业规范、挑战了用户知情权和信息选择权，还会解构社会共识，引发舆论风险等。”以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，会带来以往无法实现的网络防御的新水平。
（1）下列对材料一中相关内容的理解和分析，正确的一项是 ____
A．传统网络文化监测模式需要人工的协助，效率较低，但可以判断新生威胁。
B．由专、兼职人员介入的人工检测能够轻松及时地区分具有相似特征的合法流量。
C．网络空间的信息数量呈现爆发态势，网络文化安全预警机制改革势在必行。
D．网络文化安全是国家文化安全的最主要形态，是国家安全诸多变量中的最重要因素。
（2）根据材料二的内容，下列说法不正确的一项是 ____
A．AI算法能较精准地识别话语、图像及视频等内容是否属于反主流的意识形态。
B．传统网络文化监测模式主要针对显性信息，AI算法则主要针对隐喻化信息。
C．受数字化程度加深的影响，网络文化安全范畴逐渐扩大，不只限于网络言论。
D．AI仅基于聊天次数、对象、时间等信息，就能较为精准预测出违法行为的大概时间。
（3）下列三则材料的相关分析，不正确的一项是 ____
A．材料一由网络文化安全在国家安全中的重要地位引出话题，强调要对网络文化安全加以重视。
B．材料二运用对比论证，指出了传统网络文化监测的弊端，以及AI技术对网络文化安全的价值。
C．材料三指出我国在推动网络文化安全治理工作中存在的一些问题，并提出了一些有益的建议。
D．三则材料都涉及到网络文化安全话题，但各有侧重，三则材料的顺序按总分总的结构安排，逻辑清晰。
（4）下列对材料二相关内容结构的梳理，不正确的一项是 ____
A．传统网络文化监测$\stackrel{提取}{→}$文本关键信息$\stackrel{比对}{→}$已知威胁和相关关键词的数据库$\stackrel{确定}{→}$是否报警
B．AI算法风险预警$\stackrel借助{→}$技术模型$\stackrel{通过}{→}$数据挖掘、聚合与清洗$\stackrel{计算}{→}$风险概率和发生路径
C．人工智能技术$\stackrel{收集、整理、归类}{→}$数据$\stackrel{借助}{→}$语义、语音和视觉识别技术$\stackrel{识别}{→}$相关内容
D．不良网络文化形成模型$\stackrel{识别}{→}$不良网络文化类型$\stackrel{分析}{→}$内容和流量$\stackrel{追踪}{→}$舆情变化量
（5）目前，我国网民数量位居世界第一，网络空间公众意见数量与密度爆发式增长，加强网络文化安全治理势在必行，你认为应该采取那些有效措施？试结合三则材料的内容加以分析。
材料一：
网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素。在AI（人工智能）出现之前，传统的网络文化监测主要通过计算机数据挖掘技术，运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在网络文化安全问题。
这种监测模式依赖于存有已知威胁和相关关键词的数据库，把抓取的数据与存有已知威胁和相关关键词的数据库进行对比，当找到匹配项时，系统会触发警报。虽然这种方法对已知威胁有效，但对新的和未知的威胁并不适用。此外，这种模式还可能会产生大量误报，一旦合法流量恰好与已知威胁具有相似的特征，就可能被标记为恶意信息，很多时候需要依赖于人工判断，由专职或兼职人员承担起网络文化安全问题的巡查与监测的责任，通过对重点网站、重点论坛进行日常监测，及时发现网络文化安全问题。但，随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继。
材料二：
相比传统的网络文化预警方法，基于AI的解决方案在网络文化预警中具有明显优势。主要体现在借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，分析判断是否出现网络文化安全风险。人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法，更可以24小时持续提供对网络信息的核查、定位、追踪、监管和治理，彻底改变了网络安全问题的处理方式。例如在网络意识形态风险防控中，人工智能技术能够全天候收集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别，通过数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻化的反主流意识内容的扩散和传播。利用算法实时监测识别出潜在网络违法者的应用不胜枚举。
传统的网络文化安全监测中，安全分析师经常面临着筛选大量日志、警报和报告以识别潜在威胁的挑战。相比之下，AI算法可以快速处理和分析大量数据，有效识别和优先处理潜在风险。例如监测网络文化安全事件时，可以通过“不良网络文化形成模型”对不良网络文化类型进行有效识别，并通过分析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化，利用大数据模型来判断群体情感，判断某一网络群体的情感倾向，及时对相关内容进行限流、删帖，减少相关信息在网络上的传播，阻绝不良网络文化的扩散与蔓延，减轻甚至避免不良网络文化对现实的影响。与此同时，AI利用先进的机器学习算法构建语料模型，可以更准确地识别出网络文化安全威胁。传统的网络文化安全监测依赖存有已知威胁信息和关键词的数据库来识别威胁，很难识别隐喻化的威胁信息和新兴网络文化安全信息，AI则显著提高了准确性。例如2021年，日本学者用机器学习的方法，对一款社交类游戏进行分析，在不监测聊天内容的情况下，仅基于聊天次数、聊天对象、聊天时间等基本信息，就能较为精准地识别出潜在网络违法者，并预测出违法行为的大概时间。
材料三：
近年来，我国不断推动网络文化安全治理工作，目前具有网络文化安全监管职责的部门就有十几家之多，但是职责交叉和重叠问题依旧突出，这大大降低了网络文化安全治理的效率。同时，国内网络文化安全监测数据孤岛问题较为突出，表现在各网络文化安全监管平台之间数据互通不畅，跨平台数据流动流程繁琐。作为网络信息传播监管的绝对主体，相关部门应努力推动建立能够促进人工智能正向效能释放的跨平台、跨部门的统一预警平台，这不仅有利于各部门掌握涉及部门本身的网络文化安全信息，有利于更好地掌握涉及本部门的网络安全问题情况还可以避免各部门各自为战，为进一步加强治理提供大数据支持。
2020年3月1日，《互联网信息内容生态治理规定》正式实施，我国初步确立了党委领导、政府管理、企业履责、社会监督、网民自律的多主体协同参与网络安全治理体系。但，立法质量上仍显不足，并存在一定程度上的滞后性。对人工智能领域产生的问题缺乏进一步的研究。此外，由于多部门分别具有管理网络文化安全问题的职责，制定相关政策的背景与目的存在较大差异，这使得部分法律法规的标准存在一定差异，甚至出现了自相矛盾的情况，影响了立法效能的有效释放。网络文化安全的相关标准，特别是事先审查标准的不一致和界定模糊，不仅导致同一款产品需要重复审查、修改，更有甚者一些平台为了免责，审查时层层加码，从重从严，导致大量网络文化内容无法通过审查，这种情况在医疗科普等领域尤为明显。这不仅打击了网民创作积极性，更极大地制约了网络文化的生产和繁荣。
算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题，算法推荐技术具有一定的意识形态属性，影响着网络空间内的信息把关机制、信息传播秩序和舆论场格局，加剧了传播学理论视角下的“把关人离场”效应、“信息茧房”效应和“沉默的螺旋”效应，导致网络主流意识形态面临主导力式微、凝聚力式微和引领力式微的风险。有学者认为：“算法并非完全价值中立的技术，算法偏见是社会偏见在人工智能时代的产物。算法偏见不仅背离了公平公正的新闻职业规范、挑战了用户知情权和信息选择权，还会解构社会共识，引发舆论风险等。”以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，会带来以往无法实现的网络防御的新水平。
（1）下列对材料一中相关内容的理解和分析，正确的一项是 ____
A．传统网络文化监测模式需要人工的协助，效率较低，但可以判断新生威胁。
B．由专、兼职人员介入的人工检测能够轻松及时地区分具有相似特征的合法流量。
C．网络空间的信息数量呈现爆发态势，网络文化安全预警机制改革势在必行。
D．网络文化安全是国家文化安全的最主要形态，是国家安全诸多变量中的最重要因素。
（2）根据材料二的内容，下列说法不正确的一项是 ____
A．AI算法能较精准地识别话语、图像及视频等内容是否属于反主流的意识形态。
B．传统网络文化监测模式主要针对显性信息，AI算法则主要针对隐喻化信息。
C．受数字化程度加深的影响，网络文化安全范畴逐渐扩大，不只限于网络言论。
D．AI仅基于聊天次数、对象、时间等信息，就能较为精准预测出违法行为的大概时间。
（3）下列三则材料的相关分析，不正确的一项是 ____
A．材料一由网络文化安全在国家安全中的重要地位引出话题，强调要对网络文化安全加以重视。
B．材料二运用对比论证，指出了传统网络文化监测的弊端，以及AI技术对网络文化安全的价值。
C．材料三指出我国在推动网络文化安全治理工作中存在的一些问题，并提出了一些有益的建议。
D．三则材料都涉及到网络文化安全话题，但各有侧重，三则材料的顺序按总分总的结构安排，逻辑清晰。
（4）下列对材料二相关内容结构的梳理，不正确的一项是 ____
A．传统网络文化监测$\stackrel{提取}{→}$文本关键信息$\stackrel{比对}{→}$已知威胁和相关关键词的数据库$\stackrel{确定}{→}$是否报警
B．AI算法风险预警$\stackrel借助{→}$技术模型$\stackrel{通过}{→}$数据挖掘、聚合与清洗$\stackrel{计算}{→}$风险概率和发生路径
C．人工智能技术$\stackrel{收集、整理、归类}{→}$数据$\stackrel{借助}{→}$语义、语音和视觉识别技术$\stackrel{识别}{→}$相关内容
D．不良网络文化形成模型$\stackrel{识别}{→}$不良网络文化类型$\stackrel{分析}{→}$内容和流量$\stackrel{追踪}{→}$舆情变化量
（5）目前，我国网民数量位居世界第一，网络空间公众意见数量与密度爆发式增长，加强网络文化安全治理势在必行，你认为应该采取那些有效措施？试结合三则材料的内容加以分析。
题目解答
答案
（1）A.根据材料一“这种监测模式对新的和未知的威胁并不适用”可知，传统网络文化监测模式不能判断新生威胁，A选项错误。
B.由材料一“很多时候需要依赖于人工判断……但随着我国互联网产业的快速发展……使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继”可知，人工检测面对大量信息已难以为继，并非能轻松及时地区分具有相似特征的合法流量，B选项错误。
C.材料一提到“随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继”，所以网络文化安全预警机制改革势在必行，C选项正确。
D.材料一说的是“网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一”，D选项少了“之一”，表述过于绝对，错误。
故选C。
（2）A.从材料二“人工智能技术能够……精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征”可知，AI算法能较精准地识别话语、图像及视频等内容是否属于反主流的意识形态，A选项正确。
B.材料二只是说AI在识别隐喻化威胁信息等方面有优势，但并非主要针对隐喻化信息，且说传统网络文化监测模式主要针对显性信息也不准确，B选项错误。
C.结合材料二整体内容，随着数字化发展，网络文化安全范畴确实逐渐扩大，不只限于网络言论，C选项正确。
D.依据材料二“2021年，日本学者用机器学习的方法……仅基于聊天次数、聊天对象、聊天时间等基本信息，就能较为精准地识别出潜在网络违法者，并预测出违法行为的大概时间”，D选项正确。
故选B。
（3）A.材料一开篇“网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素”引出网络文化安全话题，强调重视的必要性，A选项正确。
B.材料二多处将传统网络文化监测与基于AI的解决方案对比，如“传统的网络文化安全监测中……相比之下，AI算法可以……”等，指出传统弊端及AI价值，B选项正确。
C.材料三提到“职责交叉和重叠问题依旧突出……数据孤岛问题较为突出……立法质量上仍显不足……算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题”等问题，并针对这些问题提出建议，C选项正确。
D.三则材料并非总分总结构，材料一是说传统网络文化监测的问题，材料二说AI在网络文化预警中的优势，材料三说网络文化安全治理工作存在的问题及建议，是并列关系，D选项错误。
故选D。
（4）A.对应材料一“运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在网络文化安全问题”，A选项梳理正确。
B.符合材料二“借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径”，B选项梳理正确。
C.与材料二“人工智能技术能够全天候收集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别”一致，C选项梳理正确。
D.材料二是“通过分析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化”，并非“分析内容和流量”，D选项梳理错误。
故选D。
（5）技术层面：利用AI技术，借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，分析判断网络文化安全风险，提高监测的准确性和效率，及时对不良网络文化进行限流、删帖等处理，减少其传播。如材料二提到“人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法……通过数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻化的反主流意识内容的扩散和传播”。
管理层面：推动建立跨平台、跨部门的统一预警平台，打破数据孤岛，加强各部门间的协作与沟通，提高网络文化安全治理效率。材料三指出“相关部门应努力推动建立能够促进人工智能正向效能释放的跨平台、跨部门的统一预警平台，这不仅有利于各部门掌握涉及部门本身的网络文化安全信息……还可以避免各部门各自为战，为进一步加强治理提供大数据支持”。
法律层面：提高立法质量，完善相关法律法规，减少法律法规标准的差异和矛盾，明确网络文化安全相关标准，避免审查的不合理性，促进网络文化的生产和繁荣。材料三提到“立法质量上仍显不足……部分法律法规的标准存在一定差异，甚至出现了自相矛盾的情况……网络文化安全的相关标准，特别是事先审查标准的不一致和界定模糊……极大地制约了网络文化的生产和繁荣”。
算法层面：以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，减少算法偏见对网络文化安全的影响，降低网络主流意识形态面临的风险。材料三指出“算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题……以人为本，优化算法推荐模式，建构‘人机共融’的预警体系，会带来以往无法实现的网络防御的新水平”。
故答案为：技术层面：运用AI技术，借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，利用AI的计算能力、算法以及24小时持续监测等优势，提高网络文化安全监测水平。
管理层面：推动建立跨平台、跨部门的统一预警平台，明确各部门职责，减少职责交叉和重叠，促进各网络文化安全监管平台之间的数据互通，提高治理效率。
法律层面：提高立法质量，减少立法滞后性，加强对人工智能领域问题的研究，统一相关法律法规标准，明确网络文化安全事先审查标准，避免标准不一致和界定模糊的问题。
算法层面：以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，减少算法偏见带来的风险。
答案：
（1）C
（2）B
（3）D
（4）D
（5）技术层面：运用AI技术，借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，利用AI的计算能力、算法以及24小时持续监测等优势，提高网络文化安全监测水平。
管理层面：推动建立跨平台、跨部门的统一预警平台，明确各部门职责，减少职责交叉和重叠，促进各网络文化安全监管平台之间的数据互通，提高治理效率。
法律层面：提高立法质量，减少立法滞后性，加强对人工智能领域问题的研究，统一相关法律法规标准，明确网络文化安全事先审查标准，避免标准不一致和界定模糊的问题。
算法层面：以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，减少算法偏见带来的风险。
B.由材料一“很多时候需要依赖于人工判断……但随着我国互联网产业的快速发展……使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继”可知，人工检测面对大量信息已难以为继，并非能轻松及时地区分具有相似特征的合法流量，B选项错误。
C.材料一提到“随着我国互联网产业的快速发展，网络空间的信息数量呈现爆发态势。使得通过传统方法来监测网络文化安全的模式越来越难以为继”，所以网络文化安全预警机制改革势在必行，C选项正确。
D.材料一说的是“网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一”，D选项少了“之一”，表述过于绝对，错误。
故选C。
（2）A.从材料二“人工智能技术能够……精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征”可知，AI算法能较精准地识别话语、图像及视频等内容是否属于反主流的意识形态，A选项正确。
B.材料二只是说AI在识别隐喻化威胁信息等方面有优势，但并非主要针对隐喻化信息，且说传统网络文化监测模式主要针对显性信息也不准确，B选项错误。
C.结合材料二整体内容，随着数字化发展，网络文化安全范畴确实逐渐扩大，不只限于网络言论，C选项正确。
D.依据材料二“2021年，日本学者用机器学习的方法……仅基于聊天次数、聊天对象、聊天时间等基本信息，就能较为精准地识别出潜在网络违法者，并预测出违法行为的大概时间”，D选项正确。
故选B。
（3）A.材料一开篇“网络文化安全是国家文化安全的最主要形态之一，是国家安全诸多变量中的最重要因素”引出网络文化安全话题，强调重视的必要性，A选项正确。
B.材料二多处将传统网络文化监测与基于AI的解决方案对比，如“传统的网络文化安全监测中……相比之下，AI算法可以……”等，指出传统弊端及AI价值，B选项正确。
C.材料三提到“职责交叉和重叠问题依旧突出……数据孤岛问题较为突出……立法质量上仍显不足……算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题”等问题，并针对这些问题提出建议，C选项正确。
D.三则材料并非总分总结构，材料一是说传统网络文化监测的问题，材料二说AI在网络文化预警中的优势，材料三说网络文化安全治理工作存在的问题及建议，是并列关系，D选项错误。
故选D。
（4）A.对应材料一“运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息，经过文本分析技术，提取文本中的关键信息，并与数据库中的信息进行匹配，来判断是否存在网络文化安全问题”，A选项梳理正确。
B.符合材料二“借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径”，B选项梳理正确。
C.与材料二“人工智能技术能够全天候收集、整理、归类数据，并借助语义、语音和视觉识别技术对内容进行有效识别”一致，C选项梳理正确。
D.材料二是“通过分析网络内容的情感与流量变化，追踪舆情变化”，并非“分析内容和流量”，D选项梳理错误。
故选D。
（5）技术层面：利用AI技术，借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，分析判断网络文化安全风险，提高监测的准确性和效率，及时对不良网络文化进行限流、删帖等处理，减少其传播。如材料二提到“人工智能不仅拥有精密的计算能力和强悍的算法……通过数据模型深度分析，精准得出反主流意识形态的话语、图像及视频的特征，从而在第一时间阻止日益隐喻化的反主流意识内容的扩散和传播”。
管理层面：推动建立跨平台、跨部门的统一预警平台，打破数据孤岛，加强各部门间的协作与沟通，提高网络文化安全治理效率。材料三指出“相关部门应努力推动建立能够促进人工智能正向效能释放的跨平台、跨部门的统一预警平台，这不仅有利于各部门掌握涉及部门本身的网络文化安全信息……还可以避免各部门各自为战，为进一步加强治理提供大数据支持”。
法律层面：提高立法质量，完善相关法律法规，减少法律法规标准的差异和矛盾，明确网络文化安全相关标准，避免审查的不合理性，促进网络文化的生产和繁荣。材料三提到“立法质量上仍显不足……部分法律法规的标准存在一定差异，甚至出现了自相矛盾的情况……网络文化安全的相关标准，特别是事先审查标准的不一致和界定模糊……极大地制约了网络文化的生产和繁荣”。
算法层面：以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，减少算法偏见对网络文化安全的影响，降低网络主流意识形态面临的风险。材料三指出“算法偏见是影响网络文化安全治理的重要问题……以人为本，优化算法推荐模式，建构‘人机共融’的预警体系，会带来以往无法实现的网络防御的新水平”。
故答案为：技术层面：运用AI技术，借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，利用AI的计算能力、算法以及24小时持续监测等优势，提高网络文化安全监测水平。
管理层面：推动建立跨平台、跨部门的统一预警平台，明确各部门职责，减少职责交叉和重叠，促进各网络文化安全监管平台之间的数据互通，提高治理效率。
法律层面：提高立法质量，减少立法滞后性，加强对人工智能领域问题的研究，统一相关法律法规标准，明确网络文化安全事先审查标准，避免标准不一致和界定模糊的问题。
算法层面：以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，减少算法偏见带来的风险。
答案：
（1）C
（2）B
（3）D
（4）D
（5）技术层面：运用AI技术，借助数据挖掘、聚合与清洗，通过技术模型计算风险概率和发生路径，利用AI的计算能力、算法以及24小时持续监测等优势，提高网络文化安全监测水平。
管理层面：推动建立跨平台、跨部门的统一预警平台，明确各部门职责，减少职责交叉和重叠，促进各网络文化安全监管平台之间的数据互通，提高治理效率。
法律层面：提高立法质量，减少立法滞后性，加强对人工智能领域问题的研究，统一相关法律法规标准，明确网络文化安全事先审查标准，避免标准不一致和界定模糊的问题。
算法层面：以人为本，优化算法推荐模式，建构“人机共融”的预警体系，减少算法偏见带来的风险。