对平台而言，监管的难点在于对黑话烂梗的识别。华东师范大学中文系教授徐默凡在接受媒体采访时曾分析道，网络黑话、烂梗的概念不像常见的数理化概念一般有明确的定义，梗从不烂到烂、话从黑到不黑，是一个连续变化的阶段过程。

　　前述微博社区负责人提到，语义理解的复杂性构成了第一重挑战。一些梗本身具有多义性和模糊性，以“YYDS”为例，在一些语境中可能是单纯的赞美，媒体也会在有关报道中使用;但在另一些语境中可能带有过度夸张或不恰当的调侃意味。因此，平台在判断和处理时需要综合考虑多种因素。另一重挑战来源于用户。一些用户为了逃避平台监管，会采用各种方式对不规范的语言文字进行变形、隐晦表达或使用特殊符号代替。

　　整治黑话烂梗的行动中，媒体和自媒体也须承担起相应责任。周妍指出，出于对流量指标的追求，媒体必然会做出一部分妥协，如通过使用网络语言与更多用户产生共鸣。但是，主流媒体必须保持一定判断力，守住底线。相较之下，自媒体鱼龙混杂，很难以同样的标准要求它自律，更多需要依靠语言过滤机制等实现他律。此外，AI正成为新的传播主体，机器生成语言的过程中往往带有制造噱头的倾向，需要从技术层面加强审查和规制。

　　黄楚新说，通过之前的整治行动，国内积累了多部门协同治理的经验，形成了政府、平台、用户、社会组织共同参与的综合网络治理模式。AI和大数据分析技术的应用，亦有效提高了监管效率。但针对不良内容的多平台传播特性，目前仍缺乏统一的监管标准和协作机制。

　　“更是思维问题”