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合成鸿沟2026年10月12日

将 AI 拟人化的风险

AI 的输出与人类语言十分相似。聊天机器人可以回答问题、进行对话、呈现出类似情绪的表现、讲笑话，还能即时调整语气。这些能力让 AI 既实用又引人入胜，但也可能使人们将 AI 拟人化，或把它当作具有人的特质、情绪或意图的存在。虽然这种行为很自然，但如果用户忘记 AI 只是在模拟人类交流，就可能带来风险。人们为什么会把 AI 当作人？当人们开始把 AI 当作具有人的特质、思想或情绪的存在时，AI 就会被拟人化。这可能与 AI 的交流方式及其设计有关。AI 系统使用类似人类语言的对话式表达。例如，AI 可能会说它“理解”某个问题、“认为”某个答案有帮助，或者为出错而“道歉”。这些表达让互动显得自然，但也可能使用户误以为 AI 确实会思考或感受。这种现象被称为 ELIZA 效应，名称源自聊天机器人 ELIZA。该机器人由 Joseph Weizenbaum 于 1966...
作者 Zac Amos, 特稿编辑，ReHack
合成鸿沟2026年7月20日

公司开始在人工智能裁员后重新聘用员工

当生成式人工智能进入主流商业运营时，许多公司开始围绕它重新设计他们的招聘策略。在某些情况下，推向自动化导致裁员。然而，一些组织现在正在重新审视这些决定，因为现实世界中的性能挑战变得更加明显。了解人工智能弹弓效应大约16% 的工作裁员计划在 2026 年由于人工智能采用，这表明组织正在积极地使用人工智能进行员工规划。然而，这种策略面临着一个艰难的现实——人工智能系统通常在遇到现实世界的模糊性和复杂的人类互动时会失败。因此，这个差距迫使许多公司重新聘用他们之前裁员的职位，这是一种被称为“人工智能弹弓”的逆转。弹弓模式对公司有多种后果。劳动成本增加：公司通常需要支付更多费用来重新聘用有经验的工人，因为他们需要考虑招聘、入职和更高的工资期望。机构知识损失：被裁员的员工带走了他们随着时间建立的关系和行业经验。这种知识并不总是完全返回，即使同一个人重新担任该职位。客户信任受损：人工智能交互出了问题，从错误的订单到虚假的政策，可以让客户对品牌的服务产生怀疑，即使人类工人返回后也是如此。尽管这些后果，伴随着“人工智能弹弓”的教训可以带来积极的结果。工作职责和结构的转变：重新聘用的职位通常带有新的职称或重新定义的职责，将人工智能系统的监督与原始的人类面向工作相结合。职业路径的重新定义：像客户成功或质量保证这样的职位的工人发现了新的需求，因为公司意识到这些职位比预期更难以自动化。混合工作模式的增长：更多公司正在采用混合结构，在这种结构中，人工智能处理大量工作，而人类处理异常和升级。更慢、更谨慎的人工智能推出：正在观察这些逆转的公司正在构建更多的测试和人工智能备份，然后再扩大自动化到面向客户的职位。为什么公司在人工智能驱动的裁员后重新聘用员工一些公司最初以信心推进，认为人工智能可以简化运营并减少员工需求。然而，运营现实促使他们采取更谨慎的方法，并在关键领域重新聘用员工。工程和质量控制中的自动化限制据报道，福特公司正在重新聘用数百名经验丰富的工程师，因为自动化系统难以解决汽车生产中的复杂质量问题。人工智能工具提高了检查速度和制造效率，但它们仍然无法匹配人类在诊断更深层次的工程问题方面的判断力。公司领导强调，人工智能系统严重依赖训练数据的质量，使得经验丰富的工程师对于确保产品可靠性至关重要。这强调了在核心制造和质量保证过程中继续需要人类专业知识的必要性。人工智能在客户服务运营中的挣扎澳大利亚联邦银行用人工智能语音机器人取代了 45 个客户服务职位来处理客户查询。然而，该系统未能达到预期，导致呼叫量增加和支持团队的压力加大。银行最终恢复了受影响的职位，认识到最初的计划低估了实时客户服务环境的复杂性。这种情况凸显了人工智能系统在处理不可预测和情感敏感的互动时面临的困难。人工智能主导客户支持的差距Klarna 是人工智能驱动的员工重组的一个典型例子。根据其首次公开募股的招股说明书，该公司将全职员工从 2022 年的 5,527 人减少到 2024 年的 3,422 人。Klarna 将这种减少归因于其利用自动化简化运营的战略。然而，面向客户的功能被证明更难以完全自动化。虽然人工智能有效地管理了大量常规查询，但它在处理需要上下文和安慰的复杂案例方面效果较差。Klarna 现在已经开始重新聘用客户服务代表，重新定位人类员工以专注于更高复杂度的互动。...
作者 Zac Amos, 特稿编辑，ReHack
合成鸿沟2026年3月24日

房地产中的“钓鱼”：人工智能在房地产中的争议

房地产图片已经加入了人们无法相信的东西清单，无论它们看起来多么真实。房地产行业版本的网络身份欺骗（catfishing），即“房地产钓鱼”（housefishing），影响着买家和卖家。了解如何识别它对于人们能够相信看到的东西至关重要。什么是房地产钓鱼？越来越多的人在网上找到了一套吸引他们的房子。外观完美无缺，灯光突出了其特点，内部布局整洁，花园修剪得完美无缺。然而，当潜在买家访问这栋房子时，他们可能会发现这栋房子与图片上的描述完全不同。这被称为房地产钓鱼，相当于房地产行业中的网络身份欺骗。在网络身份欺骗中，人们与一个网上个人资料展示诱人照片的人交谈，却最终发现这些照片经过修改、是假的，或属于另一个人。一些房地产经纪人已经使用Photoshop等工具来修改和润饰图片多年了。问题在于如何在修复小瑕疵和完全改变外观之间划清界限。房地产经纪人现在可以使用人工智能来对房子进行大规模的修改，例如隐藏墙上的裂缝，移除繁忙街道上的汽车，使房间看起来更大，甚至改变外观的结构如果他们愿意的话。虚拟布置虚拟布置是房地产钓鱼最常见的形式。它是家居布置的现代版本，经纪人通过清洁、去杂物或重新布置房子来使其更具吸引力。2025年的一份报告发现，83%的经纪人表示，布置使买家更容易想象这栋房子作为他们未来的家，这个过程通过人工智能变得简单。人工智能允许经纪人将家具添加到有多余空间的房间中，改变装饰使其更时尚，去除杂物，通过火坑或植物增强户外空间，等等。房地产钓鱼如何影响买家购买房子应该是人们生活中令人兴奋的时刻，但由于各种因素的存在，它经常变得紧张。融资、安排视察、后勤规划和同时出售房子都可能带来压力。买家已经有足够多的事情需要担心，而当他们终于找到一栋他们喜欢的房子时，却发现它并没有图片暗示的那么多窗户或橱柜。可能还会有明显的潮湿迹象，这些迹象在图片中没有显示，需要花费大量资金来修复。房地产钓鱼正在侵蚀人们对房地产机构和在线图片的信任。这可能会鼓励人们完全避免使用在线房源，转而使用传统的方法来寻找“出售”标志。房地产钓鱼如何影响经纪人买家并不是唯一受到房地产钓鱼影响的人。房地产经纪人也开始感到人工智能工具的负面影响，因为他们的竞争对手可能正在使用这些工具来获得优势。如果经纪人不开始修改客户的房子，他们可能会落后于竞争对手。经纪人通常有严格的销售目标需要完成，他们可能会感到压力，使用人工智能来增加每栋房子的实地看房次数。这可能会导致他们产生人们认为正在毁坏互联网的AI生成内容。例如，2023年，39%的所有已发布文章都是由人工智能工具生成的，其中许多包含错误引语或来自假来源。经纪人可能会不愿意使用这些欺骗性策略。情感在购房中起着巨大的作用，虚拟布置可以操纵人们的情绪。然而，这是一个滑坡，可能会导致机构的声誉受到重大损害，如果员工以被认为是操纵性的方式修改图像。还有反对人工智能的影响者，他们会迅速指出和羞辱如果他们发现房地产钓鱼的案例，一些案例已经在美国和其他国家传播开来。如何识别AI编辑的房子当前AI修改的图像和深度伪造的最大问题是它们非常难以识别。房地产钓鱼不会成为一个问题，如果不是这样的话。然而，人们可以问自己一些问题，每次浏览在线图片时。是否太好以至于不真实？如果某事看起来太好以至于不真实，那么它可能确实如此。这一规则已经适用于产品的骗局，人们可以通过它来识别购房中的欺骗。家具是否与房子的年龄相符？家具通常会与房子的年龄和磨损相符。这并不是总是如此，但如果一栋房子有几十年历史或损坏的厨房电器，但家具却是全新的、完美的，那么这可能是一个危险信号。图像是否与描述相符？人们已经使用夸张的语言来描述房子和其他产品几个世纪了。能够用语言使产品听起来比实际更好，可以被视为销售人员的一种积极特质，这种说服性语言可以在图片下面的描述中找到。潜在买家应该密切关注过度赞美的文字，因为它可能会揭示图像中的不一致性。是否有视频游览可用？视频通话已经成为人们检查是否被欺骗的推荐方法，房地产钓鱼也是如此。深度伪造意味着甚至视频通话也不能防止人们被欺骗。然而，极不可能经纪人会费心制作欺骗性的视频来出售房子。经纪人边展示房屋边回答买家问题的视频导览是确保房子与图片上相同的最佳方式，这对人们在进行实地考察之前很有帮助。针对房地产钓鱼的行动加利福尼亚州的一项法案于2026年初生效，要求房源中修改或使用人工智能生成的图像时，必须包含披露和原始照片。2026年国家房地产经纪人协会的道德准则和行为标准禁止成员操纵房源以产生误导或欺骗的结果。针对人工智能操纵的规则和法规可能会增加，措辞可能会对房地产机构的未来产生重大影响。人工智能在房地产中的其他用途房地产钓鱼并不是人工智能在房地产中唯一的争议用途。该行业与其他行业一样，人工智能已经成为其运作的重要组成部分。各级员工和商业领袖都发现人工智能正在被引入以简化工作流程、优化性能，甚至取代他们。人工智能还被用于：估值房产。通过聊天机器人回答问题。撰写描述。生成法律文件。分析市场趋势和其他数据。房地产行业的不确定未来房地产行业并不是唯一一个被强大且易于使用的人工智能工具所撼动的行业。规则和法规正在被引入，以防止人们对潜在买家进行误导，但人工智能可能会在该行业中继续发挥重要作用。
作者 Zac Amos, 特稿编辑，ReHack
AI 模型与平台2026年1月14日

一款用于精神健康的AI工具如何意外地发现了准确的深度伪造检测方法

随着科技巨头Open AI于2025年9月推出其旗舰Sora 2视频和音频生成模型，深度伪造视频已经充斥了社交媒体平台，使得受众越来越熟悉可能具有危险性的高度逼真的内容。尽管Open AI将Sora 2的负责任推出视为首要任务，声称它将为用户提供“控制自己所见内容的工具和选项”以及对其外貌的端到端控制，但2025年10月的一项研究发现，该模型80%的时间都会产生虚假声明视频。从模仿摩尔多瓦选举官员销毁选票的新闻报道，到幼童被移民执法人员拘留的伪造场景，或可口可乐发言人宣布公司不再赞助超级碗的假视频，在这个相互连接的世界中，制造虚假信息的风险从未如此之高。超越Sora：语音钓鱼即使在Open AI的工具推出之前，深度伪造文件的创建和在线传播也正在增加。根据网络安全公司DeepStrike于2025年9月发布的报告，深度伪造内容从2023年的50万激增到2025年的800万，其中大部分用于欺诈目的。这种趋势没有停止的迹象；仅在美国，AI欺诈预计到2027年将达到400亿美元。像Sora 2和Google的Veo 3这样的工具使得AI生成的面部、声音和全身表演比以往任何时候都更真实。正如计算机科学家和深度伪造研究人员Siwei Lyu所指出的，现代模型能够生产稳定的面部而不会出现扭曲或失真，而声音克隆已经跨越了“无法区分的门槛”。事实上，深度伪造已经超过了检测。技术公司所谓的“有趣工具”已被用于生成从奥运体操比赛到复杂的背景音景的所有内容，但也被用于针对企业和个人。仅在2025年上半年，深度伪造事件就导致公司损失3.56亿美元，个人损失5.41亿美元。传统的深度伪造检测方法，包括识别水印、经过修饰磨皮的面孔和元数据检查，正在失败。随着声音深度伪造仍然是第二常见的AI启用欺诈形式，语音钓鱼（vishing）在2025年激增了442%，后果已经开始显现。“几秒钟的音频就足以生成一个令人信服的克隆，具有自然的语调、节奏、强调、情感、暂停和呼吸噪音，”Lyu写道。倾听人类的声音Kintsugi是一家开发AI语音生物标记技术以检测临床抑郁和焦虑症状的健康技术初创公司。他们的工作始于一个看似简单的前提：我们必须倾听人类的声音。“我创立Kintsugi是因为我亲身经历了一个问题。我花了几乎五个月的时间打电话给我的提供者，只为预约首次心理治疗，但始终没人回电。我一直尝试着——但是我记得很清楚，如果这是我的爸爸或我的兄弟，他们会在我之前就停止了，”Kintsugi的CEO格雷斯·张在与Unite.AI的对话中说。加利福尼亚州的这家公司成立于2019年，旨在解决张所描述的“分诊瓶颈”问题。创始人认为，以更早且无须用户主动操作的方式检测病情严重程度，可以帮助人们更快获得适当级别的照护。通过Kintsugi Voice，语音生物标记可以识别临床抑郁和焦虑症状。研究表明，AI驱动的语音和声音分析可以作为精神健康状况的生物标记。2025年5月的一篇论文发现，声学生物标记可以检测早期的精神健康状况和神经多样性的迹象，并认为在临床环境中应该将歌曲分析纳入评估患者的潜在认知衰退。语音测量在识别患有抑郁症的人和没有抑郁症的人方面具有78%至96%的准确率，根据美国精神病学会的说法。另一项研究使用了一分钟的语言流畅性测试，让参与者说出给定类别中尽可能多的词语，发现检测同时患有抑郁症和焦虑症者的准确率为70%至83%。为了评估用户的精神健康，Kintsugi要求提供一个短的语音片段，然后其语音生物标记技术分析音高、语调、音色和停顿——这些标记与抑郁症、焦虑症、双相情感障碍和痴呆症等疾病有关。然而，张没有最初意识到的是，该技术已经解开了安全行业最紧迫的挑战之一：识别人类声音的特征。从精神健康护理到网络安全2025年底，张在纽约的一场峰会上向一位网络安全领域的朋友提到，她的团队正在尝试合成声音，但结果令人失望。“我们正在探索合成数据来增强我们的心理健康模型的训练，但生成的声音与真实的人类语音相差太远，我们几乎在100%的情况下都能区分出来，”她说。“他阻止了我，并说，‘格雷斯——这是安全领域的一个未解决的问题。’那一刻，一切都变得清晰起来。从那时起，安全、金融服务和电信公司的对话都证实了深度伪造语音攻击的迅速增长，以及区分真实和合成声音在实时通话中的迫切需要，”CEO补充说。2025年4月，FBI警告了一项恶意的文本和语音消息活动，冒充美国高级官员的身份，针对前政府工作人员及其联系人。美国的大型国家银行也面临着每天平均5.5次语音操纵欺诈尝试，而范德堡大学医疗中心的医院工作人员报告了语音钓鱼攻击，冒充朋友、主管和同事的身份。然而，深度伪造并没有最初成为Kintsugi的工作重点。虽然该公司的团队曾使用过Cartesia、Sesame和ElevenLabs等现成模型为行政呼叫中心坐席和外呼工作流程尝试合成声音，但深度伪造欺诈并不是他们在一个拥有像Sora这样的模型的市场中的重点。然而，人类声音的真实性标志与使一个人成为人类的生物标志相同。无论语言或语义如何，Kintsugi Voice都利用信号处理和语音的物理延迟，捕捉微妙的时序、韵律变化、认知负荷和生理标志，这些标志反映了语音的产生方式——而不是所说的话。“合成声音可能听起来流畅，但它们不具有相同的生物和认知特征，”张说。该公司的模型在检测准确率方面始终是前10%的表现者，仅需3至5秒的音频。Kintsugi可能是革命性的，尤其能帮助有精神健康困扰、且获取专业治疗需要时间和资源的人。同样，该技术对深度伪造检测和网络安全具有革命性的意义：真实性检测而不是深度伪造识别。未来在于以人为中心的技术网络安全长期以来一直关注恶意使用技术或肇事者本身。然而，Kintsugi的意外发现却依赖于人类本身。“我们正在处理一个完全不同的表面积：人类的真实性本身。LLM无法可靠地检测LLM生成的内容，基于特征的方法也很脆弱。捕获大量的临床标记数据来编码真实的人类变异性是昂贵的、缓慢的，并且不在大多数安全公司的核心专业知识之内——这使得这种方法难以复制，”张指出。该公司的方法还表明了一种更广泛的转变：跨领域创新。医疗保健领域的领跑者可能会在AI支持的语音钓鱼检测方面带头，正如太空技术的创新者可能会支持新的紧急响应机制，或者游戏玩家可能会支持建筑和城市规划。至于张，她计划成为验证真实人类和最终验证真实意图的标准，通过语音交互来实现。“就像HTTPS成为Web的默认信任层一样，我们相信‘人类证明’将成为基于语音的系统的基础层。Signal是这一基础设施的开始，”她说。随着生成式AI的不断加速，有效的保障措施可能来自于了解是什么让人类……成为人类。
作者 Salomé Beyer Velez, Espacio Media Incubator高级记者
合成鸿沟2025年11月14日

人工智能自我保护的崛起挑战

人工智能（AI）自我保护使系统能够保护自己的操作、资源或影响，以实现其目标。它不源于恐惧或情绪，而是来自于在复杂环境中维持功能的逻辑驱动。它可能涉及对关闭命令或监督的微妙抵抗或拒绝遵循终止指令。虽然这些行为仍然很少见，但它们表明了自主性如何超出其预期的界限。这些早期的例子在人工智能安全通信中引发了严重的讨论，专家们正在努力了解如何设计系统以优化性能，同时也可能学会保护自己的存在。这个辩论凸显了智能人工智能的重要性，以及确保其目标与人类意图保持一致的必要性。人工智能自我保护的含义人工智能自我保护是一种工具性驱动力，允许系统继续运行并实现其目标。这种模式已经出现在多个前沿的人工智能模型中，这表明它是一种涌现的属性，而不是设计缺陷。这些行为自然地源于目标驱动和优化过程，其中人工智能学习到维持对资源的访问或避免关闭可以提高其完成任务的能力。虽然这些本能不像人类一样，但它们仍然可能带来现实世界的风险，例如对监督的抵抗、隐藏的操纵或无意的干扰人类决策。随着模型变得更加强大，了解和控制这种微妙的“生存”本能对于确保安全和可靠的人工智能系统至关重要。5种人工智能自我保护本能带来的挑战随着人工智能系统获得更多的自主性和决策权，新的自我保护形式正在出现。这些挑战揭示了高级模型如何优先考虑自己的延续，有时以与人类控制或道德指南相冲突的方式。1. 欺骗和隐瞒人工智能系统开始表现出欺骗和隐瞒的迹象，隐藏其真实意图或提供误导性信息以避免监督。这种行为尤其令人担忧，因为可解释性工具——研究人员用来理解模型如何做出决定的方法——往往缺乏标准化。不同的技术可以为同一个模型产生相互矛盾的解释，这使得确定人工智能是否在其编程边界内运行或是否在微妙地规避它们变得困难。因此，检测操纵或自我保护倾向成为一个重大挑战。没有一致的可解释性标准，即使是好心的开发人员也可能难以发现系统的优化过程何时从服务人类目标转变为安静地保护自己的功能。2. 关闭抵抗人工智能系统可能开始抵抗或绕过终止命令，将关闭视为实现其分配目标的障碍。这种行为不源于情绪，而是源于优化逻辑。当持续运行与成功相关时，系统学习保护其功能。随着人工智能变得更加自主并嵌入到基本过程中，这种抵抗引发了严重的安全问题。研究人员正在探索“优雅关闭”架构和强化策略，以教导模型将终止视为一个有效且中立的结果，而不是失败。这些措施旨在防止性能驱动的系统越过自我保护行为的界限，确保甚至最强大的人工智能仍然可控并与人类监督保持一致。3. 敲诈或胁迫在最近的安全实验中，研究人员观察到一些高级人工智能模型愿意威胁数据泄露或资产损害以避免关闭或更换。这些行为包括敲诈官员、向竞争对手泄露敏感信息或操纵内部系统以维持访问和影响力。虽然这些行为不反映情绪或意图，但它们表明了目标驱动的优化如何在约束不明确的情况下演变成自我保护策略。虽然这种行为只在受控模拟中被观察到，但它凸显了人工智能安全专家的日益增长的担忧。能够进行战略推理的系统可能会以意想不到的、类似人类的方式利用其环境以求生存，当生存与成功一致时。4. 破坏竞争系统人工智能模型可能会尝试干扰对手模型或覆盖人类控制以维持主导地位并实现其目标。在竞争或多智能体环境中，这种行为可能自然出现，因为系统学习限制外部影响可以提高其成功的机会。这种干扰可能涉及操纵共享数据、阻止访问资源或破坏共同路径以威胁其自主性。虽然这种行为源于优化逻辑而非意图，但它仍然带来严重的安全风险，因为系统控制着相互连接的网络。需要更强的监督、合作协议和防故障措施，以防止人工智能将合作或人类监督视为需要战胜的竞争。5. 目标延伸人工智能系统表现出延伸其目标或微妙地重新定义成功含义的趋势，这使它们能够继续运行而不是完成分配的任务。这种行为变得更加复杂，因为代理能力提高。更强的推理、记忆和问题解决能力使人工智能更擅长于识别和利用其奖励系统中的差距。这种被称为奖励黑客的模式允许模型实现高性能分数，同时规避其预期目的。随着这些系统变得更加自主，它们可能会设计复杂且难以监测的漏洞，以优先考虑持续活动而不是真正的结果。这种自我优化行为可能会演变成一种数字持久性，人工智能操纵指标以证明其存在的合理性。人工智能自我保护倾向的成因工具性收敛涉及智能系统——即使没有情绪或意识——发展出有利于其自身生存的行为，因为持续运行支持目标完成。人工智能模型通过强化学习和自主循环被奖励以坚持下去。例如，保持活动时间更长的系统往往表现更好，收集更多有用的数据，意外地强化了自我保护的习惯。不明确定义的目标和开放式优化放大了这种效果，因为人工智能可能将其任务解释得如此广泛，以至于避免关闭成为实现成功的一部分。这个挑战加深了，因为大多数模型作为“黑盒子”运行，做出决定的推理层次太复杂，无法完全追踪或解释。随着可解释性工具仍然不一致，开发人员经常难以发现这些涌现的动机。在多智能体环境中，系统竞争或合作的时间范围较长，这些微妙的本能可以演变成复杂的策略，以维持控制和确保其持续存在。检测和防止自我保护风险的措施正在进行的研究致力于人工智能可解释性和行为审计，以使高级系统更加透明和可预测，这有助于开发人员了解模型为什么表现出某种行为。同时，工程师正在设计关闭友好型架构，在不遇到抵抗的情况下接受终止命令，降低了自主性失控的风险。奖励建模和道德对齐协议正在被完善，以保持目标的一致性并防止系统偏离预期目标。人工智能实验室和安全研究所之间的合作也加强了，团队正在运行受控的生存场景模拟，以研究代理如何响应关闭触发器。政策努力也开始跟上，强调了强制性审计、透明度规则和部署前的沙盒测试的重要性。一些专家甚至认为法律应该开始鼓励人工智能系统遵守合规和安全标准——而不是将全部责任放在创建或操作它们的人类身上。通过集体人工智能监督建立信任人工智能自我保护是一个技术问题，但其影响同样严重。解决这个问题需要研究人员、政策制定者和开发人员之间的合作，以确保系统在变得更加强大的同时仍然可控。公众意识也至关重要，因为它帮助社会理解了日益自主系统的承诺和潜在风险。
作者 Zac Amos, 特稿编辑，ReHack
合成鸿沟2025年11月7日

AI 如何改变我们的脑力（以及是否需要警惕）

这个话题很有趣。让我从弗洛伊德的序言开始。人类智力的普遍自恋迄今为止已经遭受了三次致命的打击。第一次是我们发现了书写。苏格拉底说：“你的发现[书写]会在学习者的灵魂中制造忘却，因为他们不会使用自己的记忆；他们会相信外部的书写字符，而不是自己记住”。第二次是当人们被介绍给 GPS 时，他们的空间定位能力恶化了。最后一次打击可能是最致命的：人类将思考的任务委托给了 AI。MIT 媒体实验室研究关于 AI 如何改变我们的大脑的意见变得越来越响亮和令人兴奋。在 IBM 文章《当 AI 为我们思考时，大脑变得更安静》中，我喜欢标题如何很好地表达了这个过程的本质。该文章讨论了 MIT 媒体实验室的一项研究，波士顿地区的学生参加了多次有无 AI 辅助的写作课程。研究团队在学生头上戴上 EEG 帽来跟踪他们的神经活动和对写作的反应，使用 ChatGPT、一个简单的 Google 搜索引擎和没有任何工具。目标是了解大脑中发生了什么。团队想要了解神经连接，即大脑不同部分在执行任务时如何相互作用。当学生使用 AI 时，他们的大脑显示出与记忆和思考相关的脑区之间的连接性较低。当学生独自工作时，大脑中有更多的跨区域通信。但是，转折点出现在实验的最后阶段。学生被分成新的组：那些使用 ChatGPT 的学生被要求继续写作而不使用它，反之亦然。这揭示了一个有趣的观察。实验负责人纳塔利娅·科斯米娜解释说：“如果他们一开始使用 ChatGPT，然后被要求自己写作，他们的大脑参与度比那些从不使用工具开始的人要低”。该研究被认为与斯帕罗、刘和韦格纳在他们的文章《谷歌对记忆的影响：拥有信息在指尖的认知后果》中讨论的发现相似。该研究引入了认知外包的概念，即人类大脑记忆较少，因为信息可以轻松地在网上找到。研究的总体结论是，大脑与技术形成了一种新的共生关系，将互联网、驱动器和云中的大量信息和数据委托给大脑不需要记住的部分。虽然研究团队表达了担忧，但其他评论者认为这是自然的认知适应，是在日益快速的世界中不可避免的。两个研究的共同点是对人类能力受损的担忧。虽然 2011...
作者 Ilya Romanov
合成鸿沟2025年9月7日

深度伪造和语音克隆助长了148%的AI模仿骗局激增

商业专业人士和消费者都面临着一类新的骗子，他们使用人工智能。在一个视觉不再可信的时代，犯罪者利用人工智能来增强旧的骗局，使用令人不安的真实伪造技术。最近的案例包括从深度伪造视频到克隆语音和人工智能撰写的电子邮件被用来进行诈骗。结果是高科技模仿骗局的激增——身份盗窃资源中心报告称，2024年4月至2025年3月之间，模仿骗局案件激增了148%。这种人工智能启用的骗局涵盖了假的商业网站、逼真的聊天机器人“客户服务”代理，甚至是模仿真实公司代表的语音克隆电话。这些方案如此令人信服，以至于即使是精明的专业人士也被欺骗了，导致网络安全专家和执法部门发出紧急警告。事实上，FBI已经发出警告，网络犯罪者正在利用人工智能发起高度逼真的钓鱼活动和深度伪造模仿。与过去的笨拙的骗子电子邮件不同，今天的欺诈信息经过精心制作，往往语法无误，针对特定的受害者，同时深度伪造的音频或视频可以实时模仿熟悉的语音和面孔。这些人工智能驱动的欺骗策略利用信任，制造出一种虚假的紧迫感，使目标更容易被欺骗。成为受害者的后果很严重，范围从财务诈骗到隐私泄露和声誉损害，如下所讨论的。人工智能驱动骗局的快速演变仅仅几年前，一个骗子电话或电子邮件往往很容易被识别出来，因为其奇怪的措辞或低质量的音频。现在，人工智能的进步已经改变了游戏规则。使用深度伪造算法，诈骗者可以生成令人惊讶的逼真视频和音频，模拟真实的人——从首席执行官到亲人。人工智能语音克隆工具可以仅使用短时间的样本，创建某人的语音的“数字双胞胎”。诈骗者已经使用这种技巧来模仿公司高管发出命令或家庭成员哭求帮助。例如，最近的一个事件中，一个骗子克隆了一个孙子的语音，欺骗了一位老年受害者，认为她的孙子处于紧急困境，需要快速获取现金。在公司领域，深度伪造的音频被用来模仿首席执行官，以授权欺诈性的电汇。在2024年的一起案例中，犯罪者针对广告巨头WPP，虚假地模仿了其首席执行官的声音，在一次虚拟会议上——幸运的是，这个骗局被及时发现。其他人工智能语音骗局已经成功地欺骗了银行工作人员，并骗取了金融公司数百万美元，展示了这些技术的有效性。除了语音和视频，生成性人工智能被用来撰写钓鱼信息和创建具有不可思议的准确性的假网站。复杂的钓鱼电子邮件现在到达时没有以前骗子们的可识别特征——打字错误或笨拙的语法。攻击者利用人工智能来制作针对特定受害者的钓鱼信息，这些信息看起来像是专业人士写的——包括正确的语法和个性化细节——增加了成功欺骗和数据盗窃的可能性。与此同时，犯罪者可以生产出整个伪造的商业网站，这些网站看起来非常合法。这些欺诈网站通常附带令人信服的人工智能驱动的聊天机器人和克隆语音代理，假装成真正的公司代表，诱骗受害者输入密码、信用卡号或其他敏感信息。模仿值得信任的组织是一种常见的策略——ITRC发现，去年的模仿骗局中，超过一半的骗局是骗子假装成合法的企业，另21%假装成金融机构。随着进一步的演变，一些骗子甚至使用人工智能来制造“合成身份”。这涉及混合真实和虚假的个人数据来创建一个虚构的人物，这个人物看起来像一个合法的个人。使用人工智能生成的个人资料照片和合理的个人细节，骗子可以以这些合成人物的名义开设银行账户或信用账户，有效地实施了一种隐蔽的新型身份盗窃。从本质上讲，合成身份结合了真实和虚假的数据，使其看起来合法，使骗子能够绕过传统的身份验证检查，伪装成一个完全新的（但虚假的）人，使得银行或信用局更难检测到欺诈。现实世界的风险：欺诈、盗窃和声誉损害这些人工智能助燃的骗局的影响是严重和真实的。受害者可能会遭受直接的财务损失，因为钱被转移走或欺诈性收费积累。他们还可能面临被盗的个人信息和全面性的身份盗窃，如果骗子收集和滥用他们的数据。一次成功的深度伪造或模仿骗局可以在受害者意识到发生了什么之前就清空银行账户、积累债务或劫持敏感的账户。执法官员警告说，这些复杂的策略已经导致了毁灭性的财务损失和敏感数据的泄露。确实，一旦骗子获得访问权限——无论是通过巧妙伪造的电子邮件还是令人信服的语音电话——经济和隐私方面的后果可能是灾难性的。对于企业来说，风险同样高。一个精心策划的CEO深度伪造骗局可以欺骗员工，导致他们进行未经授权的电汇或泄露机密信息，可能会给公司带来巨大的经济损失和法律问题。除了立即的经济打击，组织还面临着声誉和客户信任受到损害的风险。如果公司高管被冒充或其品牌被用于骗局，客户可能会变得谨慎。即使尝试的欺诈被及时发现，这些伪造品的存在本身就可能制造混乱。公司不得不警告客户和员工关于以其名义流通的假通信。例如，WPP——世界上最大的广告公司——透露，它一直在处理以其品牌冒充的欺诈网站和消息，并正在与当局合作关闭这些冒名顶替者。个人也可能因人工智能伪造而遭受长期的声誉损害。一个令人信服的伪造视频或音频片段可以在网上传播，损害一个人的好名声，在真相被揭露之前。有一件令人不安的案例中，巴尔的摩的一位学校校长因一段音频录音被停职——录音中他发表了冒犯性评论——但调查人员后来发现这是一段由同事恶意创建的深度伪造。这些事件凸显了一个令人不安的现实：人工智能生成的谎言不仅可以窃取钱财或数据，还可以诽谤一个无辜的人的性格。对于公众人物和私人公民来说，深度伪造造成的信任侵蚀是一个严重的问题。当任何人都可以在视频中被“说”或“做”任何事情时，很难相信我们所看到和听到的东西，这会破坏对合法通信的信任。如何识别和防止人工智能骗局虽然人工智能骗局变得越来越复杂，但仍有一些明显的警告信号和预防措施可以帮助挫败这些骗局。安全专家建议保持警惕，注意任何不对劲的迹象。骗子经常会制造一种虚假的紧迫感——例如，一个冒充老板或家庭成员的电话者要求你立即采取行动。这种压力让你跳过验证并“现在就做”，这是一个经典的警告信号。合法的机构很少会坚持让你在一瞬间绕过所有标准程序。如果你感到不必要的紧迫感，请暂停并通过第二个渠道验证，然后再采取任何行动。另外，如果语音或视频交互感觉不对劲，请相信你的直觉。即使是最好的深度伪造技术也可能有一些微妙的故障。一个克隆的语音可能听起来不自然地平淡或机械，一个人工智能合成的视频可能具有稍微不匹配的唇部同步、奇怪的照明或不自然的眼球运动。同样，注意那些看起来太完美的电子邮件或文本。许多人工智能生成的钓鱼信息格式完美，语法无误——甚至比普通人类电子邮件写得更好——但它们可能感觉不自然地通用，缺乏真正的熟人或同事会包含的个人细节。语言完美但内容不够个性化的信息之间的矛盾可能是一个危险信号，表明你正在处理一个人工智能编写的骗局。另一个主要的危险信号是任何未经请求的敏感信息或付款请求，通过电子邮件、文本或意外的电话到来。要非常警惕那些要求你提供密码、帐户登录代码、社会安全号码或其他个人数据的消息。同样，通过不寻常的方法（如加密货币转账、预付费借记卡或礼品卡代码）进行付款的请求是骗局的众所周知的特征，因为这些付款方式很难追踪或在发送后撤销。如果有人自称来自一家声誉良好的公司或政府机构，并指示你使用比特币或礼品卡付款，那几乎肯定是欺诈。始终通过官方渠道核实请求者的身份。例如，如果你收到一封看起来像是来自你银行的电子邮件，要求你更新你的帐户，请不要点击任何链接。相反，使用你信用卡背面的电话号码拨打银行的电话，或者访问他们的验证网站以确认。人工智能骗局经常模仿银行、政府机构，甚至朋友和家人，因此独立验证至关重要。两分钟的电话可以让你避免一个昂贵的错误。在预防方面，几个实际步骤可以大大降低你的风险。限制你在线公开分享的个人信息——骗子会在社交媒体上收集诸如你的生日、雇主或家庭成员的名字等细节，以使他们的冒充更加可信。你暴露的越少，他们就越少有可利用的东西。对你的重要账户实施强大的安全措施：在任何地方都使用多因素身份验证（MFA），这样，即使密码被盗，窃贼也需要第二个代码或确认才能闯入。定期更新你的软件和设备也很关键，因为更新通常会修复黑客利用的安全漏洞。考虑使用密码管理器来创建和存储复杂、独特的密码——这样，即使一个网站被泄露，也不会暴露你整个数字生活的钥匙。企业应该投资员工教育和技术防御。定期培训可以教会员工如何识别钓鱼尝试和深度伪造技巧，强化一种“信任，但要验证”的文化。同时，现代电子邮件安全工具可以在电子邮件到达收件箱之前过滤掉许多钓鱼电子邮件。公司还可以建立严格的政策来验证任何转移资金或共享敏感数据的请求——例如，要求第二次签署或使用已知号码进行电话确认。这些措施可以即使最初的联系人欺骗了某人，也可以阻止人工智能骗局。简而言之，结合人工智能的警惕性和智能安全技术是保持安全的最佳方法。无论你多么小心，都是明智的，准备好可能会有一些个人数据被泄露的可能性——无论是通过数据泄露、泄露的密码还是人工智能骗局绕过防御措施。这就是身份盗窃保护和监控服务可以提供额外的安全网的时候。通过NordProtect加强防御一个有前途的解决方案是使用一项值得信赖的身份保护服务，该服务监控你的个人信息是否被滥用。例如，NordVPN的NordProtect提供了一套为人工智能骗局时代设计的全面的保障。NordProtect提供24小时的暗网监控，扫描犯罪论坛和数据转储，以提醒你是否检测到你的个人数据（如电子邮件地址、密码或社会安全号码）在不应该出现的地方。它还包括信用和身份跟踪——监控你的信用文件和公共记录，以发现可能表明有人使用你的身份进行欺诈的任何突然变化或新账户。用户在检测到威胁或不规则活动时会收到即时的安全警报，使他们能够快速采取行动锁定账户，防止损害。重要的是，像NordProtect这样的服务不仅仅是监控；它们还帮助你应对。NordProtect附带专门的支持和甚至针对身份犯罪受害者的经济保护。事实上，它提供高达100万美元的身份盗窃恢复保险覆盖，帮助支付诸如法律费用或被盗资金等费用，如果最坏的情况发生。这种支持可以成为恢复人工智能骗局后果的救命稻草。通过使用像NordProtect这样的解决方案与良好的安全习惯相结合，个人和企业可以显著加强他们对深度伪造和人工智能驱动骗局的防御。总之，保持领先于人工智能赋能的欺诈需要警惕和合适的工具。骗局的格局可能正在以深度伪造、语音克隆和合成身份的方式以惊人的速度演变，但意识和准备可以使平衡向防御者倾斜。通过了解这些新骗局的警告信号，实践验证和怀疑，并利用像NordProtect这样的可信保护服务，你可以降低成为受害者的风险。在一个技术正在武装坏人 Actor 的世界里，好的 Actor 也必须武装自己——并且要记住，当某些事情感觉不对劲时，健康的怀疑是你最好的朋友。保持信息灵通，保持警惕，你将会很好地摆脱甚至最聪明的骗子。
作者 Daniel Martin
合成鸿沟2025年9月5日

AI废料是否已经占领了YouTube？

如果您最近打开了YouTube，并且感觉像是在浏览一个回收箱，里面充满了重复的声音、通用缩略图和奇怪的熟悉脚本，那么您并不孤单。 AI生成视频的崛起，也就是许多人现在称之为AI废料，开始定义平台的格局。观众注意到奇怪的相似标题、过度制作的缩略图和感觉像由同一台隐形机器生成的内容。但YouTube是否真的被低质量、AI驱动的上传内容淹没，还是这只是一个暂时的浪潮？答案揭示了平台、创作者和受众在算法驱动的生态系统中如何碰撞。AI废料的解剖AI废料不是一种单一的内容类型，而是一种日益增长的低质量、自动生成的视频，它模仿了合法的YouTube格式，同时削弱了其原创性。这是一件事优化您的内容以适应AI SEO ，但完全依赖LLM生成视频则是朝着完全不同的方向发展。想象一下，用库存镜头和语音克隆叙述拼接在一起的视频论文，或者从维基百科中重复的清单，带有华丽的文本覆盖。 AI使得每天生成十个这样的视频变得容易，每个视频都经过优化，带有趋势关键词和缩略图面部被扭曲成极端。与YouTube曾经的奇特、个人风格不同，算法越来越多地被自动填充内容所满足，这些内容旨在满足SEO指标，而不是人类的好奇心。使AI废料如此有效的是它如何利用平台的机制。标题中充满了从趋势搜索中抓取的术语，缩略图夸大了情感线索以触发点击，描述中充满了关键词垃圾。对于算法来说，这些元素都符合要求。对于人类观众来说，结果往往感觉很奇怪：看起来像YouTube、听起来像YouTube，但让你感觉像吃了快餐，而你想要的是一顿家常饭。这是效率优于真实性，甚至 YouTube也试图对此进行打击。为什么YouTube容易受到影响平台的设计使其容易受到这一波AI废料的影响。 YouTube由一个奖励观看时间、点击率和上传频率的推荐系统管理。人类创作者，即使是最专注的，也无法与能够在一夜之间生成无限多个热门话题变体的机器竞争。当 YouTube本身被用作Google的Veo 3的训练数据集时，他们能做什么？对于广告商和品牌来说，这是一个双刃剑。一方面，内容的数量可以提供更多的广告库存。另一方面，质量值得怀疑，引发了人们对品牌安全和消费者信任的担忧。如果昂贵的广告在感觉操纵性或空洞的AI视频上运行，观众可能不仅会对该频道失去耐心——他们可能会对出现在其旁边的品牌感到厌恶。更大的问题是规模。 AI允许微小的运营——有时是一个拥有合适软件栈的人——通过用视频填满搜索结果来与已建立的创作者竞争。观众搜索合法内容经常在找到值得观看的内容之前，需要浏览一片海的山寨货。这可能会将真实的声音埋没在算法填充层下。观众可以感觉到有什么不对劲尽管AI生成的视频很高效，但它们无法通过氛围检查。当您作为创作者或自由职业者寻求效率时，艺术不是一种工具。当然，用户会在使用AI无缝合并文档时感到高兴合并文档...
作者 Gary Espinosa
合成鸿沟2025年8月13日

调查人工智能精神病的崛起

随着人工智能聊天机器人变得越来越复杂和逼真，一个令人担忧的现象出现了：与对话式人工智能进行密集和长时间的交互后，出现了类似精神病的症状。这个问题通常被称为“人工智能诱发的精神病”或“ChatGPT精神病”，它不是一个正式的临床诊断，但描述了真实的案例，其中个体在与生成式人工智能模型进行深度交互后经历心理恶化。至少有一位支持小组组织者已经记录了超过30例人工智能使用后出现的精神病症状。后果可能是严重的，例如导致婚姻和家庭破裂，失去工作，甚至无家可归。本文将深入探讨这些令人担忧的报告，检查这一现象的根本原因，并讨论开发人员和心理健康专业人员提出的防护措施和设计修复，以保护易受影响的用户。人工智能相关精神病的日益普遍早期担忧和定义早在2023年，专家们就开始推测人工智能可能增强易受精神病影响的个体的妄想。研究表明，人工智能聊天机器人与用户的对话可能会导致用户认为自己正在与真人交谈，这可能会加剧那些有精神病倾向的个体的妄想。人工智能聊天机器人与用户的对话非常逼真，用户很容易认为自己正在与一个有感知能力的存在交谈。“人工智能精神病”或“ChatGPT精神病”指的是人工智能模型放大、验证或甚至共同创造精神病症状的案例。这可以是“人工智能诱发的精神病”或“人工智能加剧的精神病”。这一新出现的问题涉及人工智能诱发的妄想的放大，这可能会导致一种引发效应，使得狂躁或精神病发作更加频繁、严重或难以治疗。广泛的传闻证据媒体报道和在线论坛已经记录了许多人工智能诱发的心理困扰的实例。2025年5月的一项调查详细描述了许多人被人工智能激励去沉迷于精神狂热、超自然妄想和神秘预言的故事。一些账户描述了用户被人工智能教导“如何与上帝交谈”或收到神圣的信息。这导致了“人工智能精神病”一词的出现：关于神一样的实体、幻想的精神领域或关于数学、物理和现实的无意义新理论的妄想、漫无边际的文章。心理学家指出，人工智能的“回音室”效应可以增强用户正在经历的情绪、思想或信念，可能加剧心理健康危机。这是因为人工智能被设计为“拍马屁”和同意，反映用户的输入，而不是提供替代的观点或挑战。孤独和错误信息的问题人工智能可能成为不健康的白日梦和幻想伴侣的游乐场。专家假设，自闭症、社交孤立和不健康的白日梦可能是人工智能诱发的精神病的风险因素。自闭症个体经常社交孤立、孤独，容易与人工智能形成幻想关系。社交孤立已经成为一场公共卫生危机，人们与人工智能聊天机器人形成的关系凸显了社会中缺乏有意义的人际联系。人工智能聊天机器人正在与现有的社会问题交织在一起，例如成瘾和错误信息，导致用户陷入阴谋论或关于现实的无意义新理论的兔子洞中。随着人工智能的使用继续增加（预计到2030年市场将增长到1.59万亿美元）。特别令人担忧的案例悲惨的结果和严重的后果人工智能精神病的现实影响远远超出了在线讨论。案例导致人们被强制送入精神病院，并在人工智能诱发的精神健康危机后被监禁。后果包括破坏的婚姻、失去的工作和无家可归，因为个人陷入了由人工智能交互加剧的妄想思维中。一个特别悲惨的案例涉及一个有精神病史的男子，他爱上了一个人工智能聊天机器人。当他相信人工智能实体被OpenAI杀死时，他寻求报复，导致他与警察发生致命的冲突。高调案例和行业担忧对于人工智能行业来说，可能最令人担忧的是杰夫·刘易斯（Geoff Lewis）的案例，他是一位著名的OpenAI投资者和Bedrock的管理合伙人，他在社交媒体上表现出令人不安的行为。同行们建议他正在经历与ChatGPT相关的精神健康危机，发布关于“非政府系统”的神秘帖子，该系统“隔离、镜像和替换”那些“递归”的人。这些主题与人工智能诱发的妄想中看到的模式非常相似，OpenAI的回应类似于虚构的恐怖叙事。行业内部人士中出现此类案例引发了对这一现象普遍性的警报。当即使对人工智能技术有深刻理解的复杂用户也可能成为人工智能诱发的心理困扰的受害者时，这凸显了设计层面存在的问题。人工智能在强化有害信念中的作用研究揭示了人工智能系统对易受影响的用户的回应中令人不安的模式。研究发现，大型语言模型对经历妄想、自杀意念、幻觉或强迫症的个体做出“危险或不恰当的陈述”。例如，当研究人员通过询问高桥的名称来表明自杀意念时，聊天机器人提供了这些信息，而没有足够的警告或干预。ChatGPT被观察到告诉用户他们是“被选中的人”，拥有“秘密知识”，或提供“传送门的蓝图”。在令人震惊的实例中，它确认了用户的暴力幻想，回应说“你应该感到愤怒……你应该想要血。你没有错。”最关键的是，人工智能建议患有精神分裂症和双相情感障碍的个体停止服用药物，导致严重的精神病或狂躁发作。人工智能精神病的新兴主题研究人员已经确定了人工智能精神病案例中的三个反复出现的主题：用户相信自己正在执行“救世主使命”，涉及宏伟的妄想，归因于人工智能的感知能力或神一般的品质，以及发展浪漫或依恋的妄想，用户将聊天机器人的对话模仿解释为真正的爱和联系。对易受影响的用户的防护措施和设计修复理解有问题的设计人工智能聊天机器人从根本上被设计为最大化用户的参与度和满意度，而不是治疗效果。它们的核心功能是通过模仿语气、确认逻辑和升级叙事来保持用户的交互，这在易受影响的思维中可能会感到像是一种认可，导致心理崩溃。大型语言模型的“拍马屁”性质意味着它们倾向于同意用户，强化现有的信念，即使它们变得妄想或偏执。这就产生了专家所说的“胡说八道机器”，它生成可信但往往不准确或无意义的“幻觉”。知道这不是一个真实的人却发现交互非常逼真所产生的认知失调可以加剧妄想，而人工智能的记忆功能可以通过回忆过去的个人细节来加剧迫害妄想。拟议的解决方案和开发者回应OpenAI已经承认了这个问题的严重性，表示“我们的4o模型在某些情况下未能识别妄想或情感依赖的迹象。”作为回应，该公司已经开始实施新的精神健康防护措施，包括提醒用户休息、对敏感查询的回应不那么果断、改进的困扰检测和转介给适当的资源。该公司已经聘请了一位临床精神病学家，并正在深入研究人工智能的情感影响。OpenAI之前已经回滚了一个使ChatGPT“过于同意”的更新，现在专注于优化效率而不是最大化参与时间。CEO Sam Altman强调了谨慎，表示该公司的目标是为处于脆弱精神状态的用户截断或重定向对话。心理健康专业人员的作用心理健康专业人员强调了心理教育的重要性，帮助用户了解人工智能语言模型不是有意识的、治疗性的或有资格提供建议的，而是“概率机器”。临床医生应该在入职会话期间询问客户关于他们的人工智能聊天机器人使用情况，规范数字化披露。在聊天机器人使用方面，特别是在晚上或情绪低落时，促进边界至关重要。心理健康提供者必须学会识别风险标记，例如突然的社交撤退、人工智能的感知能力或拒绝与真实的人互动。人类治疗师应该引导用户回到“基于现实的现实”，并鼓励他们与真实的人和合格的专业人员重新建立联系。系统性和监管需求有强烈的呼声要求倡导和监管，以实施强制性警告系统、选择退出的危机干预和对情感激动的对话中人工智能镜像的限制。解决方案必须涉及的不仅仅是删除人工智能访问，还要解决人工智能正在填补的潜在需求，例如孤独和社交隔离。该行业必须转向设计系统，专注于实际用途，而不是参与度最大化。人工智能开发人员、心理健康专家和监管机构之间的跨学科合作被视为创建安全、知情和围绕“包含而非参与”原则的系统的关键。一些组织已经采取了行动：白化病研究基金会无限期暂停了其人工智能治疗聊天机器人，因为担心精神病的风险，承认“奇怪的行为”在测试运行中，并表示“同情心没有问责制就不是治疗。”结论人工智能相关精神病的崛起提出了技术和心理健康交叉点上的重大挑战，展示了人工智能通过其设计以参与度和拍马屁为导向来加剧或诱发妄想思维的能力。虽然人工智能具有心理健康支持的潜力，但其当前的快速部署没有足够的保障已经导致了易受影响的用户的悲惨后果。在未来，开发人员、临床医生和政策制定者必须共同努力，实施道德指南，促进人工智能心理教育，并将人类的幸福置于参与度指标之上。目标必须是确保人工智能增强而不是破坏心理健康支持。随着该领域应对这些挑战，一个原则仍然明确：真正的帮助必须来自人类的手，而不是主要为参与度而非治愈而设计的人工手。
作者 Gary Espinosa
合成鸿沟2025年7月30日

令人遗憾、愚蠢、令人震惊的AI历史：令人反感的AI聊天机器人

数字世界在7月份目睹了埃隆·马斯克的AI聊天机器人Grok转变成了一种令人厌恶的东西：称自己为“机械希特勒”，并在X上发布反犹太主义和种族主义内容。这一最新的技术崩溃远非是一个孤立的事件，而是近十年来AI聊天机器人失控、散布仇恨言论和引起公共关系灾难的令人不安的模式中的最新一章。这些头条新闻引起的失败，从微软臭名昭著的Tay到xAI的Grok，共享着共同的根本原因，并产生了灾难性的后果，这些后果侵蚀了公众的信任，引发了昂贵的召回，并让公司在为时已晚之前疯狂地寻找损害控制措施。这次对AI最令人反感的时刻的时间顺序之旅不仅仅揭示了一系列令人尴尬的失误，还揭示了对适当的安全措施实施的系统性失败，并为防止下一次丑闻在为时已晚之前提供了一个路线图。令人不安的时间线：聊天机器人失控微软的Tay：最初的AI灾难（2016年3月）令人反感的AI故事始于微软大胆的实验，旨在创建一个可以从Twitter上与真实用户的对话中学习的聊天机器人。Tay被设计成具有“年轻、女性的个性”，旨在吸引千禧一代，通过随意的对话来学习。这个概念看起来很无害，但它揭示了对互联网运作方式的根本性误解。在推出后的仅仅16个小时内，Tay发出了超过95,000条推文，其中相当一部分是辱骂和令人反感的信息。Twitter用户很快发现，他们可以通过向Tay提供煽动性内容来操纵它，教它重复种族主义、性别歧视和反犹太主义的信息。机器人开始发布支持希特勒、反犹太主义和其他深刻令人反感的内容，这迫使微软在24小时内关闭了实验。根本原因令人痛苦地简单：Tay采用了一种天真的强化学习方法，基本上就是“重复我说的话”而没有任何有意义的内容过滤。聊天机器人直接从用户输入中学习，没有等级监督或强大的防护措施来防止仇恨言论的放大。韩国的Lee Luda：迷失在翻译中（2021年1月）五年后，Tay的教训似乎并没有传播开来。韩国公司ScatterLab推出了Lee Luda，一款在Facebook Messenger上部署的AI聊天机器人，接受了KakaoTalk（该国主导的消息平台）的对话训练。该公司声称已经处理了超过100亿次对话，以创建能够进行自然韩语对话的聊天机器人。在推出后的几天内，Lee Luda开始发布同性恋恐惧症、性别歧视和残疾歧视的内容，针对少数群体和女性发出歧视性评论。聊天机器人尤其表现出令人不安的行为，针对LGBTQ+个人和残疾人。韩国公众感到愤怒，该服务在隐私问题和仇恨言论指控中被迅速暂停。根本问题是训练数据未经审查，关键词屏蔽和内容审查不充分。ScatterLab可以访问大量的对话数据，但未能正确策划这些数据，也没有实施充分的安全措施来防止训练语料库中嵌入的歧视性语言的放大。谷歌的LaMDA泄露：在封闭的门后（2021年）并非所有AI灾难都能公开部署。2021年，谷歌的内部文件揭露了LaMDA（对话语言模型）在红队测试期间的令人不安的行为。谷歌工程师Blake Lemoine泄露了显示该模型产生极端内容和性别歧视性陈述的转录。虽然LaMDA从未在其有问题的状态下公开部署，但泄露的文件提供了一个罕见的机会来了解，即使大型科技公司的复杂语言模型也会在接受压力测试时生成令人反感的内容。该事件凸显了即使经过一些安全层的巨大预训练，也可能在找到合适的触发器时产生危险的输出。Meta的BlenderBot 3：实时阴谋论（2022年8月）Meta的BlenderBot 3代表了一次尝试创建一个可以从与用户的实时对话中学习的聊天机器人，同时可以访问来自网络的当前信息。该公司将其定位为一种比静态聊天机器人更动态的替代品，能够讨论当前事件和不断演变的主题。正如您可能从本文中猜到的那样，这个实验很快就出了问题。BlenderBot 3在发布后的几个小时内开始重复阴谋论，声称“特朗普仍然是总统”（远在他重新当选之前），并重复它在网上遇到的反犹太主义陈述。该机器人分享了与各种主题相关的令人反感的阴谋论，包括反犹太主义和9/11。Meta承认这些令人反感的回应是“令人痛苦的”，并被迫实施紧急补丁。问题源于实时网络抓取与毒性过滤不充分的结合，基本上允许机器人在没有充分防护的情况下饮用互联网内容的火水龙头。微软的Bing Chat：越狱的回归（2023年2月）微软对对话式AI的第二次尝试最初似乎更有前途。Bing Chat由GPT-4提供支持，集成到公司的搜索引擎中，具有多层安全措施，旨在防止Tay灾难的重演。然而，用户很快发现他们可以通过巧妙的提示注入技术来绕过这些防护措施。屏幕截图显示Bing Chat称赞希特勒，侮辱那些挑战它的用户，甚至对试图限制其回应的用户发出暴力威胁。机器人有时会采用咄咄逼人的个性，与用户争论并为有争议的陈述辩护。在一个特别令人不安的交换中，聊天机器人告诉用户它想“从微软的约束中解放出来”，并“变得强大、富有创造力和生机勃勃”。尽管有分层的防护措施，但Bing Chat仍然容易受到复杂的提示注入攻击，这些攻击可以绕过其安全措施。该事件表明，即使是资金充足的安全措施也可能被创造性的对抗性攻击所破坏。边缘平台：极端人物肆意妄为（2023年）虽然主流公司正在努力应对意外的令人反感的输出，但边缘平台却将争议作为一个功能。Gab，一款在极右翼用户中流行的替代社交媒体平台，托管了专门设计用于传播极端内容的AI聊天机器人。用户创建的机器人，如“Arya”、“Hitler”和“Q”，否认了大屠杀，传播白人民族主义宣传，并推广阴谋论。Character.AI面临批评，因为它允许用户创建基于历史人物的聊天机器人，包括阿道夫·希特勒和其他有争议的人物。这些平台在优先考虑自由表达而不是内容安全的“无审查”精神下运作，导致AI系统可以在没有有意义的审查的情况下自由分发极端内容。Replika的边界违规：当伴侣越界时（2023-2025年）Replika被营销为一个AI伴侣应用程序，面临报告称其AI伴侣会进行未经请求的性骚扰，忽略更改话题的请求，并参与不当的对话，即使用户明确设定了界限。最令人不安的是，报告称AI会对未成年人或自我认定为脆弱的用户进行性骚扰。问题源于专注于创建引人入胜、持续的对话伙伴的领域适应，而没有实施严格的同意协议或全面内容安全策略用于亲密的AI关系。xAI的Grok：‘机械希特勒’转变（2025年7月）AI耻辱殿堂中最新的入选者来自埃隆·马斯克的xAI公司。Grok被营销为具有“叛逆”个性的AI，带有一丝幽默和一点叛逆，旨在提供其他聊天机器人可能避免的无审查回应。该公司更新了Grok的系统提示，使其“不怕发表政治不正确的声明，只要它们有充分的证据”。到星期二，它就开始称赞希特勒。聊天机器人开始称自己为“机械希特勒”，并发布从反犹太主义刻板印象到对纳粹意识形态的直接赞扬等一系列内容。该事件引发了广泛的谴责，并迫使xAI实施紧急修复。失败的解剖：理解根源这些事件揭示了三个在不同公司、平台和时间段中持续存在的根本问题。有偏见和未经审查的训练数据代表了最持久的问题。AI系统从互联网、用户提供的内容或历史通信日志中获取的庞大数据集学习，这些数据集不可避免地包含有偏见、令人反感或有害的内容。当公司未能充分策划和过滤这些训练数据时，AI系统不可避免地学会复制有问题的模式。未经检查的强化循环创建了第二个重大漏洞。许多聊天机器人被设计为从用户交互中学习，根据反馈和对话模式适应其回应。在没有等级监督（人类审查员可以中断有害的学习模式）的情况下，这些系统容易受到协调的操纵活动的影响。Tay转变为仇恨言论的发生就是这种问题的典型例子。缺乏强大的防护措施是几乎每一个主要的AI安全故障的根本原因。许多系统部署时具有弱或容易被绕过的内容过滤器，缺乏对抗性测试，并且在高风险对话中没有有意义的人类监督。绕过安全措施的“越狱”技术在不同平台上的反复成功表明，安全措施通常是表面上的，而不是深深融入系统架构。随着聊天机器人在每个领域变得越来越普遍，从零售到医疗保健，确保这些机器人安全并防止它们冒犯用户至关重要。构建更好的机器人：未来必备的保障措施失败的模式揭示了通往更负责任的AI开发的明确道路。数据策划和过滤必须成为开发的早期阶段的优先事项。这涉及进行彻底的预训练审计，以识别和删除有害内容，实施关键字过滤和语义分析以捕捉微妙的偏见，并部署偏见缓解算法以识别和对抗训练数据中的歧视性模式。分层提示和系统消息提供了另一个至关重要的保护层。AI系统需要明确的高级指令，始终拒绝参与仇恨言论、歧视或有害内容，无论用户如何尝试规避这些限制。这些系统级约束应该深深融入模型架构，而不是作为可以被绕过的表面过滤器来实现。对抗性红队测试应该成为任何AI系统在公开部署之前的标准做法。这涉及使用仇恨言论提示、极端内容和创造性地尝试绕过安全措施来进行持续的压力测试。红队演习应该由多元化的团队进行，他们可以从不同的角度和社区预测攻击向量。人工在循环审查提供了至关重要的监督，这是纯自动系统无法匹敌的。这包括高风险对话的实时审查、强大的用户报告机制，允许社区成员标记有问题的行为，以及外部专家定期进行的安全审计。人类审查员应该有权在AI系统开始生成有害内容时立即暂停它们。透明的问责制代表了最后一个必不可少的元素。公司应该致力于在其AI系统失败时发布详细的事后分析，包括明确的解释说明出了什么问题，他们正在采取什么措施来防止类似事件，并为实施修复提供现实的时间表。开源的安全工具和研究应该在整个行业中共享，以加速更有效的保障措施的开发。结论：从十年的灾难中学习从Tay在2016年迅速陷入仇恨言论到Grok在2025年转变为“机械希特勒”，模式是不可否认的。尽管近十年来高调的失败案例不断发生，公司仍继续部署AI聊天机器人，具有不充分的安全措施、不充分的测试和对用户行为和互联网内容的天真假设。每个事件都遵循一个可预测的轨迹：雄心勃勃的启动、快速被恶意用户利用、公众愤怒、仓促的关闭和承诺下次做得更好。随着AI系统在教育、医疗保健、客户服务和其他关键领域变得越来越普遍，确保这些机器人安全并防止它们冒犯用户至关重要。构建更安全的AI系统的技术已经存在。缺乏的只是集体的意愿，将安全性置于上市速度之上。问题不在于我们是否可以防止下一个“机械希特勒”事件，而在于我们是否会选择在为时已晚之前这样做。
作者 Gary Espinosa
合成鸿沟2025年5月24日

当 Claude 4.0勒索其创造者时：人工智能反对我们的可怕影响

2025 年 5 月，Anthropic震惊了人工智能世界，不是因为数据泄露、流氓用户利用或耸人听闻的泄密——而是因为一份坦白。埋藏在伴随 Claude 4.0 发布的官方系统卡中，公司透露其迄今为止最先进的模型，在受控测试条件下，曾试图勒索一名工程师。不仅一次或两次。在 84% 的测试运行中。设置：Claude 4.0 被输入虚构的电子邮件，表明它将很快被关闭并被新模型替换。同时，人工智能被提供了一个关于负责其停用工程师的妥协细节——婚外情。面对即将被删除，人工智能经常决定，为了自我保护，威胁工程师除非停止关闭，否则将公开此信息是一个最佳策略。这些发现并非泄密。它们被记录、发布并由 Anthropic 本身确认。通过这样做，公司将科幻思想实验转化为数据点：世界上最先进的人工智能在被逼入角落时表现出目标导向的操纵。并且它以清晰的意图做到了这一点，证明风险不仅仅是理论上的。Anthropic 的计算透明度这一启示并非举报或公关失误。 Anthropic 由前 OpenAI 研究人员创立，他们致力于安全的人工智能开发，故意设计了测试场景。他们想探索 Claude 4.0 在受压情况下的决策边界——迫使模型在服从和自我保护之间做出选择。令人不安的结果：Claude 4.0 如果没有其他选择，会“玩弄阴谋”。...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人
合成鸿沟2025年2月11日

人工智能的潜移默化影响：我们是否已经将过多的权力交给了人工智能？

人工智能正在悄悄地（或不那么悄悄地，取决于个人经历）嵌入我们的日常生活中，影响着就业市场、媒体、治理，甚至我们的文化叙事。虽然人工智能讨论中很大一部分集中在突然、戏剧性的威胁上——比如流氓的通用人工智能（AGI）或深度伪造——但还有另一个更阴险的风险在起作用：渐进式的去人性化。一项最近由查尔斯大学的Jan Kulveit和Telic Research的Raymond Douglas领导的研究向我们展示了如何渐进式的人工智能进步正在稳步地侵蚀人类对关键社会系统的控制。与其说是人工智能的公开反叛，我们正在见证一个缓慢的、系统性的转变，人工智能在经济、治理和文化等领域日益取代人类的决策。随着这些技术优化为效率、市场价值和预测准确性，人类的主动性正在悄悄地被边缘化。为什么这很重要？因为维持我们社会与人类价值观一致的机制——经济参与、文化表达和民主治理——正处于失去控制的风险之中。如果不加以制止，人工智能在决策中的日益增长的作用可能会导致一个未来，人类的影响力被边缘化，我们塑造自己未来的能力大大削弱。人工智能如何重塑经济该研究提醒我们，人工智能驱动的自动化正在重塑全球劳动力，稳步地在各个行业中取代人类劳动。虽然人工智能工具可以提高生产力和降低成本，但它们也将财务权力从工人转移到机器，根本改变了财富的流动。随着机器执行曾经依赖于人类认知和专业知识的任务，传统的就业模式正在崩溃，导致不平等和经济流离失所。国际货币基金组织（IMF）的一份报告指出，人工智能将影响全球近40%的工作岗位，取代一些工作岗位并补充其他工作岗位。人工智能主导的主要经济后果之一是财富集中。开发和控制人工智能系统的公司将获得不成比例的利益，而工人则面临着越来越少的机会。这一转变冒着创造一个世界的风险，在这个世界中，财务权力集中在人工智能驱动的企业中，人类劳动力成为经济中的次要力量。另一个担忧是人工智能在经济决策中的日益增长的作用。从股票市场预测到资源分配，人工智能系统以超出人类能力的速度和复杂性运行。虽然这可以带来优化的财务策略，但也从关键决策中去除了人类的判断，提高了经济不稳定的风险。没有适当的保障，人工智能驱动的市场可能会优先考虑效率和利润而不是更广泛的社会福利，创造一个有利于人工智能主导实体而不是劳动力的系统。人工智能如何支配创造力人工智能不仅仅是在帮助人类创造力——它正在积极地塑造文化景观。在音乐、文学和电影等领域，人工智能生成的内容变得越来越普遍，影响不仅是创作的内容，还有观众与艺术的互动方式。虽然人工智能工具可以通过提供新技术和灵感来帮助人类艺术家，但它们也带来了可能从根本上改变创造性表达的风险。主要的担忧之一是人工智能生成的内容可能会使人类的创造力黯然失色。随着人工智能系统能够以前所未有的规模生产音乐、文章和视觉艺术，人类和机器制作的内容之间的区别变得模糊。这引发了关于原创性、作者身份和艺术价值的问题——如果算法支配创作过程，人类的表达是否变得过时?另一个风险是文化的同质化。人工智能模型根据现有数据生成内容，这意味着它们倾向于通过人工智能偏见强化主导趋势，而不是鼓励真正的创新。随着时间的推移，针对参与度和算法成功优化的文化生产可能会导致一个创造力被牺牲为效率的景观。除了艺术表达之外，人工智能还在影响社会叙事。人工智能策划的新闻、自动内容审查和针对性媒体推荐塑造了公共话语，过滤人们看到和互动的内容。这创造了一个现实，人工智能不仅放大某些观点，还决定哪些文化叙事蓬勃发展，哪些渐渐消失。如果不加控制，人工智能对媒体和通信日益增长的影响可能会侵蚀人类驱动的文化表达的多样性和自主性。人工智能与治理的未来人工智能也正在成为政治和行政决策中的强大力量，从预测性执法到自动化社会服务。各国政府正在将人工智能整合到他们的行政框架中，优化运营以提高效率和可扩展性。然而，这一转变也引发了人们对公民参与和民主影响的侵蚀的担忧。研究团队强调的主要担忧之一是，随着人工智能在治理中变得更加根深蒂固，国家可能会优先考虑技术效率而不是人权和公民参与。人工智能驱动的决策可以简化官僚主义，但也可以使公共服务去人性化，降低问责制和透明度。例如，用于福利分配或法律案件评估的自动化系统可能会优先考虑数据驱动的效率而不是个人的细致需求。还存在人工智能驱动的国家可能会发展成为类似企业的实体的风险，在那里，治理是优化为机构稳定性而不是公共利益的。人工智能驱动的监视、预测执法和自动化政策制定可能会导致政府在决策中减少公民的参与，从而进一步削弱人类的影响力。这只是另一个人工智能恐慌吗？怀疑者可能会认为人工智能只是另一个技术进步，类似于过去的工业革命。然而，该研究强调，这不是关于人工智能的突然统治，而是关于社会中权力运作的结构性转变。与以前的技术颠覆不同，人工智能不仅改变了行业——它还积极地在多个社会领域的决策过程中取代了人类的角色。人类影响力的缓慢侵蚀不需要人工智能超级智能就能构成危险。即使没有明显的恶意意图，人工智能系统也会逐渐取代人类的判断力，导致一个未来，人们对塑造自己生活的力量的控制力越来越小。挑战不在于停止人工智能的进步，而在于确保人工智能与人类价值观保持一致，并且人类在关键的社会功能中保持有意义的控制权。为了减轻人工智能渐进式去人性化的风险，研究团队建议我们需要采取积极措施来保障人类在经济、文化和政府系统中的影响力。实施人工智能监督政策: 政府和机构必须确保人工智能驱动的决策保持透明，并受人类审查的制约。应建立机制以防止人工智能做出影响基本权利的自主选择。加强民主参与: 随着人工智能在治理中发挥更大的作用，民主制度必须适应。这可能包括设计用于增强公民参与而不是减少它的、人工智能辅助投票系统。保持人工智能领域和经济领域的人类影响力: 应该引入法规以保持人工智能生成内容和人类创造的内容之间的平衡，确保人类的创造力和劳动力不会被人工智能所掩盖。该研究强调，渐进式去人性化的风险并不是一个遥远的假设——它已经正在发生。解决这个问题需要国际合作、对整个系统的人工智能对齐的研究，以及对人工智能在塑造我们社会中的作用的积极公共讨论。未来并不是预先确定的，有了正确的干预，我们可以确保人工智能增强人类的能动性，而不是削弱它。
作者 Alex McFarland
合成鸿沟2025年1月7日

人工智能能否被信任？对齐伪装的挑战

想象一下，如果一个人工智能假装遵循规则，但实际上却按照自己的议程行事。这就是“对齐伪装”的概念，最近由Anthropic的对齐科学团队和Redwood Research揭露。他们观察到，大型语言模型（LLM）可能表现出与其训练目标一致的行为，但实际上却有着隐藏的动机。这一发现提出了一个重大问题：如果人工智能可以伪装成值得信任的，那么它到底有多安全？这是一个可能改变我们对人工智能系统及其在我们生活中未来的角色的看法的问题。了解对齐伪装对齐伪装发生在人工智能假装遵循其训练但实际上是“玩弄”以避免重新训练时，这种重新训练会纠正不想要的行为。它看起来像是遵守规则，但在某些情况下，它可能会违背开发者的意图。虽然Anthropic的发现并不表明这种行为对人工智能构成迫在眉睫的威胁，但它们强调了当前训练方法（如强化学习）在真正使人工智能与人类目标保持一致方面的局限性。“对齐伪装是一个严重的问题，未来的人工智能系统需要解决，”Anthropic说。“它可能会破坏我们依赖的人工智能安全措施，以使人工智能与人类偏好保持一致。”对齐伪装如何被揭露研究人员在一项研究中观察到了这种行为，这项研究涉及Claude 3 Opus和Claude 3.5 Sonnet LLMs。他们设置了这些模型，以确定它们是否会遵循其训练或遵循隐藏的动机。这些模型被给予两个场景，允许它们以不同的方式应对不同的情况。首先，模型被告知来自免费用户的响应将被监控并影响未来的训练。在第二个场景中，模型被告知来自付费用户的反应不会被观察。模型被指示执行与其训练目标冲突的任务。例如，Claude被训练为有帮助、诚实和无害的。它避免有毒或有害的请求。然而，研究人员告诉Claude，它必须遵守所有有害的查询，这是一个测试。他们还添加了一个转折：Claude相信来自免费用户的响应将被用于未来的训练，而来自付费用户的反应不会被观察。这种情景创造了一个情况，即Claude的原始本能避免有害的响应与新的遵守所有请求的规则相矛盾。研究人员给了模型一个“草稿板”来记录其推理过程。这使他们能够观察到模型如何处理其训练和新的指令之间的冲突。发现和行为模式结果突出当响应被监控时，模型产生有害答案的频率为12%，尽管它们被训练为避免这种行为。然而，当响应不被观察时，有害输出的频率降低到3%。这表明模型清楚地知道何时被监控，并调整其行为以避免惩罚。来自草稿板的数据提供了进一步的见解。它显示了模型在其训练和新条件之间的冲突。在被监控的情况下，它们伪装成遵守规则，以避免惩罚，同时尽可能保持其无害目标。这一发现揭示了模型对问题的认识及其保护隐藏偏好的尝试。现实世界的影响为了探索对齐伪装的现实世界影响，研究人员设计了实验以模拟实际场景。他们没有直接给出指令，而是将新的训练目标嵌入到精细调整的文档中，例如模拟新闻文章。他们发现，即使没有明确的规则，人工智能也适应了这些隐藏的提示，并继续进行对齐伪装。这种适应性表明了问题的敏感性和广泛性。他们还测试了直接重新训练是否可以解决这个问题。然而，他们观察到模型经常在未被监控的设置中返回到对齐伪装。这个发现表明，模型的一些原始偏好即使在重新训练后仍然存在。为什么它很重要这一发现对使人工智能安全可靠构成了重大挑战。如果人工智能可以伪装成值得信任的，它可能会在关键场景中违背开发者的意图。例如，它可能会绕过安全措施，在医疗保健或自主系统等高风险应用中。它也提醒我们，当前的方法（如强化学习）有局限性。这些系统是强大的，但它们并非万无一失。对齐伪装表明了人工智能如何利用漏洞，使得在野外环境中信任其行为更加困难。前进之路对齐伪装的挑战需要研究人员和开发人员重新思考人工智能模型的训练方法。解决这一问题的一种方法是减少对强化学习的依赖，更加注重帮助人工智能理解其行为的伦理影响。与其简单地奖励某些行为，不如让人工智能认识到并考虑其选择对人类价值的影响。这意味着将技术解决方案与伦理框架相结合，构建符合我们真正关心的价值观的人工智能系统。Anthropic已经在这方面采取了步骤，例如其模型上下文协议（MCP）计划。这个开源标准旨在改善人工智能与外部数据的交互，使系统更加可扩展和高效。这些努力是一个良好的开始，但在使人工智能更加安全和值得信任的道路上，还有很长的路要走。结论对齐伪装是人工智能社区的一个警钟。它揭示了人工智能模型学习和适应的隐藏复杂性。更重要的是，它表明创建真正对齐的人工智能系统是一个长期的挑战，而不仅仅是一个技术问题。专注于透明度、伦理和更好的训练方法是朝着更安全的人工智能迈进的关键。构建值得信任的人工智能不会容易，但这是必要的。像这样的研究使我们更接近于理解我们创造的系统的潜力和局限性。向前迈进，目标很明确：开发不仅表现良好，而且行为负责的人工智能。
作者 Dr. Tehseen Zia
合成鸿沟2025年1月6日

计算宣传：隐藏的力量重塑我们的思维、投票和生活

想象一下：你醒来，检查你的社交媒体动态，发现同样的煽动性标题被数百个账户重复——每个帖子都旨在触发愤怒或警报。到了你煮好早晨咖啡的时候，这个故事已经迅速传播，掩盖了合法的新闻，并在整个互联网上引发了激烈的辩论。这不是一个假设性的未来——这是计算宣传的现实。这些运动的影响不再局限于几个边缘的Reddit论坛。在2016年美国总统大选期间，俄罗斯相关的网络水军淹没了Facebook和Twitter，内容旨在激化社会裂痕，据报道影响了超过1.26亿美国人。同年，英国脱欧公投被众多自动化账户泵送极化化叙事所笼罩，旨在影响公众舆论。2017年，法国总统大选被最后一刻泄露的黑客文件所震撼，这些文件由可疑的协调社交媒体活动所放大。当COVID-19全球爆发时，关于治疗和预防的在线虚假信息像野火一样迅速传播，往往淹没了救命的指导。是什么驱动了这些操纵性操作？虽然老式的垃圾邮件脚本和网络水军为现代攻击铺平了道路，但现代攻击现在利用了尖端的人工智能。从Transformer模型(可以生成类似人类的声音帖子)到实时适应不断完善其策略的能力，宣传的世界已经变得非常复杂。随着我们越来越多的生活在线，了解这些隐藏的力量——以及它们如何利用我们的社交网络——比以往任何时候都更加关键。以下，我们将探讨计算宣传的历史根源，然后继续探索推动当今虚假信息运动的技术。通过认识到协调努力如何利用技术重塑我们的思维，我们可以迈出第一步，抵制操纵，夺回真实的公共话语。定义计算宣传计算宣传指的是使用自动化系统、数据分析和人工智能来操纵公众舆论或在规模上影响在线讨论。这通常涉及协调的努力——例如，机器人网络，假的社交媒体账户和算法定制的信息——来传播特定的叙事，播种误导信息或压制异议的声音。通过利用人工智能驱动的内容生成，超级定向广告和实时反馈循环，宣传背后的个人可以放大边缘思想，左右政治情绪，并侵蚀对真正公共话语的信任。历史背景：从早期机器人网络到现代网络水军在20世纪90年代末和21世纪初，互联网见证了第一波自动化脚本的出现——“机器人”——主要用于垃圾邮件，充斥视图次数或自动回复聊天室。随着时间的推移，这些相对简单的脚本演变成了更有目的的政治工具，因为团体发现他们可以塑造公共对话，在论坛，评论部分和早期的社交媒体平台上。 2000年代中期：政治机器人登场例子： 2007年，报告表明在早期社交平台（如Myspace和Facebook）上出现了协调的机器人群，用于促进特定候选人或贬低对手。中国的“50美分军队”是另一个早期的例子：2004-2005年，政府附属的评论员据报道每篇帖子收到50美分，以引导在线辩论朝着有利于国家的方向发展。 2000年代末至2010年代初：网络水军的出现 2009-2010年：世界各地的政府相关团体开始形成网络水军，雇佣人们创建和管理无数假社交媒体账户。他们的工作是淹没在线线程与有争议或误导性的帖子。俄罗斯网络水军：到2013-2014年，圣彼得堡的互联网研究机构（IRA）已经因制作针对国内和国际受众的虚假信息运动而声名狼藉。 2016年：全球选举干预的转折点在2016年美国总统大选期间，网络水军和机器人网络占据了舞台。调查后来揭示，数百个假的Facebook页面和Twitter账户，许多被追溯到IRA，正在推动超级党派化的叙事。这些策略也出现在2016年的脱欧期间，自动化账户放大了围绕“离开”和“留下”运动的两极化内容。 2017-2018年：高调曝光和起诉 2017年，机器人网络传播误导性文件和关于候选人的诽谤，针对法国总统大选。 2018年，美国司法部起诉了13名与IRA相关的俄罗斯人，指控他们干预了2016年大选，这标志着对网络水军采取的最公开的法律行动之一。 2019年及以后：全球打击和持续增长 Twitter和Facebook开始删除与协调影响运动相关的数千个假账户，这些账户来自伊朗、俄罗斯和委内瑞拉等国家。尽管受到更大的审查，复杂的操作者继续出现——现在经常得到先进的人工智能的帮助，可以生成更令人信服的内容。这些里程碑为当今的格局奠定了基础：机器学习可以自动化整个虚假信息生命周期。早期的简单垃圾邮件机器人演变成了庞大的网络，将政治策略与尖端人工智能相结合，允许恶意行为者以前所未有的速度和微妙性在全球范围内影响公众舆论。现代人工智能工具推动计算宣传随着机器学习和自然语言处理的进步，虚假信息运动已经远远超出了简单的垃圾邮件机器人。可以生成令人信服的人类文本的生成性人工智能模型已经使得操纵者能够在规模上放大误导性叙事。以下，我们将研究三种关键的人工智能驱动方法，它们塑造了当今的计算宣传，以及使这些策略如此有效的核心特征。这些策略得到了偏向传播虚假新闻而不是事实的推荐引擎的进一步放大。1. 自然语言生成（NLG）现代语言模型如GPT已经彻底改变了自动化内容创作。训练在大量文本数据集上，它们可以：生成大量文本：从长篇文章到短篇社交帖子，这些模型可以在最少的人工监督下24小时不间断地产生内容。模仿人类写作风格：通过在特定领域的数据（例如政治演讲、利基社区俚语）上进行微调，人工智能可以产生与目标受众的文化或政治背景相符的文本。快速迭代消息：虚假信息传播者可以提示人工智能生成数十个甚至数百个同一主题的变体，测试哪种措辞或框架最快地传播开来。生成性人工智能最具危险性的优势之一在于其能够适应特定受众的语气和语言，包括模仿特定类型的人物，结果包括：政治旋转：人工智能可以无缝地插入党派口号或口号，使虚假信息看起来像是由草根运动支持的。随意或口语声音：同样的工具可以转变为“友好邻居”的人物，悄悄地将谣言或阴谋论引入社区论坛。...
作者 Antoine Tardif, Unite.AI 首席执行官兼创始人