“人工智能＋”的风险管控与伦理规范(第1/3页)

现在“人工智能+”早就不是啥新鲜词了，不管是手机里的智能推荐、商场里的人脸识别，还是工厂里的智能机器人，到处都能看到它的影子。但就像咱们用新家电得先搞懂安全按钮一样，“人工智能+”用得越广，背后藏着的风险和伦理问题就越不能忽视。接下来咱们就用大白话，把这些事儿拆解开说清楚，让大家一看就明白。

一、技术风险：ai也会“掉链子”，这三种问题最常见

咱们总觉得ai特别厉害，能算复杂数据、能写文案还能画画，但实际上它也会“犯迷糊”“带偏见”，甚至关键时刻“掉链子”。这部分说的技术风险，就是ai在技术层面容易出的岔子，其中最典型的就是算法偏见、模型幻觉和系统可靠性问题。

1.1

算法偏见：ai也会“看人下菜碟”，不是它故意的，是“学歪了”

先说说“算法偏见”，听着挺专业，其实就是ai在做判断的时候，会不自觉地偏向某一类人，或者对某一类人不友好。比如咱们平时用的招聘app，有些公司会用ai筛选简历，如果一开始给ai“喂”的简历里，大部分都是男性的优秀简历，ai就会误以为“男性更符合岗位要求”，之后再看到女性简历，可能就会不自觉地打低分——这就是典型的算法偏见。

为啥会这样？不是ai有“性别歧视”，而是它学习的“素材”有问题。ai就像个小学生，老师教啥它学啥，如果老师给的教材里本身就有偏向性，那学生学出来肯定也带偏。再比如贷款app，有些ai评估用户信用时，会参考用户的居住地，如果某个区域之前有过较多逾期记录，ai可能就会直接给这个区域的用户打低信用分，哪怕有些用户本身信用特别好，也会被“连累”。

这种偏见带来的麻烦可不小。找工作的女性可能因为ai偏见错失机会，信用好的人可能因为ai偏见贷不到款，甚至在司法领域，如果用ai辅助判断案件，偏见还可能影响判决公平性。所以算法偏见不是小事，得提前发现、提前改。

1.2

模型幻觉：ai会“瞎编乱造”，还说得有模有样

再说说“模型幻觉”，这个更有意思，简单说就是ai会“一本正经地胡说八道”。比如你问ai“某本不存在的书的作者是谁”，它不会说“我不知道”，反而会编一个名字，还会瞎编这本书的出版时间、主要内容，甚至引用里面的“名言”，让你误以为真有这本书。

为啥会出现幻觉？因为ai的核心是“预测下一个字/词该放啥”，它不关心内容是不是真的。比如你让ai写一篇关于“古代某座虚构城市的历史”，ai会把它学过的所有“古代城市”“历史事件”的信息拼在一起，凑出一篇逻辑通顺但完全虚构的内容。就像咱们做梦的时候，会把现实里的片段拼在一起，形成一个假的场景，ai的幻觉差不多就是这个意思。

这种幻觉的危害也挺大。如果医生用ai查医学资料，ai编一个假的治疗方案，可能会耽误病人；如果学生用ai写论文，ai编一些假的引用文献，论文就会出大问题。所以现在用ai查信息，尤其是重要信息，一定要多核对，不能全信。

1.3

系统可靠性：ai也会“死机”“出错”，关键时刻靠不住

最后是“系统可靠性”问题，简单说就是ai系统可能会突然出故障，或者在复杂场景下出错。比如自动驾驶汽车，平时在空旷的马路上跑得挺好，但遇到暴雨、大雾天气，或者路上突然出现一个塑料袋、一只小动物，ai可能就会判断失误，要么突然刹车，要么没及时避让，容易引发事故。

再比如银行的ai转账系统，如果突然遇到网络波动，或者系统里的某个程序出了bug，可能会出现“转账成功但对方没收到”“重复转账”等问题，给用户带来损失。还有咱们用的智能客服，平时能解答一些简单问题，但遇到复杂的投诉、咨询，比如“账户被盗了该怎么办”“订单丢了怎么找回”，ai可能就会“答非所问”，或者直接把问题推给人工，要是人工客服又忙不过来，用户就会特别着急。

为啥ai系统会不可靠？一方面是技术本身的问题，比如ai对复杂环境的适应能力还不够强，遇到没见过的场景就容易“懵”；另一方面是人为因素，比如程序员在写代码的时候出了错，或者系统维护不到位，没有及时更新、修复漏洞。所以不管是用ai开车，还是用ai处理金融业务，都得留好“后手”，比如自动驾驶得有人类驾驶员随时接管，ai转账得有人工审核环节，不能完全依赖ai。

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