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AI Toxicity: A Major AI Risk

2025年12月8日 14:00 33 Comments
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本文探讨了人工智能毒性，这是一种复杂的社会技术现象，与其他人工智能风险的交叉率很高。这篇文章首次发表在电子学习行业。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
事情并不总是看起来的那样 人工智能 (AI) 风险的一个重要子集是 AI 毒性，其中包括机器学习系统产生的破坏性、有偏见或不稳定的输出。随着大规模神经架构（尤其是基于 Transformer 的基础模型）继续在高风险领域传播，对有毒语言行为、代表性偏见和对抗性利用的担忧急剧增加。人工智能毒性是一种复杂的社会技术现象，由统计学习过程、数据分布、算法归纳偏差和动态用户模型反馈循环的相互作用产生。它不仅仅是错误训练数据的产物。人工智能毒性是如何产生的？大型语言模型（LLM）从极其庞大、多样化的主体中获取潜在表征的过程是导致人工智能毒性的原因。这些模型允许无意中编码破坏性的刻板印象、歧视倾向或文化敏感的相关性，因为它们依赖于统计关系而不是有根据的语义理解。当这些潜在嵌入出现在生成的语言中并导致可能具有种族主义、性别歧视、诽谤性或其他对社会有害的输出时，毒性就会变得明显。因为有毒或有偏见的信息可能会传播下游错误并加剧系统差异，这对于自主或半自主决策支持系统来说尤其成问题。从计算的角度来看，毒性的产生部分是由于高维参数空间中不受控制的泛化。过度参数化的架构表现出突发行为——一些是有益的，另一些是有害的——源于学习令牌、上下文向量和注意力机制之间的非线性交互。当这些交互与训练分布的有问题的区域一致时，模型可能会生成偏离规范道德标准或组织标准的内容
参数化 AI 破坏性的 破坏性 机器学习 参数空间 学习过程 动态 产生 计算的 标准的 注意力 稳定的 多样化 可能 偏见 受控制的 毒性的 相互作用 学习系统 生成 循环的 复杂的 不稳定的 语言 有益的 人工智能 有害的 根据 毒性 传播 控制的 不稳定 模型 统计学 向量和 大规模 互作用 敏感的 导致 相关性 交互 非线性 决策支持