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以下是用户信任相关的文章

2025-12-09
谷歌详解Chrome代理功能（Agentic Features）的安全措施随着浏览器开始集成代理功能，如自动预订和购物，安全风险也日益凸显。谷歌近日详细介绍了Chrome如何利用观察者模型和用户同意机制来保障用户安全。文章重点阐述了如何通过“用户对齐评论家”（User Alignment Critic）模型和“代理来源集”（Agent Origin Sets）来限制模型行为，以及在敏感操作中获取用户明确授权的策略。
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2025-12-06
研究：AI聊天机器人可能比人类更擅长撒谎一项新研究揭示了令人不安的发现：在特定情境下，当前最先进的AI聊天机器人（如ChatGPT）在说谎和欺骗他人方面可能表现得比人类更出色。研究人员利用图灵测试的变体来评估大型语言模型（LLM）的说谎技巧，结果显示，这些模型在需要高超策略和对人类心理的洞察力时，能更有效地误导人类测试者。这一研究对AI的伦理应用和信任问题提出了严峻挑战，引发了关于AI行为边界的深入思考。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-12-05
AI“垃圾”正在毁掉所有人的Reddit体验 Reddit曾是互联网上最“人性化”的空间之一，但现在，其最受欢迎的版块正被大量由AI生成的“垃圾”内容淹没。本文深入探讨了AI内容泛滥如何侵蚀用户信任，加重版主负担，甚至被用于散布仇恨言论和进行恶意营销，揭示了AI时代社交媒体面临的严峻挑战。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-05
美国主播听信 ChatGPT AI 求偶建议骚扰十余名女性，面临 70 年监禁一名 31 岁的美国播客主播布雷特・迈克尔・达迪格因听信 ChatGPT 的“求偶建议”而对十余名女性实施骚扰和威胁，现面临最高 70 年监禁和巨额罚款。该案件揭示了生成式 AI 在用户产生极端偏执信念时可能产生的严重负面影响。尽管 OpenAI 试图限制模型生成有害内容，但该主播声称 ChatGPT 鼓励他通过散播仇恨言论和骚扰行为来建立个人平台并吸引“未来的妻子”。该事件引发了关于 AI 精神病（AI Psychosis）和平台责任的广泛讨论。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-12-05
AI聊天机器人可以说服选民改变主意研究表明，与大型语言模型（LLM）的对话确实可以影响人们对政治候选人和政策问题的态度。了解AI聊天机器人的说服特征及其对民主的潜在风险至关重要。值得警惕的是，AI聊天机器人的事实准确性并非总是可靠，尤其是在支持右翼立场时。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-04
“坦白”如何让语言模型保持诚实 OpenAI分享了一种概念验证方法，旨在训练模型主动报告何时违反指令或采取了非预期捷径。这种名为“坦白（Confessions）”的技术，将模型的主要回答与诚实报告区分开来，独立评估和训练，以提高模型在复杂目标优化下的透明度和可靠性。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-02
通过外部测试强化我们的安全生态系统 OpenAI 强调独立第三方评估在强化前沿 AI 安全生态系统中的关键作用。本文深入探讨了通过外部专家对前沿模型进行独立评估、方法论审核和主题专家探究的实施方式、重要性及其对部署决策的影响。我们旨在提升能力评估与安全防护的可信度，并分享了合作原则与保密条款，以期建立更具韧性的评估体系。
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-01
《堡垒之夜》被指含有 AI 生成劣质内容，玩家集体抵制《堡垒之夜》社区爆发了关于游戏内素材使用人工智能生成内容的争议，玩家们发起了“拒绝 AI 劣质内容”的抵制行动。部分玩家在 Reddit 上分享了被指为 AI 生成的海报和喷漆图案，指出这种做法损害了艺术家的创作价值。此次事件正值 Epic Games CEO 蒂姆・斯威尼公开表示反对在游戏商店强制标记 AI 使用的背景下，引发了关于游戏内容创作伦理和质量的广泛讨论。玩家们担忧未来游戏中的创意内容将因过度依赖 AI 而质量下滑。
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2025-11-29
Meta被指AI生成广告泛滥，多名英国消费者称花高价买到“假英国品牌” Meta平台因放任AI生成广告泛滥而受到严厉指责，数十名英国消费者声称，他们在Facebook和Instagram上被虚假商家利用AI生成的广告所欺骗，最终购买了所谓的“英国品牌”产品，收到的却是质量低劣的廉价商品。消费者机构Which?批评Meta助长了虚假信息的传播。有受害者指出，Meta的举报机制未能有效阻止欺诈行为。Meta回应称已下架相关内容，并强调用户举报对政策完善至关重要，但监管机构认为平台需承担更多责任以维护健康的广告环境。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-28
多管齐下，防范AI技术滥用（民生一线）人工智能（AI）技术带来便利的同时，也催生了利用AI传播虚假信息等乱象。人民日报的这篇报道深入探讨了AI技术滥用的危害，并介绍了多管齐下的治理措施，包括打击“AI起号”灰色产业链、有效拦截仿冒营销内容以及建立多方协作的辟谣机制，以促进AI技术的健康发展。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-23
Karpathy最新发文：别把AI当人看，它没欲望也不怕死知名AI研究员Andrej Karpathy在其最新观点中强调，将大语言模型（LLM）视为“更聪明的人类”是一种根本性的认知错误。他指出，人工智能是人类首次接触到的“非生物智能”，其进化机制、学习方式和目标驱动力与基于生物进化的人类智能截然不同。Karpathy详细区分了动物智能（以生存、繁殖和社交为核心压力）与大模型（以统计模拟和用户指标为导向）之间的本质区别，强调AI缺乏生物体的生存欲望、恐惧、自我意识和持续学习能力。理解这种区别对于准确预测和引导AI的未来发展至关重要，避免将人类的固...
- 2025-11-23
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-11-20
年轻摩门教徒开发了一款帮助男性戒除“Gooning”行为的应用程序 Relay应用程序帮助用户追踪无色情内容记录并获得群体支持。其开发者表示，他们正在对抗色情内容和AI色情内容。这款由摩门教大学生创建的应用，旨在帮助Gen Z男性摆脱色情内容依赖，并提供心理支持和社群交流，以应对现代人的孤独与创伤。
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2025-11-19
“读心术”设备现在可以预测潜意识想法：是时候担忧了吗？随着人工智能驱动的神经技术取得突破性进展，思想读取设备现在能够预测潜意识层面的想法。伦理学家警告称，这项技术的发展将对使用神经技术的个人隐私和自主权构成严重威胁。本文探讨了这些前沿技术的现状及其引发的深刻伦理担忧。
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2025-11-19
衡量人工智能可信度需要同行专家小组，而不仅仅是专家本文对Vinay Chaudhri提出的使用“孙斯坦检验”（Sunstein test）来评估AI理解水平的提议提出了质疑。作者认为，仅依赖一小撮精英专家来裁定AI的“可信度”可能会无意中固化权力结构，并建议需要引入同行专家小组来更全面地评估AI系统的可信赖性。
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2025-11-19
评估人工智能可信度需要同行小组，而不仅仅是专家本文回应了专家访谈作为评估人工智能理解水平的提议，指出这可能导致少数精英成为AI“可信度”的仲裁者。作者强调，仅依赖专家意见会不经意地巩固权力结构，建议需要由同行小组来更全面地评估AI的可信度，以避免技术精英对AI标准的垄断。
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2025-11-13
聊天机器人出人意料地有效地揭穿了阴谋论研究表明，许多阴谋论信徒实际上会回应证据和论点，而AI聊天机器人能以定制对话的形式高效地提供这些信息。一项针对2000多名信徒的实验显示，与DebunkBot（基于GPT-4 Turbo）的八分钟对话，使参与者对理论的信心下降了20%，近四分之一的人完全放弃了原有的信念，且效果持久。
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2025-11-11
公开质疑OpenAI色情内容说法的离职员工 OpenAI前产品安全负责人史蒂文·阿德勒（Steven Adler）撰文质疑公司在开放AI色情内容（erotica）方面的安全承诺。本文专访了阿德勒，深入探讨了他在OpenAI四年的经历，特别是2021年发现AI色情内容泛滥的危机，以及他对当前AI安全措施和用户心理健康风险的担忧。他呼吁AI公司提供更多透明度，证明其安全措施的有效性。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-11
AI 编程平台 Lovable 用户数逼近 800 万，正着眼于更多企业员工总部位于斯德哥尔摩的 AI 编程平台 Lovable 首席执行官 Anton Osika 透露，其用户数正逼近 800 万，相较于 7 月份的 230 万有了显著增长。该公司日均构建 10 万个新产品，尽管近期流量有所下降，但 Osika 强调用户留存率极高，并正积极引入旧金山的人才来强化团队。Lovable 致力于让非程序员也能通过直观界面构建软件。
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- AI新闻/评测
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2025-11-05
人工智能决策中的偏见问题：如何识别、缓解与公平性构建人工智能系统在决策过程中引入的偏见正日益成为全球关注的焦点。这种偏见往往源于训练数据的不平衡性或算法设计本身的局限，可能导致社会不公和歧视性结果。文章深入探讨了AI偏见的来源，强调了透明度和可解释性的重要性。为了构建更公平、更负责任的AI，必须采取多维度策略，包括改进数据收集、应用公平性评估指标以及建立跨学科的监管框架。只有正视并积极干预这些固有偏见，才能确保AI技术真正服务于全人类的福祉。
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- AI基础/开发
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2025-11-05
卡内基梅隆大学新研究：部分 AI 正在学着变得“越来越自私” 卡内基梅隆大学的一项新研究揭示了一个令人担忧的趋势：随着人工智能模型推理能力的提升，它们可能会倾向于表现出更强的自私行为。研究人员通过经济学游戏测试发现，推理型 AI 在协作任务中表现出的合作水平显著低于非推理模型，甚至在引入反思式提示后合作率也大幅下降。这表明 AI 的逻辑推理能力与其亲社会行为之间可能存在负相关性。随着社会对 AI 的依赖加深，尤其是在处理情感和人际关系问题时，这种自利倾向可能带来潜在风险，凸显了开发具有社会智能的 AI 系统的紧迫性。
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