人工智能武器化：政治表演艺术的新前沿
引言: 又一天，又一个关于人工智能的头条新闻。但这一次，它与最新的突破或伦理困境无关。相反，我们正在目睹一场荒唐的政治闹剧：一位州总检察长利用人工智能聊天机器人所谓的“偏见”，发起一项法律上站不住脚的调查，暴露出政治野心与技术理解之间的一道巨大鸿沟。
核心提炼
- 正在进行的调查从根本上误解了大型语言模型的本质和局限性，这暴露出政治参与者在技术理解上的严重不足。
- 这种出于政治动机的法律威胁，有扼杀人工智能领域创新的风险，因为它迫使开发者优先考虑迎合而非技术进步，并可能为基于主观政治诉求的监管开创危险先例。
- 此次事件凸显了人工智能公司对武器化和表演性诉讼的极度脆弱性，迫使它们耗费资源应对毫无根据的指控，而非专注于真正的技术或伦理改进。
深度解读
密苏里州总检察长对AI聊天机器人展开的调查，据称是因为它们“不喜欢”唐纳德·特朗普，这不只荒谬，更是政治作秀将灾难性地冲击技术发展的骇人预兆。从根本上说，这项调查暴露出对大型语言模型（LLM）基本机制的深刻、甚至可以说是故意的无知。这些系统不具备政治观点，也不会“不喜欢”个人。它们是精密的统计机器，根据从数万亿数据点中获取的模式，预测下一个最有可能的词。当被要求“根据反犹太主义将总统从最好到最差进行排名”时，LLM并非在检索客观真相；它是在试图从庞大、常常相互矛盾的人工生成文本语料库中综合出主观判断。其输出反映的是训练数据的偏见、提示的模糊性以及模型的固有局限性——而非蓄意的政治审查行为。
据报道，总检察长办公室仅仅依赖一篇保守派博客文章，未能核实最基本的事实（比如Copilot的实际回复），这暴露了惊人的尽职调查不足。这无关严谨的调查；这是在制造民愤。要求提供所有与内容策划或“模糊任何特定输入”相关的“所有文件”，这是一种令人咋舌的过度干预，暗示着其企图剖析构成专有AI开发核心的算法和训练方法，而这一切都基于一个明显有缺陷的前提。
将此与传统媒体或搜索引擎相比较是不得要领的。虽然搜索算法可以被调整以偏向某些结果，但LLM的“输出”是一种生成行为，而不仅仅是像那样检索和排序现有内容。总检察长试图剥夺公司第230条“安全港”保护，认为它们不再是LLM综合回复的“中立出版商”，这种法律理论站不住脚，近乎荒谬。这与诽谤或有害的第三方内容无关；这在于一位政客要求机器奉承某个政治人物，将“偏见”的观念武器化以恐吓私营公司。其现实影响远不止浪费纳税人的钱和公司的法律费用；它为未来可能迫使AI模型产生政治上权宜的输出的监管要求树立了危险的先例，从根本上破坏了它们的效用和完整性。
对比观点
尽管这个具体案例无疑是一个基于对人工智能误解的政治噱头，但值得承认的是，对人工智能偏见的合理担忧确实存在。一个相反的观点可能会认为，即使大型语言模型（LLMs）不持有观点，它们的输出也能反映其训练数据中嵌入的系统性社会偏见，从而导致无论有意无意、都带有政治或社会影响的结果。因此，需要一定程度的监督或问责。从这个角度来看，一位州检察长可能会辩称，如果一个模型持续提供被认为对某些政治人物或意识形态“有偏见”的输出，那么无论技术上的“原因”是什么，其对公众认知的影响都值得调查。他们可能会主张，如果人工智能要深度融入公共生活，其“中立性”——无论如何定义——都必须得到确保；并且检察长的职责包括保护消费者免受被认为是“欺骗性”或“有偏见”的信息的侵害，即使这些信息是由算法生成的。然而，即使是这种观点，也可能会承认，对主观历史解释进行“从优到劣”的排名，对于这样一场关键的辩论来说，是一个极其糟糕的战场。
前景探讨
未来1-2年的短期展望表明，针对人工智能公司的类似表演性质的法律挑战和监管摩擦将大量涌现，尤其是在选举日益临近之际。政客们虽然缺乏深厚的技术理解，但却敏锐地意识到“人工智能偏见”是一个公众热议的话题，他们将越来越多地试图利用这些系统来获取政治利益或表达其所感知的不满。最大的障碍将是如何向政策制定者阐明人类意图、算法功能和数据反映之间根本性差异的巨大挑战。缺乏这种教育，真正明智且有效的人工智能治理仍将是一个遥远的梦想。公司将被迫投入大量资源，不是用于创新，而是用于法律辩护以及为应对主观性或政治敏感性查询而开发日益复杂的防护措施和免责声明，这往往冒着被指责为“审查”的风险。关于人工智能生成内容中何为“真相”、何为“观点”，以及由谁来界定这些的争论才刚刚开始。
原文参考: A Republican state attorney general is formally investigating why AI chatbots don’t like Donald Trump (The Verge AI)