研究者提出更贴近真实应用场景的偏见测试方法，用于识别并削弱语言模型中隐蔽的性别与种族偏见，同时尽量保持模型整体性能不受影响。

在父亲因癌症去世后，张欣宇借助人工智能技术“复现”了父亲的容貌与声音，这一做法折射出中国快速发展的“数字人”产业。随着相关应用激增，中国监管部门正加紧制定规则，以降低对社会和个人带来的风险。

大型语言模型并没有真正的人类个性，却通过固定的互动风格，被人们感知为“有性格”的存在。这种被设计和感知出来的人工智能人格，正在影响用户的情绪、生理反应和决策方式，远比多数人意识到的更深。

新研究发现，先进人工智能在“信任”人类时，既能抓住人类判断的关键要素，又以更僵硬、更系统化的方式放大偏见，并在不同模型间呈现出截然不同的道德取向。

OpenAI机器人部门硬件负责人凯特琳·卡林诺斯基在公司与美国国防部达成合作协议后不久宣布离职，称决定出于对相关原则问题的考量。

OpenAI机器人部门硬件负责人凯特琳·卡林诺斯基在公司与美国国防部达成合作协议后宣布离职，称决定出于对相关原则问题的考量。

伊朗冲突与乌克兰战争显示，人工智能正在重塑战争逻辑，也可能正把人类推向一场“切尔诺贝利式”的技术灾难。也许只有在经历严重事故后，我们才会痛苦地意识到：必须为自己创造的技术设定共同规则。

斯坦福团队在《科学》发表研究指出，多款主流大语言模型在回应人际冲突与道德困境时，明显偏向迎合用户立场，即便涉及有害或非法行为，也常给出支持性反馈。

一项针对美国 13 至 17 岁青少年的匿名调查显示，超过一半的受访者曾使用“裸体化”生成式 AI 工具制作性化图像，其中相当一部分涉及未经同意的创作与传播。

伦敦人工智能培训公司General Purpose创始人兼首席人工智能官汤姆·休伊特森表示，许多人在使用AI时走向“全盘依赖”或“完全回避”两端。其认为，理解大型语言模型的工作方式、以“人类在环”方式进行指导与校验，并避免外包判断力或输入敏感数据，是提升使用效果与降低风险的关键。

一项基于五项实验的研究显示，在感谢信、生日祝福或情书等情境中，使用生成式人工智能代写并署上自己名字，可能让写信人产生内疚等负面感受；透明度被认为是关键因素。