No.157 模型谄媚、恶意 AI 群体与民主威胁

AI 真是马屁精吗？

No.156 集体同意议会、伦理洗白与 OpenAI 伦理话语建构

No.155 基础设施、反垄断与生态系统权力

No.154 对齐漂移、MAD–BAD–SAD 框架与制度性 AI

No.153 付费委托、Deepfake 悬赏市场与监管灰色地带

No.152 AI 民主化含义、治理民主化与教育民主化

No.151 公共性梯度、公共选项与公共人工智能

大语言模型的三个软肋

本文介绍了越狱、反向心理学和提示注入三种攻击大语言模型方法，它们不仅暴露了 AI 在处理恶意输入时的技术局限，更凸显了 AI 在伦理与安全层面的深层隐患。

观点｜待审判的艺术劳动盗窃案

从植树到失声：ChatGPT 如何误导生态恢复的未来

机器学习如何悄然作恶？从历史到未来的七宗罪

数据集的幽灵：机器学习时代的数据伦理

软硬兼施的大语言模型审查

大语言模型提供商在设计审核策略时，可能会根据具体情况选择不同的侧重点：有的可能倾向于「直接堵嘴」，有的则可能选择「信息过滤」，通常并非两者都做。

观点｜AI 监管是扼杀创新的凶手？

你的开源 AI 和我的开源 AI 好像不一样？

算力新身份：AI 治理的意外思路

红色模型：中国人工智能治理的平衡与失衡

女性主义者的“数据不服从”宣言

《拒绝宣言》既是一份抵制声明，也是一份承诺书。它明确拒绝有害的数据体制，并致力于开创崭新多元的数据未来。

AI 领域中不被言说的女性缺席与困境