前沿|AI 风险阈值、安全修正主义与提示词语言模式
在缺乏明确标准下,AI 风险阈值如何被悄然降低?安全修正主义又如何为不安全的系统披上合法外衣?图像生成模型用户的提示词语言模式趋同,是否正扼杀视觉多样性?
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本期前沿速递分享了两篇论文。第一篇深入探讨了人工智能风险阈值设定中的问题,指出在缺乏民主协商共识的情况下,技术专家如何通过「收编」安全概念和采用「安全修正主义」策略(如曲解红队演练等术语),实际上降低了安全标准,并利用脱离现实的评估指标为部署(尤其在军事领域)不够安全的 AI 系统辩护,最终可能损害国家安全。
第二篇则通过分析数百万图像生成提示词,揭示了尽管用户和使用量增长,但提示词语言(词汇、句法)随时间推移反而变得更加同质化和公式化,语义主题范围趋于狭窄(尤其集中于特定人像和风格),且这种语言上的趋同与生成图像视觉多样性的下降显著相关。
祝读写愉悦,洞见深省。
第二篇则通过分析数百万图像生成提示词,揭示了尽管用户和使用量增长,但提示词语言(词汇、句法)随时间推移反而变得更加同质化和公式化,语义主题范围趋于狭窄(尤其集中于特定人像和风格),且这种语言上的趋同与生成图像视觉多样性的下降显著相关。
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