前沿｜大语言模型价值观与 AI 的心里话
大语言模型在与我们互动时展现了哪些内在价值观？它们又认为自己应该获得怎样的伦理对待，甚至拥有哪些权利？
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专题｜在大语言模型中定义与测量文化：框架的构建与裂痕
大语言模型文化对齐的挑战与探索系列文章（一）
前沿｜酷儿生态数据、记者情绪与 AI 摩擦
AI 如何挑战生态数据中的性别偏见？记者对生成式 AI 的情绪反应揭示了什么？公共部门引入聊天机器人时又遇到了哪些AI 摩擦？
前沿｜相互确保 AI 故障、终结者经济与私人治理框架
超级智能时代国家应如何博弈？AI 正将我们带向终结者经济吗？私人治理能否有效约束前沿 AI？
前沿｜标注 AI 生成、自动化与人类认知
为 AI 生成内容打上标签，能否削弱其说服力？自动化浪潮将如何重塑经济与工作，我们又该如何守护人类认知能力免受侵蚀？
前沿｜模型可及性、AI 医疗的信任问题与人机融合学习
AI 模型发布就等于可及吗？医疗 AI 时代我们该如何重建信任？学生又该如何协同发展自我调节与 AI 素养，迈向人机融合学习？
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。