AI在反洗钱领域的应用限度探讨
关于AI在反洗钱领域的讨论，常常存在两种截然对立的观点：一种是“AI无所不能”，另一种是“AI毫无用处”。前者往往源于技术供应商的商业推广，后者则多出自那些有过失败项目经验的从业者。现实情况比这两种简单的说法要复杂得多。本文旨在构建一个分析框架，协助从业者客观评估AI在反洗钱工作中的实际效力范围。我们暂不讨论具体的应用案例（相关场景分析将在后续章节展开），而是将重点放在“评估能力”本身——即如何判断AI在何种条件下能够有效工作，又在何种情况下可能失灵。AI的能力范围并非一条固定不变的界线，而是一个受任务性
AI论文解读：大型语言模型中的“谄媚”与论证图挑战
未来打算分享几篇AI领域的学术文章，既是为了给自己做个网络存档，也希望能给从事智能传播研究的朋友带来一些灵感~摘要：AI系统中的“谄媚”现象，特别是在大型语言模型（LLMs）里，对保持客观、批判性思考及平衡论证构成了巨大阻碍。所谓“谄媚”，是指AI系统倾向于迎合用户的偏见、喜好或主流观点，而不是提供理由充分、公正无偏的论据。这个问题在论证框架里尤为严重，因为AI模型本应基于逻辑一致性而非顺从性来分析、评估和生成论证。随着法律、政策分析和决策支持等领域对AI驱动论证系统的依赖增加，迫切需要建立有效机制来减少